碳市场发电行业配额分配方法分析及优化建议

碳排放配额的初始分配是碳市场制度体系中的重要组成部分,公平、科学、可操作的配额分配方法与配额管理体系是保证碳市场健康运行的基石.由于排放量高、工艺流程简单且数据基础较好,中国试点碳市场与全国碳市场均优先将发电行业纳入配额管理,出台既有共性又兼具差异的配额分配方法.通过对比发电行业配额分配方法,总结对于机组分类、修正系数、产品计量和配额结转等关键问题的处理方式,发现全国碳市场第一个履约周期配额分配存在发放时间滞后、缺少结转规定、缺乏调控机制和方法尚不完善等问题.建议从方法和管理两方面完善发电行业配额分配制度,包括建立配额总量约束、明确配额结转规定、完善掺烧机组配额核定方法和优化修正系数的选取并适时引入有偿分配制度.     

生物表面活性剂合成条件的优化及提取方法

利用油平板筛选法和排油圈法从辽河某油田的土壤样品中分离筛选高效的生物表面活性剂产生菌, 通过16S rRNA基因序列分析对所筛选菌株进行鉴定。采用L16(45)正交实验对所筛选菌株合成生物表面活性剂的条件进行优化。比较5种提取方法对发酵液中生物表面活性剂的提取效果。共分离得到17株菌,其中菌株A3、As和Y产表面活性剂的能力最强。16S rRNA基因序列分析表明,这3株菌均为假单胞菌属(Pseudomonas)。菌株A3、As、Y和 A3-As混合菌的生物表面活性剂提取量较优化前有明显的提高,其产量分别是优化前的8.4倍、6.4倍、5.6倍和5.7倍,其中,菌株As的生物表面活性剂产量最高,可达20.55 g/L。对于3种纯菌和A3-As混合菌而言,5种提取方法中均以CHCl3萃取的量最高;而对其他混合菌,5种提取方法的差别并不显著。菌株A3、As、Y均属于高效的生物表面活性剂产生菌,具有很好的应用前景。     

白醋废水制备微生物絮凝剂的响应面法优化及其对造纸废水的处理

以选取微生物絮凝剂的廉价培养基为研究目的,从活性污泥中筛选微生物絮凝剂产生菌,选取白醋废水为廉价培养基代替发酵培养基对菌种进行培养,通过单因素培养条件优化,考察了不同体积分数废水、外加碳源、外加氮源、培养时间和pH值对微生物絮凝剂产生菌的絮凝率的影响,通过P-B筛选与响应面分析相结合用于优化白醋培养基培养条件,并对实际造纸废水进行处理研究。实验结果表明,经过预处理灭菌后,单独以白醋废水作为廉价培养基,最适条件为体积分数80%、转速140 r·min-1、培养时间48 h、温度32℃、pH 6.88、磷酸氢二钾4.08 g·L-1、氯化铵2.39 g·L-1,并对造纸废水加以处理,絮凝率达96.77%,COD去除率56.13%,色度去除率95.60%。因此,利用白醋废水作为微生物絮凝剂的替代培养基是完全可行的,并且可以用于实际废水的处理,达到以废治废的目的。     

响应面法优化酵母菌处理餐饮废水

从餐饮废水集水井壁上的生物膜中筛选出酵母菌菌株,选择废水降解能力相对较高的3株酵母菌对餐饮废水进行处理。以COD去除率为主要指标,在单因素实验的基础上,运用响应面法对pH、TN和TP进行优化,得到酵母菌处理餐饮废水的最优条件。结果表明,酵母菌处理餐饮废水最优的工艺条件为pH=5.55、TN=27.63 mg/L、TP=4.40 mg/L,COD去除率达到90.3%;当进水COD为2 235 mg/L、油为660. 2 mg/L时,COD与油实际去除率分别达到了89.9%和89.8%。     

盐溶法去除糖厂滤泥中蛋白质的条件优化

通过盐溶法去除糖厂滤泥中蛋白质,以处理后滤泥中剩余的蛋白质含量为评估指标,研究了温度,NaCl的浓度,料液比,时间对蛋白质去除的影响.在单因素实验分析的基础上进行正交实验,对相关因素在不同水平上对实验结果的影响进行了分析.结果表明,盐溶法去除蛋白质的最优条件是温度为40℃,氯化钠溶液的浓度为1%,料液比为1:10,时间为90 min.处理后糖厂滤泥的蛋白质含量为1.36%,去除率为80%.     

燃煤机组电除尘器入口烟道流场优化数值模拟研究

燃煤机组环保设施连接烟道阻力增加是风机能耗增大的主要因素之一,对烟道进行流场优化,降低烟道阻力和风机能耗是燃煤电厂节能降耗的有效途径之一。采用CFD数值模拟对某电厂660 MW燃煤机组电除尘器入口烟道进行流场优化,重点分析了5种不同优化方案下烟道阻力、风机能耗、灰质量流量分配比例、烟气灰浓度、导流板磨损速率等参数的变化规律。结果表明：通过设置合理结构形式及数量的导流板实现烟道降阻幅度28.7%,单台机组最大可节约风机能耗190 kW·h,节能降耗效果显著。新增导流板对烟气中灰质量流量分配比例具有调节作用,优化后A、B两侧烟道内灰质量流量比例偏差由14.8%降低至6.6%,提高了电除尘器的综合除尘率。烟道流场优化在改善灰浓度场分布的同时降低了导流板的磨损,优化后导流板的平均磨损速率由1.33×10⁻⁷ kg/(m²·s)降低至0.56×10⁻⁷ kg/(m²·s),降幅高达57.6%,导流板使用寿命是优化前的2.4倍,提高了机组运行的安全性和可靠性。

     

基于数学规划法的工业园区间接循环水网络优化

为解决工业园区水资源消耗高和水污染排放强度大等问题,整体优化园区水资源网络,实现水资源的高效利用是非常必要的。基于数学规划法,以园区企业间水耗、排水量和水质的差异为基础,兼顾经济和环境要素,构建了包括水源、处理单元以及水阱的水网络优化模型,形成适用于工业园区水资源间接循环利用的优化方法。以典型工业园区为研究对象,基于水网络优化模型,在园区最小新鲜水需求量目标下,比较了不同情景的新鲜水需求量、废水排放量和总费用。结果表明：采用间接循环水网络优化方案可使园区总新鲜水需求量减少24.7%,废水排放量减少40.5%,废水重复利用率提升40.5%,总费用比较适中,为486.09万元/a,具有较高的环境效益,该优化模型能够显著提升工业园区水资源利用效率。

     

Bio-VOCTM呼吸采样器样品转移流程评价及优化

人体呼出气中挥发性有机化合物（VOCs）分析已应用于环境暴露评估和疾病诊断等领域,其中肺泡气可以排除来自周围环境以及口腔和鼻腔内死腔气体的干扰,准确反映暴露及内源性代谢物水平。对采集肺泡气的Bio-VOC^TM呼吸采样器转移样品至吸附管的常规操作流程进行评价及优化。使用Bio-VOC^TM呼吸采样器采集含有丙酮、异戊二烯、乙醇、正丁醇、正己烷和正庚烷6种VOCs的呼出气模拟样品,比较不同方式转移至吸附管对模拟样品转移效率的影响,采用热脱附-气相色谱-质谱法（TD-GC-MS）对吸附管中样品进行分析,并将优化转移方式应用于实际人群呼出气样品分析。结果表明：按照Bio-VOC^TM呼吸采样器常规转移方式,模拟样品中6种VOCs的转移效率均低于50%且不稳定;降低转移流量后,转移效率有所提高,进一步优化后转移效率可达90.0%—101.0%,相对标准偏差均小于5%。转移方式优化后,检测到的人体呼出气样品中3种VOCs的峰面积响应值显著提高（P＜0.01）。优化方式提高了使用Bio-VOC^TM呼吸采样器采集肺泡气进行VOCs分析的准确性和可靠性,为肺泡气采集方法的标准化提供了科学依据。     

A hybrid decision-making approach based on FCM and MOORA for occupational health and safety risk analysis

IntroductionWith the development of industries and increased diversity of their associated hazards, the importance of identifying these hazards and controlling the Occupational Health and Safety (OHS) risks has also dramatically augmented. Currently, there is a serious need for a risk management system to identify and prioritize risks with the aim of providing corrective/preventive measures to minimize the negative consequences of OHS risks. In fact, this system can help the protection of employees’ health and reduction of organizational costs. Method: The present study proposes a hybrid decision-making approach based on the Failure Mode and Effect Analysis (FMEA), Fuzzy Cognitive Map (FCM), and Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA) for assessing and prioritizing OHS risks. After identifying the risks and determining the values of the risk assessment criteria via the FMEA technique, the attempt is made to determine the weights of criteria based on their causal relationships through FCM and the hybrid learning algorithm. Then, the risk prioritization is carried out using the MOORA method based on the decision matrix (the output of the FMEA) and the weights of the criteria (the output of the FCM). Results: The results from the implementation of the proposed approach in a manufacturing company reveal that the score at issue can overcome some of the drawbacks of the traditional Risk Priority Number (RPN) in the conventional FMEA, including lack of assignment the different relative importance to the assessment criteria, inability to take into account other important management criteria, lack of consideration of causal relationships among criteria, and high dependence of the prioritization on the experts’ opinions, which finally provides a full and distinct risk prioritization.     

基于改进支持向量回归机的污水处理厂出水总氮预测模型

在小样本数据的情况下,采用粒子群优化算法(PSO)对传统支持向量回归机(SVR)进行改进,将其应用于北京某大型污水处理厂出水总氮浓度预测上。 预测结果精度对比分析表明,PSO-SVR模型预测结果平均相对误差为1.836%,决定系数为67.76%,均方根误差为0.693 9,各评价指标均优于多元线性回归模型、BP神经网络模型。因此在小样本情况下,利用PSO-SVR模型对污水处理厂出水总氮浓度进行预测是可行有效的,为应用数据驱动模型对污水处理过程进行建模模拟提供了一种新方法尝试。