矿山环境质量评价指标体系及层次分析法评价

根据矿山环境评价指标体系设计的原则,利用模糊数学理论的分级别的隶属度量化对初选的指标体系进行优化,形成矿山环境质量评价指标体系．在此基础上运用层次分析法对指标权值进行确定,建立矿山环境质量评价体系模型,此模型为矿山环境的评价与治理提供决策支持服务。     

低强度超声波与酸、碱协同对污泥溶胞的影响

在能量密度为0.05W·mL-1和pH范围3.0～12.0条件下,研究了超声波辐射与酸、碱协同对污泥溶胞效果的影响.结果表明,溶解性化学需氧量(SCOD)、溶解性磷(SP)和溶解性糖(SA)含量随pH增大均呈先降后升趋势.当pH为3.0时,污泥溶胞效果不高,随污泥溶液碱性增强,SCOD、SP和SA含量随pH呈指数增长,说明强碱性环境有利于污泥溶胞.超声波辐射可显著提高污泥溶胞率,而且pH越大超声波辐射改善的溶胞效率越高.pH=11.0时超声波辐射60min以内,SCOD、SP和SA含量与时间均呈线性关系,超声波/碱协同污泥溶胞为一级反应.pH大于9.0的碱性条件下,超声波辐射和提高pH均可降低VSS/TSS.依据实验数据,应用非线性优化技术得到SCOD与pH和超声波辐射时间的数学模型,其平均相对误差小于2.6%.     

抗滑桩加固后边坡稳定性评价与桩位优化研究进展

边坡失稳是影响人类工程建设活动安全性的一类常见的地质问题,抗滑桩是边坡治理工程中常用的防治措施之一,但是目前考虑加桩后边坡的稳定性研究较少。针对抗滑桩加固后的边坡稳定性评价和抗滑桩桩位布设优化问题的研究进展进行了概述,重点综述了:抗滑柱加固边坡的稳定性分析方法,即国内外在理论计算、数值模拟和物理模型实验三方面的研究成果,并对比分析了各自的优缺点;目前常用的抗滑桩最优布设分析方法,并指出了各自的适用条件;当前边坡工程中抗滑桩桩位优化研究的现状,并对今后的发展方向进行了展望,可为今后类似研究提供一定借鉴与参考。     

污泥水磷和有机物同步混凝去除的多目标优化技术研究

通过引入多响应值的归一化评分法进行了污泥水磷和有机物同步混凝去除的多目标优化,并利用响应面(RSM)技术考察了Al/P比、聚丙烯酰胺(PAM)投加量和悬浮固体(SS)浓度对污染物去除的单独效应和联合效应.结果表明,复合投加聚合氯化铝和PAM能同步去除污泥水中磷和有机物,并改善沉降效果.归一化后单目标RSM优化显示,对污泥水中磷和有机物同步去除的贡献为Al/P比SS浓度PAM投加量.在最优条件Al/P比为3、PAM浓度为1.22 mg·L~(-1)、SS浓度为3.58 g·~(L-1)的条件下,正磷和总有机碳去除率分别为93.1%和53.9%.与多响应变量优化相比,引入归一化评分法有效解决了变量间数值量级差异的问题,使结果的分析计算变得简单方便.     

基于GIS的海湾陆源污染排海总量控制的空间优化分配方法研究——以大连湾为例

开发了基于GIS的海湾陆源污染排海总量控制的空间优化分配的方法 .并在“大连湾数据库”的支持下 ,以大连湾为例 ,研究了陆源污染排海总量控制的空间优化分配问题 .为环境空间优化决策提供依据     

山区小城镇国土空间格局优化研究

面对资源约束趋紧和生态环境破坏的严峻态势,生态文明建设中亟需通过国土空间格局优化,应对环境保护和经济发展的双重需要.本文以丹棱县顺龙乡国土空间开发格局为例,从顺龙乡生态环境和社会经济现状出发,指出了当前发展面临的问题,分别从生产空间、生活空间、生态空间三方面提出了优化顺龙乡国土空间的具体方案,探索了山区小城镇国土空间格局优化的思路.     

蜂窝流道热沉强化传热数值模拟

热沉是模拟太空深冷环境的核心部件。为提高空间深冷环境的模拟效果,更好地满足型号试验需求,设计了一种蜂窝流道热沉。利用流体力学理论和有限元方法对蜂窝热沉内部流体的流动和强化传热进行数值模拟,分析流道结构参数对流体流动和换热的影响,确定最优的流道结构参数。结果表明,同等条件下蜂窝热沉表面温度低于管板式热沉5 K左右,温度均匀性可达到±2 K;流道深度和间距是影响流体在热沉中流动与传热的重要因素,合理选择流道结构参数可以提高热沉的换热性能;需要综合考虑传热和阻力问题来确定最优的流道结构参数,最优的蜂窝热沉流道间距为75 mm,深度为10 mm。     

空气阴极微生物燃料电池的构型优化及其快速测定BOD的性能评价

设计了一种新型双室空气阴极微生物燃料电池(MFC)并将其作为生物传感器,与传统双室空气阴极MFC进行对比,考察其电化学性能及用于快速检测BOD的性能。结果表明：新型空气阴极MFC可有效提高功率密度并降低内阻,其功率密度最高为897 mW·m⁻²,而内阻最低为92 Ω;该MFC可用于直接快速检测高浓度有机物的BOD,对醋酸钠底物的线性检测限为1 280 mg·L⁻¹,在此底物浓度下MFC的检测时间为31.2~66 h,线性可决系数R²为0.97~0.99;对于GGA底物的线性检测限为1 250 mg·L⁻¹,在此底物浓度下MFC的检测时间为33~67 h,线性可决系数R²为0.98。本研究可为MFC型BOD检测传感器的性能优化提供参考。     

基于碳数分段法的石油烃污染土壤异位热脱附工艺的优化

针对石油烃污染土壤成分复杂、污染严重、修复难度高的问题,采用适用性广、效率高且去除彻底的异位热脱附技术修复石油烃污染土壤。利用碳数分段法及室内模拟实验,探究在热脱附过程中的土壤粒径、含水率和有机质对石油烃及各组分热解吸效率的影响;另外,还采用响应面法对各影响因素进行了优化,以获得异位热脱附修复石油烃污染土壤的最优工艺参数。结果表明,当污染土壤粒径高于1 mm时,石油烃脱附效率均可达90%以上,且粒径越大土壤颗粒中石油烃去除率越高。其中,润滑油段(ORO, C28~C40)组分的脱附效率随粒径变化最为明显。当土壤含水率为15%、脱附时间为50 min时,石油烃脱附效率最大为52.63%。另外,土壤中有机质含量越低,越利于石油烃的脱除,且高温(400~500 ℃)条件下可基本消除土壤中高含量有机质(3.82%)对石油烃脱除的阻碍作用。响应面优化实验得到的最佳工艺参数条件为,粒径2 mm、有机质含量1.44%、含水率为17.68%,在此条件下的石油烃脱附去除效率可达65.32%。该研究结果可为热脱附技术在石油烃污染场地的实际应用提供参考。     

Ethanol mediated As(III) adsorption onto Zn-loaded pinecone biochar: Experimental investigation, modeling, and optimization using hybrid artificial neural network-genetic algorithm approach

Organic matters (OMs) and their oxidization products often influence the fate and transport of heavy metals in the subsurface aqueous systems through interaction with the mineral surfaces. This study investigates the ethanol (EtOH)-mediated As(III) adsorption onto Zn-loaded pinecone (PC) biochar through batch experiments conducted under Box–Behnken design. The effect of EtOH on As(III) adsorption mechanism was quantitatively elucidated by fitting the experimental data using artificial neural network and quadratic modeling approaches. The quadratic model could describe the limiting nature of EtOH and pH on As(III) adsorption, whereas neural network revealed the stronger influence of EtOH (64.5%) followed by pH (20.75%) and As(III) concentration (14.75%) on the adsorption phenomena. Besides, the interaction among process variables indicated that EtOH enhances As(III) adsorption over a pH range of 2 to 7, possibly due to facilitation of ligand–metal(Zn) binding complexation mechanism. Eventually, hybrid response surface model–genetic algorithm (RSM–GA) approach predicted a better optimal solution than RSM, i.e., the adsorptive removal of As(III) (10.47 μg/g) is facilitated at 30.22 mg C/L of EtOH with initial As(III) concentration of 196.77 μg/L at pH 5.8. The implication of this investigation might help in understanding the application of biochar for removal of various As(III) species in the presence of OM.