大型复杂采空区隐患治理工程安全性评价技术实践

本文通过某矿大型复杂采空区隐患治理工程的安全性评价技术实践,总结和分析了大型复杂采空区隐患治理工程的安全性评价技术,指出大型复杂采空区隐患治理工程评价要建立在深入现场勘察的基础上,结合有效的安全评价方法,才能得出科学、客观和公正的评价结论。论文为同类项目的安全评价提供了有益参考。     

典型资源枯竭型城市转型绿色发展评价研究——以徐州市贾汪区为例

中国资源枯竭型城市转型工作开展多年,迫切需要对其转型成果进行评价,但现有研究多关注资源枯竭型城市转型路径而对转型成果研究尚不成熟,如何合理定量化评价转型成果尚需进一步研究.通过文献分析、频度统计等方法,依据代表性、可获取性等原则,构建了资源枯竭型城市转型绿色发展评价指标体系,包含经济发展、环境质量、生态保护、居民生活、...     

南京市主要大气污染物健康风险评价

通过收集分析南京市2017年到2021各年内的SO₂及NO₂的日均浓度,并采用美国环保署推荐的非致癌物健康风险评价模型对两种大气污染物进行健康风险评价,研究结果表明：(1)南京市2017年到2021年SO₂与NO₂的人群健康风险值均低于国际社会推荐的最大可接受水平,且呈现逐年下降趋势;(2)SO₂与NO₂两种大气污染物对儿童健康风险的影响要大于对老年人的影响,且对人群健康风险影响存在一定的性别差异;(3)男性人群的健康风险值随着年龄增长呈现一定波动起伏,而女性健康风险的影响随着年龄增长逐渐下降;(4)NO₂对人群健康风险的影响在冬季最高,夏季最低,而SO₂对人群健康风险影响在四季内变化较小,总体上春季最高,夏季最低。此项研究成果为南京市大气污染暴露水平提供了一定参考,对今后评判不同环境介质中污染物及不同暴露方式的人群健康风险评价进而推动南京市大气污染防治攻坚战具有重要意义。     

南京市某闭库铜矿尾矿库土地再利用风险评估

针对尾矿库闭库后安全再利用问题,本研究以南京市某闭库铜矿尾矿库为例,设置28个库区土壤采样点,6个周围农田土壤采样点,2个库区排水涵管采样点,测定样品中砷(As)、铅(Pb)、镉(Cd)、铬(Cr)、铜(Cu)、镍(Ni)和锌(Zn)元素的含量及pH,关注闭库后存在的重金属污染风险。结果表明：该尾矿库区土壤呈弱碱性;两个排水涵管的水样未受到重金属污染;土壤样品中重金属Ni未检出,但其余重金属元素富集明显,其中As、Cd和Cu含量最小值大于南京地区土壤元素背景值,Pb、Zn和Cr超过南京市土壤元素背景值的点位所占比例分别为94.12%、85.29%和5.88%。该尾矿库区土壤存在一定的重金属污染和生态风险,其中Cd的潜在生态风险系数显示超过一半的点位存在较高风险,须重点关注。潜在生态风险指数法评价结果表明50%的点位存在中等风险;健康风险评价结果表明,这6种重金属元素对成人的健康影响处于可忽略水平。     

大型复杂采空区隐患治理工程安全性评价技术实践

本文通过某矿大型复杂采空区隐患治理工程的安全性评价技术实践,总结和分析了大型复杂采空区隐患治理工程的安全性评价技术,指出大型复杂采空区隐患治理工程评价要建立在深入现场勘察的基础上,结合有效的安全评价方法,才能得出科学、客观和公正的评价结论.论文为同类项目的安全评价提供了有益参考.     

电厂温排水对铜绿微囊藻生长影响的模拟研究

以水华藻种铜绿微囊藻为例,在实验室内模拟内陆电厂温排水中温升和游离余氯的联合作用,研究其对铜绿微囊藻生长与光合活性的影响.结果表明,在适宜铜绿微囊藻生长的温度范围内,一定程度的温升会促进其生长,且水域温度本底值较低时,温升更有利于铜绿微囊藻的生长.铜绿微囊藻对游离余氯非常敏感,在大于0.1mg/L情况下,光合活性会下降,抑制作用非常明显,联合作用下,温升对于0.1mg/L游离余氯作用下铜绿微囊藻光合活性的恢复具有一定的促进作用,对于0.2mg/L作用下则没有.电厂排水口铜绿微囊藻会受到很强烈的抑制作用,藻细胞受到严重破坏,当加氯方式为连续加氯时,0.1mg/L余氯作用下的水域,微囊藻生长也会受到抑制.     

滨海电厂温排水对海洋环境的影响研究进展

随着我国滨海电厂数量的增加,温排水对周边海域水环境和水生态的影响日益突出。本文参照《海洋工程环境影响评价技术导则》中界定的海洋工程环境影响评价的主要内容,分析温排水对海域水文条件、海水水质、海洋生物多样性、生物洄游和产卵场、赤潮等方面可能产生的影响,并探讨进一步的研究方向。     

基于CEEMD-BiGRU模型的徐州市大气污染物浓度预测

目前大气污染物对于地区经济以及人体健康的影响不容忽视。选取徐州市2016-01-01—2021-01-24大气污染物和气象要素数据,针对大气污染物浓度波动性强等特点,运用互补集成经验模态分解(CEEMD)将污染物数据分解为本征模态分量,提取出原始数据的各项特征,再对分解出的各本征模态分量构建双向门控循环单元模型(BiGRU),通过双向循环训练,学习各分量的特征趋势并获得最优训练参数,将输出结果重构,得到最终的预测值。结果表明:与BiGRU、BP模型相比,CEEMD-BiGRU模型预测各项大气污染物的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别下降15%、20%和2百分点以上,预测精度有较大提升。在此基础上,利用CEEMD-BiGRU模型预测后一时间段残差,以修正原预测值,得到大气污染物预测区间上界,进一步扩展模型的适用性。