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甲烷的转化在化工产业中具有举足轻重的地位与战略意义,近年来涌现的氧化偶联制烯烃等多种新型化工工艺涉及高温条件的甲烷-纯氧等体系的混合与反应过程,明确甲烷高温自燃诱导与爆炸规律是实现工艺安全设计与运行的前提,然而相关研究与基础数据仍较为欠缺。通过利用基于快速压缩装置的高温高压燃爆测试系统开展甲烷-纯氧等典型混合体系的自燃诱导过程研究,同时基于GRI-Mech 3.0机理的数值模拟方法进行了数值模拟研究。实验结果与数值模拟结果吻合较好,随着温度/压力的增加及氧气含量的下降,混合体系自燃诱导时间均缩短;燃料气中加入乙烷或氢气则会大幅缩短自燃诱导过程。对于多个工艺过程中涉及的低氧含量体系率先开展了研究,得到了不同当量比及温度条件下的典型体系自燃诱导时间,同时考察了惰性气的加入对于自燃诱导过程的延长作用。研究结果有助于深入理解甲烷自燃诱导机理,同时指导高温条件的甲烷转化工艺的本质安全化设计与爆炸防控。 相似文献
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选取天然羽毛压缩物和复合聚酯纤维两种吸油毡,取4种油(2种原油和2种燃料油)进行短期风化,测量2种吸油毡对不同风化程度油的吸附量。分析结果发现,随着油风化程度的增强,天然羽毛对其中3种油的吸附量稍有增加,而对其中较轻原油的吸附量减小明显;复合聚酯纤维吸油毡对4种油的吸附量都增加,且增加幅度大于天然羽毛。原因是天然羽毛孔隙大材质厚,主要靠孔隙吸油,而聚酯纤维孔隙小且薄,表面粘附油的比重较大。对高密度油而言,风化程度越大,吸油毡越难靠孔隙对其渗透吸收,而表面粘附油占总吸附量的比重增加。可见,在应对不同风化程度油时,选取吸油毡须有针对性,才能最大限度地清除油污。 相似文献
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对宜昌市一家硝基复合肥工厂发生的一起重大燃爆事故进行了详细的调查分析,阐明了事故经过和原因;同时,对纯硝酸铵及生产原料进行了热危险性分析,根据分析结果提出了合理建议. 相似文献
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孙冰 《安全.健康和环境》2019,19(2):37-43
微通道内流体流动及标量传递信息的获取一直是研究热点之一。基于CFD模拟技术,研究了微通道中气液两相及气液固三相的流动过程。开发了颗粒孔隙尺度网格处理方法,获得了微通道内气液两相流型随气液流速及气相入口尺寸的变化规律,初步分析了催化剂颗粒缝隙气泡的变形、破碎等情况,为微反应器的合理设计提供了指导。 相似文献
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影响基坑基底隆起的因素存在极大的模糊性和随机性,基底隆起变形量的计算是一个复杂的非线性过程,而采用有限元法对基坑基底隆起变形量进行分析是个有效的途径。本文以上海某深基坑为例,基于ABAQU S软件对该基坑基底隆起变形量进行有限元分析。研究表明,基底隆起最大变形量发生在离基坑侧壁约以SMW围护桩入土深度为半径的圆内侧。本文将为基坑隆起问题的定量研究提供有价值的参考。 相似文献
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广州市城市森林的空间特征与发展研究 总被引:10,自引:0,他引:10
应用城市林业的基本理论和GIS技术,广州市城区森林的空间分布以两山(白云山、越秀山)两河(珠江、流溪河)为核心,辅之公共绿地和道路绿化,形成多功能、多类型的网络式结构。近郊森林建设好风暴旅游林以及环绕卫星城镇和重点工业镇的生态公益林。远郊森林保障了“菜蓝子”工程,促进森林旅游及其相关产业的发展。 相似文献
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流域是重要的生态安全屏障和社会经济发展区域,为了更加客观准确地评价干旱和半干旱区流域生态环境质量,基于遥感生态指数(RSEI)引入盐度指标构建适用于干旱和半干旱区流域的遥感生态指数(AWRSEI)并以岱海流域为例分析其适用性.基于AWRSEI模型,采用4期Landsat TM/OLI合成影像,对2001~2020年岱海流域的生态环境质量进行定量评价,通过变异系数和空间自相关分析岱海流域生态环境质量时空演变规律,并通过地理探测器进行成因分析和驱动因子解释力分析.结果表明:①AWRSEI与各生态因子的平均相关系数为0.860,比单个指标分量更具代表性;第一主成分的荷载正负值和排序与RSEI一致,特征值贡献率比RSEI高3.69%,评价结果与真实地表情况更为接近,适合用于干旱区流域的生态环境质量评价.②岱海流域2001~2020年AWRSEI指数的年均值为0.427,生态环境质量基础较差,期间AWRSEI的均值呈现波动上升的趋势,并且在2020年均值达到最高0.502.整体生态环境质量明显好转,恶化区域减少了20.51%,改善区域增加了12.71%.空间分布上,岱海流域南部和西北部高海拔地区的林地生态环境质量优,北部和南部中海拔地区生态环境质量较差,湖区北侧生态环境质量优于南侧.③岱海流域AWRSEI变异系数平均值为0.280,生态环境质量状况稳定,整体变化波动较小,高波动主要集中在湖区南侧和居民点区域.岱海流域生态环境质量存在显著的空间自相关性,高-高集聚区主要分布在高海拔的林地区域和低海拔耕地区域;低-低集聚区零星分布在中海拔区域.④2001~2020年岱海流域生态环境的提升主要由于NDVI提高,NDBSI和NDSI降低.NDVI和NDBSI是交互作用最强的组合,对生态环境的解释力最强.土地利用是AWRSEI的主导因子,解释力最强.土地利用和气象因子的组合是交互作用最强,且各驱动因子之间均为增强关系. 相似文献