排序方式: 共有19条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1.
成都市工业挥发性有机物排源成分谱 总被引:2,自引:4,他引:2
选取成都市汽车制造和石油化工等典型工业行业,通过瓶采样和SUMMA罐采样及GC-MS分析方法,研究了不同生产工艺环节的挥发性有机物(VOCs)排放特征.结果表明,汽车制造各工艺环节均有各自的优势组分,其中喷漆排放以烷烃(32%)和芳香烃(35%)为主.家具制造排放特征与使用原辅料高度相关,以芳香烃(50%)和OVOCs(38%)为主.石油化工各装置区VOCs浓度范围为49~1 387μg·m~(-3),不同装置区存在较大差异,主要是由于炼油区主要产品为C_5~C_9的汽油和苯系物等,化工区则较多使用了溶剂同时生成烯烃类产品.电子制造均以OVOCs为主,占VOCs总排放的50%以上.制鞋行业排放VOCs主要由烷烃和OVOCs贡献,平均占比分别为52%和36%,与所用溶剂组分高度相关.汽车制造VOCs排放组分差异较大,主要以正十二烷和2-丁酮等为主.家具制造排放组分主要为苯乙烯、乙酸乙酯和间/对-二甲苯等,为涂料和稀释剂的典型组分.石油化工各装置区排放组分有差异,炼油区以苯乙烯等为主,化工区主要为1,3-丁二烯等,仓储区主要为C_3~C_5烷烃等,废水处理则主要为C_6~C_8烷烃等.电子制造主要组分均为乙醇和丙酮等醛酮组分.制鞋企业排放组分以C_5和C_6等烷烃为主.通过臭氧生成潜势计算比较,汽车制造和石油化工行业对臭氧生成潜势贡献较大的VOCs排放组分以烯烃和芳香烃为主,具有较高的污染源反应活性.研究表明各工业行业OVOCs排放比例(17%~96%)和对臭氧生成潜势贡献均较为显著,因此在进行VOCs排放控制时,除重点管控芳香烃和烯烃外,亦应提高对OVOCs组分的关注. 相似文献
2.
基于GIS与RUSLE的武陵山区小流域土壤侵蚀评价研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以长江中下游武陵山区女儿寨小流域为研究区,基于数据观测积累及实地调查采样等方法,计算了研究区降雨侵蚀力、土壤可蚀性等因子,运用GIS与RUSLE评价了流域土壤侵蚀强度并分析了其与土地利用方式、海拔高度的关系。结果表明,流域平均土壤侵蚀强度为78844 t/(km2·a),属微度侵蚀,流域面积9518%的范围发生轻度以下的侵蚀,强烈以上侵蚀仅占1.19%。从土地利用类型来看,耕地、果园侵蚀强度较大,均达到中度侵蚀,有林地除竹林地为轻度侵蚀外均属微度侵蚀,耕地、果园、竹林地是今后水土流失防治的主要地类。不同海拔高度中,低海拔(200~400 m)区域侵蚀量占到流域侵蚀总量的6442%,是水土流失防治的重点地带。研究为应用修正通用土壤流失方程在武陵山区进行土壤侵蚀评价提供范例,为研究区防治土壤侵蚀和流域管理规划决策提供相应参考 相似文献
3.
消毒副产物(DBPs)因其潜在的致癌、生殖毒性成为饮用水安全的重要隐患.及时知晓供水系统中DBPs浓度是防控DBPs健康风险的前提.然而目前DBPs仪器监测存在过程繁琐、成本高昂、时间滞后等问题.利用常规水质指标建立高质量的预测模型是重要出路.基于此,本研究选择3个简单的水质指标pH、温度、UVA254,利用自适应模糊神经网络(ANFIS)建立了供水系统中三卤甲烷(THMs,最常见的DBPs)分布的预测模型.结果显示,当隶属函数(MF)分别为”gaussmf”、“gbellmf”、“trapmf”,MF数量分别为3、3、3时,建立的总三卤甲烷(T-THMs)、三氯甲烷(TCM)、一溴二氯甲烷(BDCM)模型的预测效果最好.其中,T-THMs、TCM模型质量较高:预测值与实测值的相关系数(r)为0.871~0.880,预测误差(MARE)为11%,预测准确率(NE<25%)为92%~95%;与T-THMs、TCM相比,BDCM模型的预测效果略差(r=0.775,MARE=16%,NE<25%=83%),但也在可... 相似文献
4.
周小玲 《湖南环境生物职业技术学院学报》2007,13(2):79-81
班主任工作是学院学生管理的重要组成部分,是一系统工程,是“人人”式的管理,要以人为本,把学生作为班级管理活动的主体,以学生为中心,一切为了学生,要善于启发引导、鼓励、关爱、培养学生.依靠班委会、团支部发挥其纽带、桥梁作用,协调好班级人际关系,增强班集体的凝聚力和向心力,方可收到良好的管理效果.参4. 相似文献
5.
该实验目的是研究酸(pH=5,Al=0μg/L)、铝(pH=7,Al=800μg/L)单独及联合(pH=5,Al=800μg/L)作用下,锦鲤鱼脑、肾、肝超氧化物歧化酶(SOD)活性的反应变化情况。结果表明,与对照组(pH=7,Al=0μg/L)相比,锦鲤鱼脑无论在酸、铝单独作用还是联合作用下,SOD活性在染毒第1天均显著降低(p<0.01),但随后酸铝联合组、单独作用组分别在3 d、9 d恢复正常;肾SOD则只有在酸铝联合作用下,且只有在染毒第1天产生显著抑制(p<0.01),随后也恢复正常;肝SOD则无论在何种情况下,均无抑制现象发生。 相似文献
6.
强化O2,在废水处理中的溶解度及总传质系数是提高好氧生物处理技术效能的重要课题之一.采用富氧膜法制备O2体积浓度为28.8%的富氧气作为曝气源,研究了富氧气在水中的传质特性,考察了富氧气曝气对有机物降解的效果,研究了污水浓度、曝气量等因素对生物反应器效能的影响.结果表明,富氧曝气的生物降解效能显著高于空气曝气,并且存在最佳的反应时间及气体用量.本研究范嗣内,富氧曝气O2总传质系数是空气曝气的1.3倍;40~60 min为效能最大化的反应时间;污水浓度越高,富氧曝气的优势越明显.通过与外置式膜生物反应器组合后连续10 d运行,水力停留时间比空气曝气缩短近1/3,进水COD 450~700 mg/L,出水COD小于20 mg/L,去除率大于95%;出水NH3-N小于2 mg/L,去除率大于90%.出水无色无味,SS未检出,浊度小于0.1 NTU.表明富氧气曝气能显著提高生物反应器的效能. 相似文献
7.
金华市萤石矿区土壤氟污染评价 总被引:3,自引:0,他引:3
对金华市萤石矿区村庄表层土进行了全氟(TF)、水溶态氟(WF)含量的测定.利用单因子指数法、地质累积指数法和健康风险评估法进行了四个矿区和一个非矿区的土壤质量评价.结果表明,供试土壤TF含量范围28.36~56 052.39mg·kg-1,算术平均值8 325.90 mg·kg-1,几何均数为1 555.94 mg·kg-1,中位数为812.98 mg·kg-1,变异系数为172.07%.供试土壤WF含量变化范围在0.83~74.63 mg·kg-1,算术均值为16.94 mg·kg-1,几何均数为10.59 mg·kg-1,中位值为10.17mg·kg-1,变异系数为100.10%.TF和WF含量远远高于全国地氟病发生区平均水平.供试土壤氟污染受人为因素影响显著.杨家、冷水坑、花街矿区土壤氟污染最为严重,大仁矿区次之,非矿区基本没有受到氟污染.经口摄入土壤是最主要的暴露途径,参数敏感性分析表明儿童体重对危害商的影响最大,3种评价方法呈极显著正相关. 相似文献
8.
四川省人为源大气污染物排放清单及特征 总被引:16,自引:14,他引:2
在收集四川省各城市人为污染源活动水平数据基础上,基于自下而上和自上而下结合的清单构建方法,选取排放因子并结合GIS技术,建立了该地区2015年1 km×1 km人为源大气污染物排放清单.结果表明,2015年四川省人为源SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、BC、OC、VOCs和NH_3排放量分别为444.9×10~3、820.0×10~3、3 773.1×10~3、1 371.6×10~3、537.5×10~3、28.7×10~3、53.1×10~3、923.6×10~3和988.0×10~3t.电厂和工业锅炉等燃煤排放贡献了95%以上的SO_2,移动源、化石燃料燃烧源和工艺过程源分别贡献了54%、23%和20%的NO_x,以钢铁和建材制造为主的工艺过程源分别贡献了20%的PM_(10)和34%的PM_(2.5),以道路扬尘为主的扬尘源分别贡献了60%的PM_(10)和35%的PM_(2.5),生物质燃烧分别贡献了33%的BC和51%的OC,以机械加工、建筑装饰、电子设备制造、印刷和家具等行业为主的溶剂使用源贡献了46%的VOCs,NH_3主要来自畜禽养殖和氮肥施用等农业部门排放,分别占总排放量的70%和25%.污染物空间分布结果显示,四川省各项大气污染物主要集中分布于人口最为密集,农业和工业均较为发达的四川盆地和攀枝花部分区域,其中,以成都、德阳和绵阳为代表的成都平原城市群为四川盆地内的主要排放高值区域.所建立的排放清单存在一定不确定性,后续研究中应针对活动水平数据获取的不足开展数据收集工作,加强排放贡献较大典型污染源的排放因子本地化研究工作,逐步完善四川省大气污染物排放清单,为四川省复合型大气污染研究和防治提供科学支撑. 相似文献
9.
10.
基于调研文献测试数据,对不含含氧有机物(oxygenated volatile organic compounds,OVOCs)组分的源成分谱进行修订和重构,得到归一化的VOCs源成分谱,根据2015年四川省大气污染源排放清单建立了基于源成分谱的1 km×1 km VOCs组分排放清单,并估算其臭氧生成潜势以评估对臭氧生成的影响.所建立的VOCs源成分谱库包括45个源成分谱和519种组分,由于针对富含OVOCs的生物质燃烧和汽车排放等源类进行了修订和重构,因此所建立的源成分谱库对于VOCs组分清单构建和源解析具有更好地应用性.VOCs组分清单结果表明,四川省人为源VOCs总排放量为773.8 kt,其中烷烃、烯烃、炔烃、芳香烃、OVOCs、卤代烃和其它VOCs分别占VOCs总排放量的21.6%、10.0%、1.7%、28.0%、26.2%、4.2%和8.3%,总臭氧生成潜势(ozone formation potential,OFP)为2584.9 kt,上述各类VOCs分别占总OFP的6.9%、26.1%、0.5%、42.3%、23.2%、0.4%和0.5%.四川省各城市VOCs排放组分均以芳香烃、OVOCs和烷烃为主,但亦存在显著差异:成都、雅安、阿坝、甘孜和凉山机动车排放贡献较大,烷烃排放量占VOCs排放总量的比例较高;攀枝花为工艺过程源贡献较大的重工业城市,烷烃排放量占比较高;德阳、眉山、遂宁和资阳溶剂使用源排放较大,OVOCs排放量占比较高.四川省VOCs排放量和OFP较大的组分主要集中分布于人口和工业较为密集和发达的四川盆地区域以及凉山和攀枝花的部分地区,其中间-二甲苯和甲苯主要贡献源为溶剂使用源,导致其在城市建成区的分布更为集中,生物质燃烧对乙烯和甲醛排放有大量贡献,造成其在农业发达的川东和川南的耕地区域有大量分布. 相似文献