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1.
可张孔曝气器曝气能耗试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过试验研究,总结出可张孔曝气阻力损失的影响因素,以优化产品的结构设计参数,降低产品在工程应用中的能耗,获取更好的经济效益。 相似文献
2.
为厘清包括二次有机气溶胶(SOA)在内的深圳市区PM2.5各种一次和二次来源贡献,本文于2017年9月2日~2018年8月29日在深圳市大学城点位开展PM2.5样品采集,并进行化学组分和水溶性有机物(WSOM)质谱测量,共获得162组有效数据.观测期间深圳市大气PM2.5平均质量浓度为26μg/m3,在传统PMF源解析的基础上加入羧基离子碎片(CO2+)作为SOA的示踪物,加入水溶性有机氧(WSOO)用于计算各因子O/C,验证有机物解析效果.结果表明,SOA可以被独立解析出,其O/C明显高于其他一次污染源中有机物;机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA为最主要的4个源,对PM2.5质量浓度的贡献分别为25%、23%、17%和10%,船舶、地面扬尘、老化海盐、建筑尘、生物质燃烧、燃煤和工业贡献均在5%以内.各个源的变化特征表明,机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA等源贡献呈现冬高夏低的季节特征,与冬季季风条件下源自内陆的污染传输密切相关.污染天气时,二次硝酸盐和SOA的贡献增加相对最显著,因此NOx和挥发性有机物是减排的关键. 相似文献
3.
利用2017—2018年全国7个区域10个典型城市环境空气O3和PM2.5浓度数据,统计污染物累积速率,进而采用回归方法拟合污染物浓度及其累积速率的时间序列模型,分析不同区域污染物时序变化特征差异。结果表明:不同区域O3浓度时序曲线拟合程度总体高于PM2.5,石家庄O3拟合程度最高,西安PM2.5拟合程度最高。以07:00、14:00分别作为O3、PM2.5模拟起点是24 h中的最优模型。不同城市夏季O3小时浓度时序变化曲线均为单峰形态,O3浓度及累积速率峰值出现时间可能由城市所处经度决定,太原O3累积最快,西安O3消解最快。各城市间冬季PM2.5小时浓度及其累积速率时序变化曲线形态差异较大,沈阳PM2.5累积和消解均最快。与浓度相比,城市环境空气O3和PM2.5累积速率与光照、扩散条件等有更好的时间相关性。 相似文献
4.
空气细颗粒物(PM2.5)污染特征及其毒性机制的研究进展 总被引:14,自引:2,他引:14
细颗粒物(PM2.5)是指空气动力学直径≤2.5μm的颗粒物,其表面吸附大量的有毒有害物质,并可通过呼吸沉积在肺泡,甚至可通过肺换气到达其他器官.由于细颗粒物的重要性,美国EPA已经于1997年颁布了细颗粒物的空气质量标准,年均值为0.015mg/m3,日均值为0.065mg/m3,然而我国至今仍未制定细颗粒物空气质量标准.颗粒物上吸附的化学组分主要可分成自然来源及燃煤或燃油等人为污染来源两大类,特别是来自工业性和居住区燃煤及汽车燃油尾气.空气细颗粒物污染表现为形态各异、成分复杂等特征.细颗粒物有明显的毒性作用,可引起机体呼吸系统、免疫系统等较为广泛的损害.细颗粒物与心肺疾病密切相关,如增加入院率、急诊次数、呼吸疾病及症状增加、肺功能下降,甚至于过早死亡.简要概述了细颗粒物的污染特征及其毒性机制研究进展. 相似文献
5.
对细密沟槽铝合金挤压件的结构进行了分析,研究和探讨了该类冷挤压件的成形过程。通过对挤压过程中金属的流动,以及模具的受力分析和模具结构的改进,解决了该类零件在挤压过程中上模的断齿问题。 相似文献
6.
7.
介绍了新研制的高硫型煤固硫粘结剂及其生产的固硫型煤。试验表明:该固硫型煤不仅受冷,热强度高,而且能够有效地控制和降低燃煤硫的污染。 相似文献
8.
铁合金电炉烟尘治理技术分析 总被引:2,自引:0,他引:2
本文在分析了半封闭铁合金电炉产生的烟气、烟尘的特性和各种除尘设备性能的基础上,提出了净化铁合金电炉烟尘的三种技术:袋式除尘、强化湿式除尘和文丘里除尘器。并对袋式除尘工艺和Calvert洗涤器除尘工艺作了介绍,分析了它们的经济技术指标。半封闭铁合金电炉烟尘只能采用布袋除尘器净化,只有那些建在环境空气质量三类区的铁合金电炉,当资金非常紧缺时,才可采用Cavlert洗涤器除尘。 相似文献
9.
通过大气细颗粒物实时在线源解析技术(质谱直接测量法)采集录入淮安市市区部分特征污染源排放成分谱,对淮安市大气细颗粒物进行在线源解析,获取高时间分辨的颗粒物源解析结果,分析颗粒物来源、季度变化和重污染天气的污染过程,评估形成重污染过程的污染影响因子和影响程度,为区域大气污染综合整治提供重要目标指向,同时也为淮安环境空气PM2.5重度污染实时预警与监控、大气污染源减排方案评估、污染事件监控等提供有效的在线监测技术平台. 相似文献
10.
基于中国空气质量在线监测分析平台和全球天气精准预报网的大气质量和气象数据,以四川盆地东北低山丘陵区典型城市南充市主城区为例,检验了细颗粒物(PM_(2.5))浓度的概率密度分布,发现其接近对数正态分布,由相关分析确定了PM_(2.5)浓度的主要相关因素为CO、NO_2(相关系数r分别为0.76、0.55,P0.01),再通过对2014年1月—2016年6月的日数据的逐步回归筛选出最优的回归指标和模拟方程(决定系数R_(adj)~2为0.68,P0.05),2016年7月—2017年6月的数据验证表明模拟效果较好(拟合优度为0.64,相对误差15.48%);最后根据时序插值、浓度和IAQI(PM_(2.5))的时段均值发现PM_(2.5)浓度在年际上有降低趋势;在季节上由高到低依次为冬季、春季、秋季、夏季;PM_(2.5)浓度在1月和6月分别呈现出年内的峰值和谷值,5、10月出现了阶段性峰值,尤其是5月;IAQI(PM_(2.5))的季节变化与浓度变化规律相似;且PM_(2.5)与PM_(10)比值的均值为0.67,表明现阶段南充市主城区大气污染物中细颗粒物占有较大比重。 相似文献