菏泽市大气醛酮类化合物污染特征分析

为探究菏泽市大气醛酮类化合物污染特征,分析菏泽市2022年5—9月大气醛酮类化合物监测结果,计算臭氧生成潜势,同时利用相关系数法和比值法分析醛酮污染物可能来源。研究表明：菏泽市大气主要的醛酮类化合物为甲醛、乙醛和丙酮;臭氧生成潜势贡献较大的主要是甲醛和乙醛;菏泽市大气醛酮类化合物中甲醛、乙醛、丙酮有强相关性,三者可能有相同来源,其中甲醛和乙醛浓度比为1.07,符合城市大气特征,即主要受人为源的影响。     

肥煤自燃全过程热动力学特征参数研究

实验测定了林西矿肥煤样品30~900℃煤自燃全过程热动力学特征参数,得出:TG/DTG曲线显示煤样DTG初始临界温度45℃,干裂温度122℃,活性温度195℃,增速温度265℃,质量极大值温度342℃,着火温度465℃,最大热失重速率温度515℃和燃尽温度690℃;DSC曲线显示,煤样初始放热温度60℃、最大热释放速率温度511℃。结合TG-DTG-DSC曲线综合分析可知,煤温达到510℃左右时煤样反应最剧烈。由煤自燃标志气体测定实验系统得出:煤温130℃后CO,CO 2释放量迅速增加,210℃增加速度下降;CH 4,C 2 H 6含量变化具有规律性且两者变化相近;C 2 H 4出现温度为130℃;C 2 H 4/C 2 H 6比值在190~350℃有较强的规律性,呈上升趋势且上升速度较快;350℃之后,CH 4,C 2 H 6,C 2 H 4体积分数均开始急剧增大;C 2 H 4/CO与C 2 H 4/CO 2变化趋势大致相同,在130~350℃时缓慢增长,达到350℃后比值呈指数形式上升。经拟合曲线,得到活化能的3个突变点温度:70,180,220℃,其中180℃与交叉点温度相吻合。通过以上研究,得到了肥煤自燃全过程的热力学特征参数,为实际生产中防治煤自燃提供了理论依据。     

基于非线性技术锅炉故障分析*

为预测和判断锅炉故障的发生,完善锅炉故障检测技术,基于锅炉运转具有非线性特点,提出将非线性评价指标应用于锅炉故障诊断。研究特征信号的非线性特性,通过确定延迟时间和嵌入维数来重构相空间;采用混沌分形理论研究非线性评价指标;提取最大Lyapunov指数和关联维数,并为收集的每种特征信号选择最合适的非线性指标。结果表明:蒸汽压力的非线性特征指标应选择关联维数,烟气温度1、烟气温度2、水管温度1和水管温度2的非线性特征指标应当选择最大Lyapunov指数。     

呼和浩特城区冬季近地面挥发性有机物污染特征初步研究

挥发性有机物(VOCs)是环境空气监测的主要目标污染物。本文运用罐采样-三级冷阱预浓缩-中心切割-气相色谱(FID)/气质联用法对人群主要活动的近地面不同高度、不同时间段及不同区域的呼和浩特冬季大气环境中挥发性有机物进行定性定量分析。发现典型天气情况下,呼和浩特城区冬季近地面挥发性有机物组分中烷烃和芳香烃占比较高,城区西侧所监测点位挥发性有机物总量(TVOCs)浓度高于其他区域,且其浓度在高度和时段上存在明显差异。     

陕西关中空气质量指数(AQI)特征及预测模型研究

利用2018—2019年陕西污染严重的4个城市：渭南、咸阳、西安、宝鸡空气质量指数(AQI)实况监测日数据,结合该地域同时段内的日气象资料,采用数理统计方法,分析了陕西关中空气质量变化特征。并采用SPSS 21.0数据分析,得出各气象要素与AQI相关关系,利用相关性高的气象因子,采用多元线性回归法建立AQI与气象要素的四季预测模型。结果表明：咸阳AQI年平均值最大(110),其次是渭南(105)和西安(104),均为三级轻度污染;AQI冬季最高,春季逐渐减小,夏末的8月达到最小值,秋末11月开始又逐渐升高,到1月份达到最大值;气压、降水量、风速在春、夏、秋、冬四季均与AQI呈负相关关系,气压和风速在冬季负相关最显著,降水量在夏季和秋季负相关最显著,平均气温和最高气温秋、冬季节与AQI呈负相关,在夏季相关性最高,相对湿度在春、夏、秋与AQI均呈显著负相关。利用2018-2019年相关数据对模型进行回代,用2020年数据对模型进行预测和拟合检验,回代和预测效果均较好。     

西藏自治区大气环境质量现状及其未来展望

通过采集2015—2021年西藏自治区共7个城市和地区的SO₂、NO₂、CO、O₃、PM₁₀、PM_2.5等浓度实时监测数据,对污染物的污染特征与现状进行了分析。结果表明：PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO年均浓度的变化情况较为稳定,O₃和NO_X浓度呈上升趋势,O₃-8h平均浓度由2015年的105μg/m³上升到2021年的124μg/m³,O₃超标污染天数主要出现在5—8月份;PM_2.5月均浓度变化呈现显著的季节差异,每年夏季(7—9月)PM_2.5的含量较低,11月—次年3月含量较高;大气综合污染指数都<5,优良天数比率98.5%～99.7%。统计年份中,各年度O₃和2015年、2...     

北京市交通环境监测点大气污染特征分析

研究分析了2013—2017年北京市交通环境点位大气污染物浓度分布特征,结果发现:交通监测点NO、NO_2与PM_(2.5)浓度时间变化特征与城区总体状况基本一致,与交通环境密切相关的NO_2浓度采暖季高于非采暖季,重污染日期间交通监测点峰值浓度也明显偏高;周末交通监测点NO浓度在5:00—23:00低于工作日4.9%～32.1%,周末NO_2浓度在7:00—23:00低于工作日0.7%～7.4%,NO_x浓度周末偏低与车流量降低密切相关;重大活动期间空气质量减排措施实施后,北京市作为区域NO_2浓度高值区中心明显消失,PM_(2.5)浓度分布梯度减小,本地减排效果明显。