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1.
为了实现城市污水管网外来水入侵风险监测评估持续化、主动化、低廉化,在现有的外来水定性定量方法的基础上,结合城市已有的供水和排水监测感知系统,提出了1套基于供排水一体化监测的外来水风险评估方法。采用外来水占比R及外来水占比等级频率P 2个指标反应风险等级,表征外来水时空分布特性,并将其应用于南方W城市某片区的外来水风险评估工作中。2022年3—4月污水管网监测数据分析结果表明,4个厂泵和3个关键监测节点将评估区域划分为3个子区域,其中,3月旱天情况下子区域Z1外来水入侵等级为较为严重,自流区整体及子区域Z3外来水入侵程度为严重,而子区域Z2为非常严重,4月除了区域整体风险等级下降为较为严重,子区域评价结果不变。与传统方法进行比较,该方法评估结果具有可行性,对实现以较低成本开展外来水风险评估及对提升污水管网管理效率具有重要意义。 相似文献
2.
针对间接冷却水的特点和核算其污染当量数过程中存在的问题,阐述了间接冷却水的界定,水源水的采样监测技术,本底值的扣除以及超标排放的判别等环节的技术要求和注意事项,并就与之密切相关的几个问题展开了讨论,为核算间接冷却水当量数提供了一定的参考依据,建议增加水湿排放指标,以切实控制间接冷却水造成的主要污染-热污染。 相似文献
3.
中国科学院有关我国水问题的报告受到中央高层领导重视西方情报机构开始像当年监视前苏联军事调动那样注视中国水问题水资源供需矛盾已经成为中国社会经济发展可持续发展的主要障碍 相似文献
4.
5.
针对冲天炉熔炼过程中产生污染物的特性,提出了一种净化效率高且经济可行的冲天炉烟气多级复合除尘净化技术。 相似文献
6.
企业事故费用的估算指企业在某特定期间内(如一年、一个运营期间或一项工程期间)因事故导致的全部损失费用。一、事故费用的估算方法介绍下面介绍几种事故费用估算方法。1.逐个费用相加法把在特定期间内每起事故的费用相加就得到该期间内的事故总费用。除了事故发生率很低的 相似文献
7.
8.
本研究以石灰作沉淀剂,以聚合硫酸铁作混合剂,坚某冶炼厂废水进行了重金属离子和砷的去除试验。通过对实验数据进行拟合回归分析,推导出石灰加入量与PH及重金属离子浓度的关系,即计算机控制用数学模型。 相似文献
9.
岗南水库沉积物间隙水有色溶解有机物的时空分布特征及差异分析 总被引:1,自引:0,他引:1
有色可溶性有机物(CDOM)作为溶解性有机物的重要组分,影响着水体中污染物质的形态特征和迁移转化过程.本研究运用紫外-可见光谱技术(UV-vis)以及三维荧光光谱(EEMs)技术结合平行因子分析法(PARAFAC),对岗南水库自入库河口到坝前主库区四季演变过程中沉积物间隙水CDOM的分布、光谱特征以及来源进行解析.结果表明,岗南水库沉积物间隙水CDOM的相对浓度a_(254)、a_(260)、a_(280)和a_(355)存在显著的季节差异,并且相对浓度大小为夏季春季秋季冬季;沉积物间隙水CDOM的E2/E3、E3/E4、E4/E6以及S_R存在显著的季节差异,呈现冬季高夏季低的特征;秋冬季的E2/E3以及E3/E4明显高于春夏季,并且秋冬季的E3/E4大部分均大于3.5,表明秋冬季沉积物间隙水CDOM具有更小的分子量和更低的腐殖化程度;三维荧光光谱通过PARAFAC解析出3种组分,分别为类酪氨酸(C1)、短波类富里酸(C2)和降解的腐殖类物质(C3),并且3种荧光组分间具有显著的正相关性(P0.001);岗南水库沉积物间隙水的CDOM总荧光强度和各荧光组分荧光强度呈现显著的季节差异,总荧光强度以及各组分的荧光强度呈现春季的最高、秋冬季次之、夏季最低的分布特征;秋冬季各个荧光组分占比不存在显著差异,春夏季各个荧光组分占比不存在显著差异,秋冬季与春夏季各个荧光组分占比存在显著差异;秋冬季沉积物间隙水CDOM生物源指数(BIX)和荧光指数(FI)均高于春夏季,表明秋冬季CDOM的自生源强于春夏季,与腐殖程度指标(HIX)的结果相吻合;PCA结合Adonis分析显示沉积物间隙水CDOM的光谱特征呈现显著的季节差异(P0.001);并且组分C1、C2、C3以及水质参数[氨氮、硝氮、亚硝氮、溶解性总氮以及溶解性总磷]均有很好的线性回归方程.综上,通过对岗南水库沉积物间隙水CDOM光谱特征进行研究,可以为分析岗南水库有机物污染特征和水质管理提供技术支持. 相似文献
10.
哈尔滨市秸秆焚烧大气污染负荷估算方法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
本文针对近些年哈尔滨秋末冬初大气污染程度增加的溯源问题,基于静风污染气象及降雪对秸秆焚烧的影响等基本假设,采用箱式模型和优化拟合的方法对秸秆焚烧产生污染物的源强及其负荷进行了估算.通过对2015年和2017年典型时段数据的优化拟合得到降雪前重污染天气下PM10排放源强分别为20.16、21.83 μg·m-2·s-1,CO的排放源强分别为149.32、138.65 mg·m-2·s-1;降雪后重污染天气下PM10排放源强分别为15.98、7.09 μg·m-2·s-1,CO的排放源强分别为122.91、89.21 mg·m-2·s-1.由降雪前后各污染物的源强差得到2015年和2017年秸秆焚烧产生的PM10的排放源强分别为4.18、14.74 μg·m-2·s-1,负荷分别为20.73%、67.52%;CO的排放源强分别为26.41、49.44 mg·m-2·s-1,负荷分别为17.69%、35.66%.本文为相关清单的研究提供了一种客观的校核方法,具有重要的社会、环境及现实意义. 相似文献