固态排渣煤粉炉NOx产生浓度影响因素偏相关分析

利用第一次全国污染源普查“火力发电行业产排污系数核算”工作中现场监测得到的数据,首次采用偏相关分析的方法,对固态排渣煤粉炉中机组规模、空气过剩系数、煤中挥发分和发电负荷率等因素对NOx产生浓度的影响进行定性分析,结论：NOx产生浓度与前三种因素存在显著的相关。而与发电负荷率的关系受锅炉是否采用低氮燃烧技术的影响。空气过剩系数越大,煤的挥发分越高,NOx产生浓度越低;采用低氮燃烧装置的锅炉中,机组规模越大,产生的NOx越少,且对于同一锅炉来说,NOx产生浓度随着发电负荷率的升高而增大;未采用燃烧控制的锅炉中,机组规模越大,NOx产生浓度越高,且与发电负荷率不相关。根据分析结果,提出了控制燃煤电厂固态排渣煤粉炉NOx排放的优化措施和建议。     

金竹山土朱煤矿开采地表沉降规律与灰色预测模型研究

针对金竹山矿业公司土朱煤矿煤层赋存条件,依据采动理论的裂缝垂直分带模型,分析地表沉降和塌陷的机理;提出在采煤活动阶段应进行地表实际位移观测,经数据处理后得到地面沉降曲线,以确保地面人类活动的安全;在采煤活动后阶段则实施灰色预测地面沉降,即通过采煤活动阶段的地表实际观测数据为历史原始数据序列,建立灰色Logistic模型;并对采煤活动后阶段的地面沉降进行预测。精度检验表明:灰色Logistic模型预测精度高,利用该模型预测地面沉降可减少地面沉降监测经费和实时提供预警信息,以确保开采区域内人们生命财产安全。     

基于灰建模的瓦斯含量多变量预测模型研究

研究了GM(1,N)、GM(0,N)瓦斯含量预测模型的数学原理,收集郑煤集团告成矿地质勘探期间及生产期间的瓦斯含量实测资料,获得16个可靠点,选取基岩厚度、新生界厚度、煤层厚度、煤层水分、煤层灰分、50m顶板含砂率6个因素作灰色建模预测的指标,分别建立了GM(1,6)和GM(0,6)瓦斯含量多变量预测模型。根据计算和评价结果,GM(1,6)和GM(0,6)瓦斯含量预测模型精度均能够满足工程精度的要求,说明利用灰色模型来预测瓦斯含量是可行的。由于前者精度略高于后者,故建议告成矿采用GM(1,6)模型来进行未知地区煤层瓦斯含量的预测。需要注意,由于模型没有考虑构造的影响,在实际预测时,还应根据构造对待预测区的影响关系和影响程度对模型的预测结果进行修正。     

城市生态安全多层次灰色综合评价

从城市生态安全的基本内涵出发,根据压力(pressure)-状态(state)-响应(response)模型,从生态系统压力、生态系统状况、生态系统响应3方面构建一个4层次的城市生态安全评价指标体系,运用灰色系统理论,构建了城市生态安全多层次灰色综合评价模型,并结合实例进行计算。评价结果与实际情况基本相符,表明该模型能有效地利用评价指标的信息,所给出的综合评价值既能用于描述所评价城市的生态安全状况,亦可对不同城市的生态安全状况进行比较,对更加科学合理地评价城市生态安全状况具有参考价值。     

基于灰预测模型的大跨度预应力混凝土桥梁施工监测

运用灰色系统理论,建立大跨度预应力砼刚构-连续组合梁桥悬臂浇筑施工梁段立模标高预测的GM(1,1)模型,并用残差的GM(1,1)模型对其进行修正;同时把该预测模型应用于松原龙华松花江特大桥实际工程;其结果表明梁段立模标高预测精度较高,完全能够满足工程的需要,为同类桥梁的施工监测提供参考。     

TEOM法与实验室称重法监测大气中TSP的对比研究

用数理统计的方法计算出TEOM法与称重法监测结果的偏差,用F检验法检验TEOM法与称重法监测结果之间的致性,用r检测法检验TEOM法与称重法监测结果之间的相关性,用t检验法检验TEOM法与称重法监测结果之间的差异,通过对比研究,找出TEOM法与称重法之间的相互关系和规律。     

部分取代苯类在江水中的生物降解与结构相关性研究

测定了２７种取代苯类化合物在松花江江水中的生物降解性．采用量子化学ＭＯＰＡＣ６．０－ＡＭ１法计算了化合物的分子量(ＭＷ)、生成热(Ｈｆ)、分子总表面积(ＴＳＡ)及最高占有轨道能(ＥＨＯＭＯ),结合辛醇/水分配系数ｌｇｐ及酸解离常数ｐＫａ对其中２２种化合物的ＢＯＤ值进行多元线性回归分析,得到如下模型:ＢＯＤ＝１０５．７３－０．４３９ＭＷ－０．０７６Ｈｆ－６．６６０ｌｇＰｎ＝２２,Ｒ２＝０．８２１,ＳＥ＝８．２５０,Ｆ＝２７．５６,Ｐ＝０．０００应用所得模型对其余５个化合物的生物降解性进行了预测．只有一个化合物的相对预测误差大于２０%,为２０．８%．平均预测误差为１２．４%．     

西安市黑碳气溶胶浓度特征及与气象因素和常规污染物相关性

利用西安市环境监测站超级站2013年9月1日—2015年5月31日黑碳气溶胶(BC)的监测数据,研究空气中BC浓度特征及其与气象因素和常规污染物相关性。结果表明:BC小时平均浓度均值在春季、夏季和冬季的变化趋势呈"W"型,秋季呈"V"型,且冬季的第一个最低值和峰值比春季和夏季的分别延迟1 h和2~3 h,且20:00~次日6:00秋季BC小时平均浓度均值高于当年冬季。BC浓度在秋季和冬季较高,夏季较低。冬季BC/PM_(2.5)基本最低,秋季BC/PM_(2.5)相对最高。BC日平均浓度与气温、降水和风速的日平均值为极负显著相关,且风速小于1.0 m/s时,其与风速呈最显著的负相关。除O_3外,BC日平均浓度与其他常规空气污染物浓度呈显著相关,表明其同源性很强,且受机动车尾气排放的影响更大。     

2013年春夏季莱州湾海水环境要素特征和富营养化评估

根据2013年5（春季）、8月（夏季）莱州湾海水环境要素的调查资料,采用富营养化指数、潜在性富营养化评价模式和灰色聚类分析方法研究环境要素特征和评估海水富营养化状况。结果表明,无机氮是莱州湾水质的主要污染要素,春夏季的N/P平均值分别为100.76、117.84,潜在性富营养化评价模式结果表明,春夏季各站位的营养级均只包括Ⅳ_P、Ⅵ_P两类,磷限制为莱州湾的营养盐结构特征;富营养化指数评价结果表明,春季和夏季E>1站位比例分别为65%、20%;灰色聚类分析结果表明,春季Ⅱ级、Ⅲ级的站位比例分别为95%、5%,夏季Ⅱ、Ⅲ级的站位比例分别为70%、25%,Ⅱ级中的部分站位具有较大潜在富营养化风险。     

典型湖泊水华特征及相关影响因素分析

通过2011-2015年对太湖、巢湖和滇池水华高发季节的连续监测,以藻类密度和水华面积为判据评价了3个湖体的水华情况及变化趋势,探讨了水华发生的主要影响因素。结果表明：太湖水华程度以"轻度水华"为主,巢湖水华程度以"轻微水华"为主,滇池水华程度以"中度水华"为主;太湖、巢湖和滇池水华规模均以"零星性水华"为主;太湖和巢湖藻类密度与水温、pH、溶解氧、总氮、总磷和高锰酸盐指数均呈显著正相关,与透明度呈显著负相关,与氨氮无显著相关性;滇池藻类密度与水温、总磷和高锰酸盐指数均呈显著正相关,与透明度和氨氮呈显著负相关,与pH、溶解氧和总氮无显著相关性。