电除尘器的选型方法及投资估算(Ⅱ)

<正> 3 选型的数学模型及其应用 70年代后期,国外(尤其是美国)关于电除尘器数学模型的研究有了很大进展。电除尘器数学模型的建立和应用为电除尘器的设计选型提供了重要的技术基础。目前,世界著名的电除尘器公司几乎都开发了自己的选型模型,遗憾的是这方面公开的文献很少。下面准备从Deutsch方程、Matts方程、RTI模型和SRI模型等四方面介绍电除尘器数学模型及其在设计选型中的应用。     

SO2排放造成的森林损失计算:以湖南省为例

SO2排放对我国的森林生态系统造成了严重的损害,因而损失计算对于SO2控制具有重要意义,但是目前仍缺乏有效的方法计算不同排放水平下的森林损失.本研究以硫沉降超临界负荷作为计算森林损失的参数,推导了适用于我国硫沉降导致森林损失的剂量-响应函数,并以湖南省为例,以1995为基准年,计算了2000年～2020年高中低3种SO2排放方案下的森林损失.研究结果表明,随着今后湖南省经济和能源消费的增长,森林损失将继续增加.高排放方案下2020年SO2排放将增长1.2倍,但森林损失增长4.3倍,边际损失高于6000元/t.在当前排放水平下对SO2排放进行削减,边际效益达到1500元/t,因此控制SO2具有显著的经济效益.对湖南案例的不确定性分析显示,计算方法有较高的可靠性.研究结果为区域SO2控制策略的优化提供了支持.     

大气颗粒物中类腐殖酸的研究进展

类腐殖酸(HULIS)是一类广泛存在于云、雾、雨水和大气气溶胶颗粒中的大分子有机物.HULIS既可通过吸收和散射太阳辐射直接影响大气热平衡,又能参与云凝结核的形成间接影响全球气候,加之其重要的环境和健康效应,近年来引起科学界的广泛关注.本文综述了大气颗粒物中类腐殖酸的研究成果,主要包括HULIS的分离、提取和分析方法,HULIS的主要理化性质、浓度和季节变化,以及HULIS的来源和国内外研究现状,并对该领域的研究前景进行了分析和展望.     

液化石油气轿车实际道路污染物排放特征

利用PEMS对国2技术LPG出租轿车和汽油轿车的实际道路排放进行测试,基于测试数据对LPG轿车排放特征进行解析,并与汽油轿车的排放因子进行对比分析.结果显示:速度和行驶模式对LPG轿车污染物排放影响明显;LPG轿车CO 2、CO、HC和NOx污染物的实测排放因子分别为(169.5±22.2)、(2.18±2.38)、(...     

2001～2003年间北京大气降水的化学特征

为了了解北京大气降水的化学组成与时间变化特征,连续进行了2年的降雨采样与分析.在65个降雨样品中,12%的降水呈酸性;全年降水的酸度主要取决于夏季的降水.SO₄^2-、NH₄⁺与Ca²⁺是含量最丰富的组分,其平均浓度均接近或超过200礶q/L.比较分析表明,在近几年,SO₄^2-对降水酸度的贡献显著降低,降水的硫污染特征减弱,而No₃^-的贡献显著增加.人为污染元素和地壳元素的浓度均在冬春季较高,在夏季最低.     

IVE机动车排放模型应用研究

对IVE模型进行了系统分析和介绍,以北京市为研究对象给出了模型的主要输入参数的确定方法和思路,运用IVE模型对北京市不同车型车队的排放进行计算。结果显示：公交车和卡车的排放因子明显较高,特别是颗粒物排放因子,分别为普通轻型车的14和44倍。北京市机动车的CO、VOC、NOx和PM的平均日排放总量分别为2767.4、182.5、353.8和7.1t。对于CO和VOC,普通轻型车的分担率分别为42.0%和34.7%;对于NOx和PM而言,卡车的贡献率最高,分别达到66.3%和83.0%。此外,比较了IVE模型与MOBILE6模型的方法和计算结果,讨论了IVE模型在我国的主要应用优势。     

北京城区大气干沉降的水溶性离子特征

为了解北京城区大气干沉降中水溶性离子的化学组成与时间变化特征,连续进行了4年多的干沉降采样与分析.结果表明,在222个有效干沉降样品中,存在不同程度的阴离子缺失. SO42-与Ca2+分别是含量最丰富的阴、阳离子组分,其次是NO3-和NH4+. SO42-、NO3-和NH4+呈现相似的季节变化特征,即其浓度在夏季最高,冬季最低. 干沉降基本呈中性,其pH值月变化幅度小,但季节变化明显,夏季低而春季高.     

苏州市PM2.5中水溶性离子的季节变化及来源分析

2015年在苏州市城区采集大气细颗粒物PM_(2.5)样品共87套,用重量法分析了PM_(2.5)的质量浓度,离子色谱法分析了颗粒物中F-、Cl-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+),共9种水溶性无机离子.观测期间,苏州市PM_(2.5)的年均质量浓度为(74.26±38.01)μg·m-3,其季节特征为冬季春季秋季夏季;9种水溶性离子的总质量浓度为(43.95±23.60)μg·m~(-3),各离子的浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Na~+Cl~-K~+Ca~(2+)F-Mg~(2+);SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者的简称)是最主要的水溶性离子;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者之间具有显著的相关性,它们在PM_(2.5)中主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4的结合方式存在.苏州市PM_(2.5)中水溶性离子的主要来源包括工业源、燃烧源、二次过程和建筑土壤尘等.     

北京市PM2.5水溶性有机物污染特征

用离子色谱技术对北京市2001~2002年大气PM2.5中7种水溶性有机物(WSOC)(甲酸、乙酸、甲磺酸、乙二酸、丙二酸、丁二酸、戊二酸)及12种无机离子(F-、Cl-、NO2-、NO3-、SO32-、SO42-、PO43-、Na 、NH4 、K 、Mg2 、Ca2 )的污染水平进行了同步测定.结果表明,SO42-、NO3-及NH4 为PM2.5中主要的水溶性物种,分别占PM2.5质量的10.6%、7.4%和5.7%;7种WSOC的浓度为0.011~0.118靏/m3,占PM2.5质量浓度的0.01%~0.1%,其中浓度最高的为乙二酸,其次为乙酸、丙二酸、丁二酸等;对PM2.5各化学组分浓度的季节变化特征的分析表明,PM2.5及OC的高浓度污染均出现在冬季采暖期,而WSOC则出现在夏季;对乙二酸与其他各组分进行相关性分析表明,乙二酸与SO42-、K 、NH4 、NO3-有较强的线性相关性(r=0.83,0.57,0.49,0.33),而与Cl-、Na 、Mg2 、Ca2 、EC、OC相关性较差(r=0.24, 0.22,0.12,0.05,0.13,0.10).由乙二酸季节变化特征及与其他物种相关性等特征初步推断,北京市PM2.5二元羧酸的主要来源为光化学反应而形成的二次污染物,而非来源于机动车、海盐或土壤的一次排放.     

城市街道汽车污染扩散规律模拟研究

如何简单而准确地模拟城市街区污染的扩散规律,对于城市汽车污染控制决策具有重要的意义,从大量实测数据,分析了风速风向等影响街道峡谷污染物扩散的主要因素,采用丹麦开发的街道峡谷模式ＯＳＰＭ,对汽车污染扩散规律进行模拟研究。与北京实测数据对比结果表明,该模式较好地模拟昼间风速风向对街道峡保内汽车污染扩散的影响,比较准确地反映了峡保中流场的主要特征,以及汽车排放污染物的扩散规律,污染物浓度与风速的倒数摈心