基于DWT与SVM的风门开闭阶段识别方法

为解决因风门开闭导致的风速传感器数据异常波动与误报警问题,提出一种基于离散小波变换(DWT)与支持向量机(SVM)的风门开闭阶段识别方法。使用多尺度滑动窗口将传感器风速监测数据离散化为若干段不同尺度的子时间序列数据,利用统计方法与DWT,提取各尺度子时间序列数据中的统计特征与隐含的波动特征,建立SVM风门开闭阶段识别分类模型。为进一步优化识别结果,基于重叠度(IoU)规则合并、修正、组合、取优分类识别结果,再根据相似准则建立长度方向取变率为2、整体相似比为1∶16的相似试验模型,开展风门开闭扰动试验,验证方法的可行性。结果表明：在测试集上的识别准确率较高,对于风门开闭时间的识别准确率可达到90.08%,风门开闭阶段的划分准确率可达到71.05%,优化滑动窗口尺度数量,可继续增加方法识别的准确率。     

基于ADPSO-FNN算法的催化再生烟气二氧化硫预测方法

为了解决催化裂化装置再生器出口烟气二氧化硫质量浓度难以实时预测的问题,提出一种基于自适应粒子群优化-模糊神经网络(Adaptive Particle Swarm Optimization-Fuzzy Neural Network, ADPSO-FNN)算法的催化再生烟气二氧化硫质量浓度智能预测方法。首先,针对数据来源多,且来自数据采集系统(Data Collection System, DCS)与实验室信息管理系统(Laboratory Information Management System, LIMS)中多维数据时间尺度不匹配的问题,利用基于自适应回归算法实现多时间尺度的数据清洗;其次,建立基于模糊神经网络算法的二氧化硫质量浓度预测模型,提取再生烟气产排过程中的动态特性;然后,提出基于动态惯性权重和学习因子机制的自适应粒子群算法,平衡全局探索能力及局部开发能力,实现再生烟气二氧化硫质量浓度的预测;最后,利用炼厂检修前、后的数据分别建立二氧化硫预测模型并进行测试。结果显示：该预测方法实现了催化再生器出口二氧化硫的准确预测,解决了现场多时间尺度数据难以建模的问题。     

基于混合决策的城市固定避难所选址优化

为了提高震后城市避难资源供需匹配效率,根据应急避难灾民的需求特征,分析了避难人员分层疏散和不同类型避难所规划布局,提出了基于模糊集理论、多属性妥协解决策(VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje, VIKOR)方法和双目标机会约束模型的混合决策方法。根据定性因素评价结果优化开放避难所的适宜性,并最小化避难所开放数量。通过加权ε-约束、中心极限定理和分段线性函数逼近得到近似单目标混合整数线性规划模型,借助实例验证模型的有效性。对比确定性和机会约束性模型得到的优化结果,为考虑避难所选址问题中的需求多样性和不确定性提供依据。结果表明,该方法不仅可以从多个决策者的专业知识中受益,还能更好地对冲震后需求的不确定性,确保在时间、空间有限的情况下,避难救援行动有序和高效开展。     

突发洪涝灾害中考虑心理焦虑影响的多周期应急物资调度研究

在突发洪涝灾害背景下,综合考虑应急物资短缺率、动态降雨量预报,以及物资供应周期时长等因素对灾区群众心理焦虑的影响作用并建立相应的心理焦虑量化函数。在此基础上以最小化物流成本和心理焦虑成本为目标,构建突发洪涝灾害背景下的多周期应急物资调度模型,并通过快速非支配排序遗传算法对模型进行求解。最后,以2021年7月河南省暴雨事件为案例进行实例验证分析,结果表明：1)相比于基础应急物资调度模型,本文提出的考虑心理焦虑成本的模型会增加20.09%的物流成本,但焦虑成本降低了93.57%;2)对供应周期时长的敏感性分析表明,当供应周期时长由72 h降至48 h,物流成本提高29.00%,焦虑成本下降43.70%;周期时长由48 h降至24 h,物流成本增加49.81%,焦虑成本下降51.41%。研究结论有助于应急管理部门更好地制定适用于洪涝灾害的应急物资调度方案。     

有机溶剂浸取石油污染土壤中的多环芳烃

采用索氏提取法和气相色谱分析了某炼油厂周边土壤中的多环芳烃的种类及含量,考察了6种有机溶剂对土壤中多环芳烃的浸取效果,探讨了溶剂与溶质溶解度参数差异对浸取效果的影响。结果表明：土壤试样中含有蒽、荧蒽、芘、 、苯并[a]蒽、苯并[b]荧蒽、苯并[k]荧蒽和苯并[a]芘8种多环芳烃,其含量分别为4.20,22.05,10.62,4.26,5.54,0.80,0.94,4.18 mg/kg;筛选出二氯甲烷作为土壤中多环芳烃的浸取溶剂;最佳浸取条件为浸取时间10 min、浸取温度30 ℃、溶剂与土壤的液固比5:1（mL/g）、土壤含水量8%,在此条件下,总多环芳烃浸出率为83.0%,各种多环芳烃的浸出率分别为蒽97.8%、荧蒽78.2%、芘99.9%、 98.5%、苯并[a]蒽81.1%、苯并[b]荧蒽47.6%、苯并[k]荧蒽14.8%、苯并[a]芘58.7%。     

北江中上游地表水和沉积物中PAHs和PCBs污染特征和风险评估

采用气相色谱-质谱法（GC-MS）测定了北江中上游流域地表水和沉积物样品中多环芳烃（PAHs）和多氯联苯（PCBs）类污染物的含量,分析了PAHs和PCBs的污染水平和空间分布,并评估了污染物的健康风险和生态风险.结果表明,16种PAHs单体在所有水样和沉积物样品中均被检出,检出范围分别为41.82~443.04 ng·L^-1和59.58~635.73 ng·g^-1,北江中上游PAHs的污染水平为中、轻度.水中PAHs以二环芳烃和三环芳烃为主,沉积物中以三环芳烃和四环芳烃为主.在水样中检出了17种PCBs,浓度范围0.81~287.50 ng·L^-1,以六氯联苯和七氯联苯为主;沉积物中检出了8种PCBs,含量范围0.13~3.96 ng·g^-1,以五氯联苯和七氯联苯为主.整个调查区域内地表水中PAHs和PCBs的终生致癌风险指数小于10^-4,处于中、低水平;非致癌风险指数均小于1,不存在非致癌风险.采用风险商值（RQ）法对地表水中污染物进行生态风险评价,研究区域内地表水中PAHs和PCBs生态风险总体处于中低风险水平,个别点位存在重度风险的污染物单体,值得引起重视.采用沉积物质量基准法（SQGs）对沉积物中污染物进行生态风险评估,沉积物中PAHs和PCBs均处于较低的生态风险水平.     

长三角经济能源约束下的大气污染问题及对区域协作的启示

长三角地区大气污染治理取得一定成效,然而空气质量改善逐渐进入瓶颈期和攻坚期,大气污染治理战略需要从宏观层面系统谋划。本文系统分析了近10年来长三角区域经济、能源、产业、交通的发展状况和趋势,结合区域大气污染物浓度水平的演变,分析了大气污染与经济社会发展的耦合关系。结合当前区域空气污染的空间分布差异以及经济能源交通结构的内在差别,识别了大气污染的区内差异特征及关键制约因素。在此基础上,从能源结构和产业结构调整、交通结构优化、分区施策、深化治理等角度,为深化区域大气污染联防联控,持续改善大气污染问题提出了政策建议。     

城市区域土地利用变化及驱动机制研究 --以长江三角洲地区为例

以正处于一个新的成长期的城市群——长江三角洲地区为例,分析其工业化、城市化进程中的城市区域土地利用变化态势及内在驱动机理。通过对长江三角洲地区城市区域各地类面积比例的动态分析,发现研究区土地利用变化的主要方面是建设用地比例的增加以及耕地和水域面积比例的减少。在此基础上建立驱动因素体系,利用相关分析和主因子分析方法,并构建城市区域土地利用变化驱动力模型,得出长江三角洲城市区域土地利用变化的主要驱动因素是人口的增长和非农化、经济总量的增加以及劳动力的非农化。但是不同的时期,主要驱动力随着社会经济发展的特点和土地利用的特点不断变化：人口的非农化(城市化率)的作用不断增强;经济总量增长的作用明显的减弱;第三产业的发展对建设用地比例增加的驱动作用越来越强。     

植物根系质外体溶液的提取方法研究:以多环芳烃为例

根系质外体溶液中多环芳烃(PAHs)的分析对于阐明植物根系PAHs吸收运移机制及阻控意义重大.然而,迄今鲜有便捷成熟的植物根系质外体溶液提取方法的报道.为此,本研究以小麦为材料,菲为PAHs的代表,探究了植物根系质外体溶液的真空渗透离心提取方法.结果表明,小麦根系质外体菲提取量随真空度、真空时间、离心速率、离心时间的增加而增大;小麦根系质外体六磷酸葡萄糖脱氢酶(G6PDH)活性随真空度、真空时间、离心速率、离心时间的增加而升高.依据质外体溶液受原生质污染程度小于1%且尽量提取完全的原则,真空渗透离心提取法的最佳真空度为70 k Pa,最佳真空时间为10 min,最佳离心速率为3 068 r·min-1,最佳离心时间为15 min.研究结果可为污染物的植物根系质外体运输研究提供有效、简便的方法支撑.     

南京冬季市区和郊区气溶胶中PAHs浓度的昼夜特征及粒径分布

为了研究南京市区与郊区气溶胶中多环芳烃(PAHs)污染状况和分布特征,利用气-质联用仪(GC-MS)分析了2010年1月1～10日日间和夜间分别在南京大学和南京信息工程大学采集的气溶胶样品,得到南京市区与郊区17种PAHs浓度,总浓度分别为41.36～220.35 ng.m-3和45.10～200.86 ng.m-3,其中约66%～67%分布于细粒子(Dp≤2.1μm)中.研究发现,南京市区和郊区气溶胶中PAH总浓度均处于较高的水平;但两者昼夜变化趋势不同,即市区PAH总浓度日间高于夜间,郊区PAH总浓度日间低于夜间.主导风向的改变和高压天气系统对PAH浓度变化影响较大;在市区其影响主要表现在细粒子部分,而郊区主要表现在粗粒子部分.市区和郊区不同环数的PAHs粒径分布不同;2～3环PAHs,郊区含量高于市区;而4～6环PAHs,市区含量高于郊区.高环数(4～6环)PAHs在粗模态出现较大浓度峰可能是由于南京地区粗模态气溶胶中碳含量较高.市区和郊区相似的特征比值说明两者的PAHs具有相同污染来源,主要为生物质及煤的燃烧和汽车尾气,表明南京市区PAHs受到郊区工业源排放影响较大.