臭氧生物活性炭工艺中余臭氧浓度控制分析与优化

随着臭氧生物活性炭工艺在水厂的广泛应用,如何控制后臭氧出水余臭氧浓度,保证进入生物活性炭滤池的水体,溶解氧、可生化性、杀菌能力等指标相对稳定成为一个亟待解决的问题。本文根据某水厂近1年实际运行数据,详细分析水中余臭氧浓度稳定性较差的原因,并提出增加反冲洗联通管、改变提升泵运行模式等针对性的优化方案。

基于交互差分时空LSTM的网格化臭氧浓度预测

臭氧浓度的预测对于大气环境治理、空气质量改善等起到了重要的作用。本文提出了一种交互差分时空LSTM网络预测模型(ST-IDN)来挖掘臭氧浓度历史数据的时间相关性和空间相关性,并成功将其应用到网格化臭氧浓度数据预测上。在该模型中,首先交互模块(IC)可以通过一系列的卷积操作来捕捉短期上下文信息,其次层融合模块(LF)可以融合不同层的空间信息来获得上一时刻丰富的空间信息,最后差分时空LSTM模块(DSTM)将捕捉到的时间信息和空间信息进行统一建模实现臭氧浓度预测。所构建模型分别与卷积LSTM网络(ConvLSTM)、预测循环神经网络(PredRNN)以及Memory in Memory网络(MIM)模型在河北省气象局提供的臭氧浓度数据上进行了对比分析,ST-IDN模型的平均绝对误差分别降低了19.836%、12.924%、7.506%。实验结果表明,所提出的模型能够提高臭氧浓度的预测精度。

融合空间和统计特征的CNN-GRU臭氧浓度预测模型研究

近年来,空气污染问题备受关注,近地面臭氧逐渐成为我国部分城市的首要污染物,因此对臭氧浓度的精准预测尤为重要.为了进一步提高臭氧浓度预测的精度,提出一种融合空间特征和统计特征的卷积神经网络和门控循环单元(Convolutional Neural Networks and Gate Recurrent Unit,CNN-GRU)臭氧浓度组合预测模型.首先,通过对时空因素以及其他大气污染物与臭氧浓度进行相关性分析,利用基于统计域的方法和克里金插值法对臭氧浓度时序数据进行预处理来提取臭氧浓度数据的时空特征,采用并联杂交CNN和GRU结构的组合预测模型得到最终的臭氧浓度预测结果.实验结果表明,CNN-GRU组合预测模型预测未来一小时的臭氧浓度可决系数、均方根误差和均方误差的值分别为0.9598,11.9508和8.2753,未来两小时的臭氧浓度可决系数、均方根误差和均方误差的值分别为0.8985,18.5373和13.0045,优于独立的CNN、长短期记忆(LongShortTermMemory,LSTM)网络、GRU、卷积-长短期记忆网络(Convolutional LSTM Network,ConvLSTM)、CNN-LSTM和CNN-GRU预测模型,这是由于CNN-GRU组合预测模型融合了空间和统计特征,可以多角度提取特征并采用并联杂交的网络结构,所以预测精度较高,且具备较好的鲁棒性.

基于协相关性和傅里叶变换-差分吸收光谱法的臭氧浓度在线测量研究

采用协相关性和傅里叶变换-差分吸收光谱法对臭氧浓度进行了在线测量研究。先创建1套能够用于实验室在线监测臭氧浓度的发生装置,其测量精度可达到0.1×10^(-6);然后应用协相关性对测得的多组背景谱和吸收谱进行分析与计算,得到最优背景谱和吸收谱,进而准确反演臭氧吸收截面,优化臭氧浓度的计算过程;最后采用傅里叶变换-差分吸收光谱法以及逆傅里叶变换法在320~350 nm波段反演臭氧浓度,成功消除系统噪声的干扰,得到反演臭氧浓度的二次方程。

时间序列模型预测大气臭氧浓度

为了给大气污染防治预警预报提供参考,利用时间序列模型对大气臭氧浓度进行预测;以2020年1月1日至2020年12月31日期间366个烟台市区大气臭氧日均质量浓度作为研究数据,建立自回归移动平均模型,引入广义自回归条件异方差模型消除时间序列自回归条件异方差效应,最终构建自回归移动平均-广义自回归条件异方差时间序列模型,并对2021年1月烟台市区的大气臭氧日均浓度进行预测。结果表明,所构建的时间序列模型对大气臭氧浓度的短期预测值与实测值基本一致,但随着预测期数的增加,预测值与实测值的相对误差逐渐增大。

基于空间自相关的山东省臭氧浓度时空特征分析

基于ChinaHighO3数据集,提取山东省2013—2020年臭氧(O3)浓度数据,分析臭氧浓度时空分布特征;建立10 km×10 km网格,分析山东省臭氧时空分布的全局空间自相关与局部自相关。结果表明,山东省臭氧浓度年均值均呈上升趋势。年内各月均值变化呈先增后减的趋势,呈“倒V形”特征,存在6月、9月一大一小2个峰值;夏季高、冬季低。年均值空间上呈西南(鲁南)高、东部(半岛)低的特征,夏季臭氧浓度西高东低,鲁西北为高值,半岛地区为低值。臭氧浓度呈现出较强的空间正自相关,集聚性较强,夏季空间正自相关性最强。年均臭氧浓度中,内陆地区多为高值聚类区(HH区);半岛地区及周边多为低值聚类区(LL区),高值聚类区面积大于低值聚类区。

用广义相加模型分析保定市臭氧浓度的影响因素

通过构建广义相加模型(GAM)探究保定市地表臭氧(O_(3))浓度的影响因素。多因素GAM显示:气象因子对O_(3)浓度的方差解释率(70.60%)大于空气主要污染物(34.30%);在一定范围内,O_(3)浓度随着日最高地面气温、总云量、细颗粒物(PM_(2.5))的升高而升高,而随着平均相对湿度和前体物(NO 2、CO)的降低而升高。O_(3)生成最适宜的日照时数为8 h,东南风和西北风为主导风向会使O_(3)浓度升高。从污染控制的角度来看,NO_(2)、CO和PM_(2.5)多种污染物需要共同控制。

嘉善县近地层臭氧浓度与气象条件的关系

通过研究分析2015—2019年嘉善县近地层臭氧浓度、污染日数和气象要素间的关系,得出以下结论:1)嘉善县臭氧污染在夏季最严重,接下来依次为春季、秋季,其中5—6月臭氧浓度及污染日数较7—9月更明显;2)嘉善县最容易出现臭氧污染的6种大气环流形势为低压前部、高压后部、高压控制、高压底部、海上低压外围和均压场,出现频次最多的是均压场和高压类;3)臭氧浓度与气温、日照呈正相关关系,与最小相对湿度、8—20 h降水和平均风速呈负相关关系,说明臭氧浓度变化受多种气象要素影响,并非是单一的要素导致;4)通过多元回归分析法建立了不同季节的臭氧浓度预报模型,对2020年臭氧浓度实况进行检验,结果表明臭氧浓度预报模型对预测嘉善臭氧浓度有一定指示意义。

重庆中心城区臭氧浓度网格预报方法及其应用研究

为探索不同机器学习方法在臭氧浓度预测中的应用效果,基于重庆市中心城区及其周边区域2017-2019年臭氧数据及气象数据,利用KNN数据挖掘算法与BP神经网络算法,建立了2种以重庆中心城区北碚区为中心的臭氧浓度预报模型,并运用反距离加权插值法将臭氧浓度预报值网格化.研究显示:(1)2017-2019年间,臭氧浓度除铜梁区和沙坪坝区呈逐年上升趋势外,其他区域呈“单峰形”的变化,最大值出现在2018年;夏季臭氧浓度最高,冬季最低;臭氧浓度与气象要素关系最密切的是最高气温、平均气温及相对湿度.(2)2种预测模型在7个区的训练中平均预报准确度超过了74%,其中KNN模型的准确率高于BP神经网络模型,2种模型与实测值的相关性超过了0.7,拟合度较高;在验证模型准确率中,BP神经网络模型在检验过程中的整体效果高于训练效果;总的来说,基于BP神经网络模型的预测结果总体优于KNN模型的.(3)将模型应用于臭氧浓度网格预报中,从数值来看,高值与实测值基本一致,低值低于实测值;从地理位置来看,低值与实测值位置基本一致,分布在重庆中心城区中部偏西地区,高值预测区域差距较大,实测高值区分布在中心城区的南部和东部.

气象要素及前体物对嘉兴市区臭氧浓度的影响

臭氧是光化学反应的重要产物,反映空气质量的重要指标之一,对空气中臭氧浓度变化规律及影响因素开展研究,对大气污染防治具有重要的意义。利用2021年嘉兴市区环境空气质量自动监测站监测结果与相关气象资料,统计了嘉兴市区近地面臭氧污染分布特征,利用Pearson相关性分析了气象要素及前体物NO_(2)对臭氧浓度的影响,利用最大增量反应活性系数法分析了不同VOCs组分对臭氧生成重要性评估。结果表明,2021年嘉兴市区臭氧浓度月度变化呈“M”型,超标主要出现在5~9月;日变化呈单峰型。臭氧浓度与气温为显著正相关,与相对湿度和气压均为负相关,降水有利于臭氧浓度的降低。白天当风向为西南、南或东南风,风速大于4m/s时,臭氧浓度较高。NO_(2)与臭氧显著负相关,VOCs中芳香烃对臭氧生成潜势最大。综合现有研究,气象要素及NO_(2)对嘉兴市区臭氧污染的影响不可忽略,芳香烃对嘉兴市区臭氧生成贡献显著,是臭氧污染优先治理的重要前体物。

西和县城区低空大气臭氧浓度变化及污染防治

本文以2021年1~12月甘肃省陇南市西和县城区地面空气臭氧浓度连续监测结果为研究对象,发现该区域低空大气臭氧浓度值呈现一定的时间变化特征,即1:00~3:00处于最低值,15:00~17:00出现最大值;春末夏季及秋初臭氧浓度值较高,冬季和初春浓度较低。除了工业、机动车尾气排放、化石燃料燃烧等因素外,风速、气温、气压等气象因素也会对臭氧浓度值变化也产生一定影响。因此,针对该变化特征及臭氧来源分析,提出臭氧防治措施,有利于降低城区低空大气臭氧污染物浓度,营造良好生活环境。

主要城市群环境空气中臭氧浓度的变化规律解析

近年来,我国城市大气污染问题日益突出。本文主要分析了我国苏州市环境空气中臭氧浓度的变化规律,臭氧浓度的时空分布及其季节性变化特点。研究发现该城市臭氧浓度具有明显的季节性特征,春季和夏季最强,秋季其次。臭氧含量日变化呈现出一种“单峰”式的趋势,即白天为高,晚上为低。在周末的臭氧浓度比平时要高。以此为基础针对降低臭氧浓度提出有效的措施,提高整体环境质量。

臭氧浓度时空分布特征及其影响因素分析

臭氧浓度显著影响一个地区人民的生活质量,在大多数城市等人口稠密地区,臭氧浓度超过一定阈值可能对人体健康有害,甚至可能导致死亡。本文采用高精度气体传感器于2019年8月对韶关市乐昌市某区域周边的O3浓度进行监测,并对其时空分布特征及影响因素进行分析研究。结果表明,对比该市市区与监测区O3浓度数据可以看出,中心城区O3浓度明显低于本实验监测区。在研究期间,O3浓度的日变化呈单峰形式:下午>晚上>上午,下午15:00左右达到峰值,1 h内平均质量浓度低于国家200μg/m3污染标准。此外,O3具有明显的空间分布特征。高浓度臭氧主要分布在长塘路、南塔路等交通量较大的区域,说明高浓度臭氧可能与车辆尾气排放前体有关。

家电产品臭氧浓度控制相关因素研究

近年来使用臭氧除菌除臭的家电产品逐渐增多,臭氧浓度对产品除菌除臭的效果起着关键作用。本报告通过改变臭氧发生器使用时的风速、温度、相对位置等相关因素,旨在得出影响臭氧浓度的相关因素,为后续使用臭氧发生器的家电设计提供一定的参考,保证设计产品的臭氧浓度符合使用需求,同时使得臭氧发生器的臭氧产出效率较高。

臭氧浓度时空分布特征及影响因素研究

本文分析了臭氧浓度的监测数据,研究了其时空分布特征以及受影响的因素。结果表明,臭氧浓度呈现明显的季节变化特征,夏季臭氧浓度较高,冬季较低。同时,大气温度、光照强度和风速等因素对臭氧浓度具有显著影响。本研究对于深入了解臭氧污染的形成机制和控制策略具有重要意义。

高空飞行时飞机客舱臭氧浓度的评估

利用高空臭氧资料,根据飞机对客舱臭氧浓度的控制方法计算了高空飞行时客舱内的臭氧浓度,估算了飞机在臭氧浓度最大区域内(60°N^85°N、50°W^150°W)飞行时,客舱臭氧浓度可能会超出最大臭氧浓度的高度(最大飞行高度层)。结果表明:对于没有臭氧催化转换器的飞机,从1月到4月,最大飞行高度层大都在商业飞机的巡航高度之下(41100ft),3月的最大飞行高度层最低,为35000ft,从7月到11月,最大飞行高度层大都在41100ft以上。对于臭氧催化转换器老化的飞机,最大飞行高度层的高度都在41 000 ft以下,只有在3月份位于75°N^85°N的纬度上飞行时,最大飞行高度为41000ft。

兰州城区臭氧浓度时空变化特征及其与气象条件的关系

依据兰州市环境监测站 1985～ 1996年大气 O3 的监测资料 ,对兰州城区 O3 浓度的年际变化、年变化、日变化和空间分布等时空变化特征进行了分析研究 ,并分析了其浓度变化与气象条件的关系 .结果表明 :兰州城区大气 O3 浓度存在着较明显的年际变化 ,最近几年有准两年的变化周期 ,且其年平均浓度值有波动式升高的趋势 ;年变化与日变化均为单周期 ,浓度最大值分别出现在7月和午后 ;空间分布以兰州西固区 O3 浓度最高 ;O3 浓度分布与降水、日照、温度、总云量等气象条件有一定的关系 .

臭氧浓度升高对银杏光合作用的影响

在臭氧浓度升高条件下,采用开顶箱(OTC)方法研究了臭氧浓度升高对沈阳市主要绿化树种银杏光合生理特性的影响。结果表明,与对照相比,高浓度(80±8nmol.mol-1)臭氧处理下,银杏叶片净光合速率显著降低。处理50d时,降低幅度为33.90%(P<0.01),类胡萝卜素含量显著增加(P<0.05);叶绿素a、叶绿素b与叶绿素(a+b)含量变化复杂,叶绿素a/b值则先降低后升高;可溶性糖含量无明显变化,而淀粉含量则随着处理时间的延长显著降低;可溶性蛋白含量低于对照,并随着处理时间延长下降幅度增大;叶片中丙二醛含量随着处理时间显著增加。处理80d时,丙二醛含量增加了79.53%。光合作用的下降与叶绿素的变化无关,主要与膜脂过氧化有关。光合作用的下降导致了可溶性蛋白质和淀粉的减少,并最终导致生长缓慢。

上海夏季近地面臭氧浓度及其相关气象因子的分析和预报

为了揭示城市近地面臭氧浓度的变化特征及其相关气象因素,尝试进行近地面臭氧浓度预报。通过对2005年夏季(6～9月上旬)上海徐家汇地区近地面臭氧的观测与分析,建立了用于夏季臭氧浓度预报和高浓度臭氧污染事件预警的一种简便、实用的统计回归方法。结果表明:天气条件对臭氧形成具有明显的作用,臭氧浓度晴天最大、多云天次之、阴雨天最小;臭氧具有明显的日变化特征,12:00～14:00之间为最大值,凌晨3:00～5:00之间有一很小的次峰,5:00～6:00之间为最小值。产生高浓度臭氧污染是多项因子的综合结果,一般在高压系统的影响下,晴天少云,紫外辐射较强,相对湿度较低,气温较高,地面和高空吹偏北风,且风速较小的情形时容易产生高浓度臭氧污染。引进高浓度臭氧潜势指数和风向影响指数两个指标,并综合考虑多种气象要素,通过逐步回归建立的臭氧浓度预报方程,对逐日最大臭氧浓度具有较好的拟合效果和可预报性。