LFG控制利用工程基本参数的试验研究

通过深圳市玉龙坑垃圾填埋场的现场抽气试验。本文进行了填埋气本安全控制与回收利用工程基本参数的研究。     

苏南五市秋冬季PM2.5化学组成特征和空间差异

于2020年9月至2021年2月在苏南五市(南京、苏州、无锡、常州和镇江)收集PM_2.5滤膜样品,分析了各样品中的水溶性无机离子和碳质组分.结果表明,苏南五市PM_2.5各组分中ρ(NO₃^-)均为最高[(9.54±10.1)～(12.1±11.3)μg·m^-3],比其它目标组分高约2倍以上.由于受更多道路扬尘和燃煤源的影响,常州市PM_2.5中Ca²⁺、Cl^-、OC和EC的浓度平均值高于其它4个城市.将所有目标组分浓度相加得到重构PM_2.5(r PM_2.5)浓度,发现各城市r PM_2.5浓度均由二次无机离子(NH₄⁺、NO₃^-和SO₄^2-,SNA)主导,占比高达(59.2%±11.1%)～(70.8%±9.72%),且r ...     

南京夏季气溶胶吸湿增长因子和云凝结核的观测研究

为了更加全面地研究长三角地区气溶胶的理化特性,尤其是吸湿和活化特性,于2013年8月在南京市区对气溶胶的吸湿增长因子(GF)和云凝结核(CCN)展开相关观测研究.使用串联电迁移率颗粒物吸湿粒径分析仪(H-TDMA)观测32~350nm气溶胶在相对湿度为90%条件下的吸湿性参数,使用云凝结核计数器(CCNC)观测过饱和度在0.2%~0.8%的CCN数浓度.结果表明,不同气溶胶粒子的吸湿增长行为均表现出较为明显的双峰分布,即一个强吸湿模态和一个弱吸湿模态,且吸湿性在不同粒径(爱根核模态和积聚模态)上存在较为明显的不同,不溶性物质和二次气溶胶所占比重较大,并且在稳定的天气条件下,气溶胶的混合状态表现为由外混向内混发展的过程.观测期间该区域CCN的平均数浓度为13776(0.6%)cm-3,比沿海区、山区、干旱地区及清洁城市地区要高很多.其日变化表现为中午时刻出现峰值,影响因素主要与光化学反应有关.同时25日出现的轻雾过程对CCN有较为明显的清除作用.通过吸湿性参数计算得到的CCN数浓度和实际观测得到的CCN数浓度进行了闭合实验,结果显示出较好的相关性,表明将未饱和条件下观测得到的吸湿性参数带入到K?hler方程中,即可预测过饱和条件下气溶胶的活化能力.     

春季和夏季辽东湾表层沉积物中重金属的分布及来源

为研究辽东湾表层沉积物中重金属的分布特征及其来源,于2013年5月(春季)和8月(夏季)在辽东湾设置38个采样点,采集表层沉积物样品,测定6种典型重金属(Cu、Pb、Zn、Cd、Hg、As)的质量分数,并采用相关性、主成分及聚类分析对重金属来源进行研究. 结果表明:春季和夏季辽东湾表层沉积物中w(Cu)、w(Pb)、w(Zn)、w(Cd)、w(Hg)、w(As)平均值分别为28.77、26.62、108.89、0.50、0.03、12.09 mg/kg和26.05、24.22、71.93、0.22、0.05、11.03 mg/kg;单因子方差分析结果表明,w(Cu)、w(Zn)、w(Cd)、w(Hg)在春季和夏季有显著差异,w(Pb)、w(As)无差异. 重金属高值区春季主要分布在辽东湾北部西侧小凌河口外至葫芦岛以南海域,夏季主要分布在北部河口及鲅鱼圈、金州湾附近,低值区均位于辽东湾中部海域. 春季辽东湾表层沉积物重金属的来源主要包括有机质络合、海上活动、工业排污入海与河流所携带的工业和生活污水,夏季来源主要包括海上活动、工业排污入海、河流携带的工业和生活污水以及地表径流. 所调查的38个采样点重金属在污染程度上可分为3类,其中Cu、Zn、Hg和As属轻度污染,Pb属中度污染,Cd为严重污染;整体空间分布特点为西部和北部近河口区域重金属质量分数偏高,中部远河口海域较低.      

正丁醇对柴油机颗粒组分与形貌特征的影响

为探讨柴油机燃用正丁醇-柴油混合燃料降低颗粒排放的机理,采用热重分析仪与场发射扫描电子显微镜,重点对正丁醇-柴油混合燃料燃烧的颗粒形貌特征进行研究,分析了颗粒的组分、微观结构以及粒径分布随w(正丁醇)的变化规律. 结果表明:正丁醇-柴油混合燃料燃烧的颗粒呈团簇状结构,随着w(正丁醇)的增加,团聚程度逐渐提高,排列结构更加紧密;颗粒的粒径逐渐减小,柴油、B5、B10〔B5、B10是指w(正丁醇)分别为5%、10%的正丁醇-柴油混合燃料〕燃烧的颗粒平均粒径分别为1.43、0.85、0.52 μm;颗粒中的主要成分为碳烟,其质量分数约为60%,随着w(正丁醇)的增加,碳烟和可溶有机物组分的质量分数有所增加,硫酸盐、金属等不易挥发组分以及金属元素的质量分数逐渐减少. 研究显示,添加正丁醇,可促进颗粒转化、改善颗粒的氧化过程,使颗粒向小粒径方向移动;由于颗粒中可溶有机物组分含量增加,因此提高了颗粒在碰撞过程中凝并的概率,致使颗粒的团聚程度增加.      

湖库富营养化的改进型模糊综合评价方法研究

针对水体富营养化评价系统的非线性、模糊综合评价法过程中权重赋予的主观随意性和隶属函数的不准确性等特点,对传统模糊综合评价法进行了改进,并据此对我国24个代表性湖库的富营养化程度进行了评价.其中以SPSS16.0和Yaaph软件为载体,采用层次分析法和主成分分析法相结合来确定选取因子的权重.根据确定的评价标准作自然对数变换使之线性化,并结合由基础数据统计分布情况,生成各评价因子隶属于各营养等级的对数形式的降半梯形隶属函数,进而得到各湖库的确定度,最后依据最大确定度得到湖库富营养化级别.该法所得结果与湖库实际富营养化状况以及现有多种评价方法的结果的对比表明,该改进方法的评价结果真实、准确、计算简单,具有可行性.     

Source apportionment and ozone formation potential of volatile organic compounds in Lagos (Nigeria)

Concentrations of volatile organic compounds (VOCs) of the city air in Oba Akran road, Lagos were investigated. The chlorinated VOCs and xylene in Oba Akran were high. The average benzene/toluene ratio in Oba Akran was 1.7 suggesting that vehicular emission was a possible VOC source in most areas of Oba Akran. The toluene/(m+p-xylene) ratio also suggests a common source of toluene and xylene at these sites, presumably organic solvent used by industries located at Oba Akran. Our results showed that 7.10 tons of CO ₂ equivalents of VOCs are being emitted per year from Oba Akran. Xylenes were found to be the largest contributor to the ozone formation followed by trichloroethylene. A multivariate statistical analysis (Factor analysis extracted with Principal Component Analysis) has been applied to a set of data, and it was found that the main principal components, extracted from the air VOC pollution data, were related to gasoline and oil combustion/industrial activities.     

豫北典型农田作物中重金属污染状况及健康风险评价

农产品污染引发的食品安全问题目前已经成为全社会关注的焦点,为了研究和评价农作物中重金属污染和健康风险状况,采集了焦作市武陟县玉米、水稻和花生三种大田作物样品,共计47个样品,其中玉米样品16个,花生样品4个,水稻样品27个。在测定作物籽粒中重金属Cr、Ni、As、Cd和Pb含量的基础上,分别采用单因子污染指数和综合污染指数法评价了作物籽粒中重金属的污染状况,并运用危险商（HQ）法评价了这些作物中的重金属对人体健康可能造成的风险,进而应用相关分析法、聚类分析法及主成分分析法,探讨了作物籽粒中重金属含量的分布特征及其污染来源。结果表明：武陟县农田作物籽粒中的Cr、Ni、As、Cd和Pb的平均含量分别为0.26±0.42、0.31±0.29、0.04±0.03、0.01±0.04和0.03±0.03 mg·kg^-1。其中,玉米籽粒中的Cr、Ni、As、Cd和Pb的平均含量分别为8.86×10^-2±0.21、9.41×10^-2±0.12、8.10×10^-3±5.29×10^-3、1.20×10^-5±4.92×10^-5和0.04±0.02 mg·kg^-1;水稻籽粒中的Cr、Ni、As、Cd和Pb的平均含量分别为0.38±0.49、0.44±0.31、0.07±0.02、4.60×10^-3±7.42×10^-3和0.03±0.03 mg·kg^-1;花生籽粒中的Cr、Ni、As、Cd和Pb的平均含量分别为0.13±0.22、0.32±0.16、0.02±3.05×10^-3、0.11±0.07和1.32×10^-2±1.70×10^-2 mg·kg^-1。农作物籽粒中各重金属元素的单因子污染指数评价结果显示,从总体上看,3种农作物籽粒中5种重金属的单因子污染指数均值均小于1,单因子污染指数均值大小顺序为：Ni＞As＞Cr＞Pb＞Cd;从作物类型来看,玉米和水稻中Ni超标的样品比率分别为6.67%和51.85%,水稻中Cr超标的样品比率为12%。农作物籽粒中各重金属元素的综合污染指数评价结果显示,重金属的平均综合污染指数为0.59,整体上处于安全等级。总体来看,14.89%的农作物受到不同程度的污染,其中轻度污染的农?     

Indicating landfill stabilization state by using leachate property from Laogang Refuse Landfill

Variation and evolution process of leachate can be applied as a reference for landfill stabilization phase. In this work, leachates with different ages were collected from Laogang Refuse Landfill, and characterized with 14 key parameters. Simultaneously, principal component analysis （PCA） was applied to develop a synthetic parameter-F based on these 14 parameters, and a logarithm equation was simulated for the landfill stabilization process finally. It was predicted that leachates would meet Class I and Class II in standard for pollution control on the landfill site of municipal solid waste （GB 16889-1997） after 32 years and 22 years disposal under the natural attenuation in the humid and warm southern areas of China, respectively. The predication of landfill state would be more accurate and useful according to the synthetic parameter F of leachate from a working landfill.     

A new fault detection method for non-Gaussian process based on robust independent component analysis

Conventional fault detection method based on fast independent component analysis (FastICA) is sensitive to outliers in the modeling data and thus may perform poorly under the adverse effects of outliers. To solve such problem, a new fault detection method for non-Gaussian process based on robust independent component analysis (RobustICA) is proposed in this paper. A RobustICA algorithm which can effectively reduce the effects of outliers is firstly developed to estimate the mixing matrix and extract non-Gaussian feature called independent components (ICs) by robust whitening and robust determination of the maximum non-Gaussian directions. Furthermore, a monitoring statistic for each extracted IC is constructed to detect process faults. Simulations on a simple example of the mixing matrix estimation and a fault detection example in the continuous stirred tank reactor system demonstrate that the RobustICA achieves much higher estimation accuracy for the mixing matrix and the ICs than the commonly used FastICA algorithm, and the RobustICA-based fault detection method outperforms the conventional FastICA-based fault detection method in terms of the fault detection time and fault detection rate.