电除尘器中离子风对除尘效果的影响

目的研究电除尘器中离子风对除尘过程的影响。方法分析电除尘器中离子风对除尘效果的影响,建立完整的颗粒荷电模型,在Fluent软件平台上进行计算。结果离子风在电极线附近呈双螺旋结构,正对电极线位置的离子风速度最大,在远离电极线的方向上逐渐变小,越靠近电极线,速度下降的梯度越大,对流场有扰动作用,随流速增加,离子风效应被逐渐削弱。当主流速小于等于0.5 m/s时,离子风体现为增大驱进速度,颗粒更快到达极板,有利于改善除尘效率。结论电极线的偏置可以提高除尘效率,当电极线置于电场宽度方向1/4处时,可以获得最佳除尘效果。     

基于生态安全问题的生态保护红线管控方案

通过回顾生态保护红线的发展历程,结合官方最新发布的"生态保护红线划定技术指南",基于生态安全问题视角构建了区域生态保护红线管控技术方案.其要点包括：相关重要概念的界定须强调人类活动干扰的负面效应,以增强采用制度约束人类行为的合理性;重视资源环境及经济社会背景的地域差异性,并采用多尺度研究手段获取全面、系统的信息;以辨识、诊断生态安全问题类型、性质、特征为前提确立区域生态保护红线防范对象、管控目标,进而划分区域生态保护红线管控类型、划定其空间位置与范围;并在总结区域防控生态安全问题历史经验与教训、广泛吸纳社会意见的基础上,针对危害生态保护红线的生态安全问题提出科学可行、切实有效的应对方案.     

低压用电设备的保护接地

简述了低压用电设备保护接地的意义，保护接地范围，以及测量接地电阻的方法。     

影响尾矿坝渗流场的因素分析

在将尾矿坝剖面概化为一基本剖面的基础上 ,探讨了坝体内各层渗透系数之比、尾矿堆坝干滩长度、尾矿堆坝上游坡度、下游坡度、出口附近渗透系数降低等因素对尾矿坝浸润线的特殊影响 ,提出尾矿坝前期设计中应综合考虑能够降低浸润线的各因素 ,以设计出更合适的坝型、排渗设施及其合理尺寸。笔者对影响尾矿坝渗流场的因素分析和研究的结果可为尾矿坝设计、施工及尾矿坝的管理提供参考。     

基于谐波簇自适应线谱增强器的舰船轴频电场检测

针对舰船轴频电场存在于1～7 Hz的频率范围且存在明显谐波成分的特点,将谐波簇自适应线谱增强技术运用到舰船轴频电场信号处理中.通过仿真研究确定了相关参数,对测试信号处理后,其线谱功率谱强度较附近连续谱增强了0.056μV/m,可见将该方法运用于电场轴频信号处理可以有效地抑制背景噪声.     

基于传输线模型的雷电流电磁场分布研究

在雷电电磁场理论的基础上,计算出雷电流产生的电场强度和磁场强度方程。采用传输线模型(TL)对雷电流电磁场进行计算,得出了雷电电磁脉冲的近场和远场与雷电通道底部电流的关系式,结合脉冲函数仿真了雷电通道底部电流在空间中产生的电磁场。     

云南省重点污染源在线自动监控监测系统现场端建设调查

污染源在线自动监控（监测）系统现场端是污染源自动监控系统的基础和数据源,云南省已经于2003年开始建设污染源自动监控系统。通过对云南省污染源在线自动监控系统现场端建设的调查和分析,掌握了现场端建设的基本情况,对发现的问题提出了相应的对策措施,对进一步完善污染源现场端在线监控监测系统的建设提出了自己的建议。     

山东济南高新农业开发区土壤状况研究

以山东省济南市高新农业开发区为研究区,测定其土壤质量和土壤养分,利用单因子污染指数法进行评价,研究高新农业开发区土壤质量和土壤养分的状况,为实现其可持续发展提供科学依据。结果表明,(1)济南市高新农业开发区土壤质量总体良好,但土壤镉含量在0.072~0.695mg/kg之间,0~20cm和20~40cm土层均有20%的样品属于Ⅲ级,已对土壤构成污染。土壤砷含量在3.95~21.3mg/kg之间,0~20cm土层40%的样品属于Ⅱ级,10%的样品属于Ⅲ级,20~40cm土层60%的样品属于Ⅱ级,个别研究点轻度污染;(2)研究区土壤养分状况良好,但缺磷、少氮,有机质含量较低(7.78~15.62g/kg),尤其是有效磷属低下水平(1.2~17.9mg/kg),尚与绿色食品产地环境条件有一定差距。     

环境保护和监测技术结合的产物——污染源在线监控

当前,我国生态环境面临着严峻的形势,部分地方环境污染问题相当严重,环境状况与群众期望、构建和谐社会的要求还有相当大的差距,对污染源实施在线监控已越来越迫切的成为环境执法的需要。建立污染源在线监控系统,是有效控制污染源超标排放的有力手段,通过污染源在线监控系统的建立,掌握污染源排放的第一手数据,对研究污染源排放的规律,避免污染事故的发生都有着深远意义。     

Predicting the variation in detection function in line transect sampling through random parameter model

A method for calibrating (localizing) detection function models in line transect sampling is proposed. The method is based on a random parameter model which supplies localized predictions of detection function parameters utilizing a few sample data points from the concerned location(s). The method has the clear advantage of being able to provide density estimates based on very few observations from a location which would be impossible through traditional methods. The method is successfully illustrated using census data on sambar (Cervus unicolor) from a set of wildlife sanctuaries in Kerala, India. The need for further research in this direction is indicated.