项目管理在环境委托监测中的应用

介绍了上海市环境监测中心的委托项目监测管理流程,以及流程中受理监测任务、确定项目负责人、项目调研、制定监测方案、确定项目团队、签订合同、实施方案、项目收尾等各个步骤的具体操作方法,指出其目标是提高质量,加快进度,合理利用资源,控制成本.     

COD在线分析仪使用中的几个问题

目前,对重点污染源排放实施在线自动监测工作已在许多城市、地区开展,COD在线分析仪已广泛应用于自动监测工作中.由于COD固有属性和检测方法的复杂,如何充分发挥COD在线分析仪的功能,正常开展废水中COD监测,一直是废水自动监测工作的重点、难点,现就开展在线自动监测工作中遇到的问题,作一介绍和探讨.     

DOAS环境空气质量自动化监测系统运行维护

介绍了DOAS环境空气质量自动化监测系统的性能和特征,指出该系统在日常运行时,需要进行预防性定期例行维护和现场故障排除,总结分析了该系统运行维护的方法,并对常见故障作了剖析.     

基于FHWA的兰州市道路交通噪声预测模型的建立

结合美国道路交通噪声污染预测模型(FHWA)和国内学者在该方面的大量研究成果,选择兰州市主、次干道共计52条、142个监测点的建模采样数据,并应用统计学原理分析了影响道路交通噪声的各个因子与道路交通噪声的相关性,最终得出了符合兰州市道路交通特征的噪声污染统计预测模型.随后通过兰州市15个监测点的预测与实测对比验证后发现二者具有较高的一致性,此模型可应用在兰州市道路交通噪声污染的预测评价中.     

瑞平塘河氟化物污染状况调查及溯源研究

以2016—2020年地表水常规监测结果为依据,发现瑞平塘河自2017年起出现氟化物质量浓度升高现象,2020年其中1个断面氟化物质量浓度平均值达到1.25 mg/L,比2016年高出145%。为此于2021年3—6月,对瑞平塘河流域的氟化物污染状况进行实地调查并开展溯源研究。研究结果显示,2021年氟化物质量浓度超过1.0 mg/L的点位占59.34%,其中超过1.5 mg/L的点位占42.86%,表明大部分河道氟化物质量浓度已经超过水体功能区要求,对生态环境安全构成较大潜在风险。溯源调查结果表明,排除了农业源及矿山源污染的可能,乳胶制品企业排放的废水为瑞平塘河氟化物的污染来源。针对目前该行业的排放标准和环境影响评价均未提及氟化物污染,企业废水处理设施也无除氟工艺单元,缺乏有效的污染防治措施与监管要求等问题。提出,应及时组织开展该区域乳胶制品行业整治提升,增加氟化物处理工艺单元,提升出水水质,确定氟化物排放浓度限值,并对该行业排放标准做进一步研究和完善等建议。     

地铁自动检票闸机对人员疏散的影响分析

本文采用计算机仿真技术,建立了地铁车站的疏散模型,获得了每个时刘的人员分布状态,找到了不利于人员疏散的”瓶颈”位置。同时指出了现有地铁站台疏散时间的计算方法的不足之处。通过模拟详细分析了地铁自动检票闸机对人员疏散的影响,模拟结果显示,地铁自动检票闸机的存在,降低了人员疏散的效率,在研制疏散预案以及现场指挥时需要审慎地考虑闸机的影响。文末就此提出了一些合理建议。     

大气环境监测质量管理的实施方式研究

近年来,随着我国经济发展不断加快,我国人民对生态环境的保护工作提出了更高的要求,而大气环境监测工作是促进环境保护工作科学进行的重要基础,只有保证大气环境监测结果的准确性,才能够制定出更具有针对性及合理性的环境控制措施,使环境污染问题得到有效处理.当前我国大气环境监测工作依旧存在一些不足,需要充分了解大气环境污染的产生原...     

如何发挥环境应急监测在突发环境污染事故中的作用

为降低突发性环境污染事故对人类健康的威胁和对生态环境的破坏,提出研究如何发挥环境应急监测在突发环境污染事故中的作用。以某起突发环境污染事故展开研究,先确定污染事故应急监测流程,在遵守应急监测原则下采取紧急措施,并对污染地区的水质及空气实施采样检测,结果均在标准范围内。然后再对事发地跟踪检测3天,最后1天均显示无污染物质,危险解除。通过本文的研究可以更好地理解环境应急监测的流程、方法以及它们对于保护环境的重大意义。这将有助于更好地进行未来的环保监管。     

矿井粉尘职业健康防护技术2013—2023年研究进展

为推进矿井粉尘职业健康防护科技进步,介绍2013—2023年矿井粉尘职业健康防护技术研究进展,全面总结矿井粉尘产生及运移规律、矿井粉尘监测预警技术、采掘转运等环节粉尘防治技术和个体呼吸防护技术等矿井粉尘职业健康防护先进技术研究进展,提出我国矿井粉尘职业健康防护技术研究展望,形成以“动态追踪-精准监测-源头治理-呼吸防护”为核心理念的矿井粉尘职业健康防护工程科学体系。研究结果可为我国矿井粉尘职业健康防护技术迈向领域先进水平奠定理论和技术基础。     

基于EMD-HHT可定位长输天然气管道第三方破坏事件监测技术

为适应目前管道安全监测需要,满足对扰动信号分类监测的实际需求,提出1种基于希尔伯变换和经验模态分解(EMD-HHT)的信号特征提取技术,利用基于φ-OTDR分布式光纤传感系统采集振动信号,通过EMD+HHT区分算法对管道沿线振动事件进行分解并提取6个典型特征向量,各特征事件数据经过EMD后选取IMF3为最终提取特征向量的原始数据,BP神经元网络可有效识别机械破坏、敲击破坏、车辆经过、人工挖掘、动力干扰5种事件。研究结果表明：在长输管道信号识别中,BP神经网络对5类事件平均识别率高达98.6%,该技术分类识别5类事件扰动信号,能够达到较高准确性,并且误报率平均在1.3%,能较好满足现场安全实时监测需求。研究结果对长输油气管道附近第三方破坏扰动信号分类监测具有一定参考意义。