基于走航监测的北京市城区晚高峰VOCs污染特征分析

挥发性有机物(VOCs)是臭氧和细微颗粒污染物的关键前体物质。为加强北京城区晚高峰路段VOCs污染的精准化监管,有效降低大气颗粒物及VOCs污染,本研究利用装载单质谱仪与便携式气相色谱-质谱仪(GC-MS)的走航车对北京市城区晚高峰环境空气颗粒物及VOCs开展走航监测,对该时段区域内VOCs的浓度特征和组成特征进行监测和分析。结果表明,走航监测期间PM_(2.5)质量浓度为60.98μg/m^(3),PM10质量浓度为67.75μg/m^(3),TSP总悬浮颗粒物均值为67.75μg/m^(3),VOCs的瞬时浓度均值为117.21μg/m^(3),整体质量浓度处于较低水平。VOCs浓度与气象要素的皮尔森相关系数结果显示,VOCs的质量浓度与风向、湿度呈显著正相关关系,与风速、温度呈显著负相关关系。VOCs浓度主要受苯系物影响,以1,2-二甲基苯、甲苯、苯、乙基苯为主的苯系物是该区域该时间段VOCs的主要组分,排放源符合机动车尾气排放特征。

保证服务可用性的服务发现模型研究

针对UDDI提供的Web服务资源可用性差的问题,分析了不同SOA角色对Web服务可用性需求,构建了一种可保证服务可用性的服务发现模型。该模型利用轮询算法定期轮流对Web服务进行可用性度量,以判断UDDI的可用率,当可用率降低到预警值时能够立即更改轮询周期,提高对服务可用性的监控。通过对UDDI服务可用性的评估不仅保证了UDDI的可用性,同时也保障了用户发现服务的可用性。

基于区间相似度的动态服务协商模型

针对服务协商中信息的不对称性、协商环境的动态性以及QoS属性的不确定性和模糊性,提出基于区间相似度的动态服务协商模型。利用区间相似度和区间估计预测对方的协商策略,以此制定己方的最优反策略。算例分析表明,在动态服务协商环境下,该模型比静态协商模型更贴近现实的协商行为,能有效提高协商效率。

大型变压器局部放电量超标检验程序

大型变压器在投运前或大修后需要进行局部放电试验。文章介绍了一次大修后的变压器在试验过程中出现局部放电超标的现象 ,通过执行科学严格的检验程序 ,现场消除了缺陷 。

直流电源现场检测系统的开发与应用

由于目前直流电源设备缺乏现场检测技术手段,对安全运行构成威胁。文章分析了直流电源现场检测的必要性,介绍一种移动式直流电源微机检测系统的开发与应用。

基于QoS的按需服务发现过程研究

针对多个服务提供方提供相似Web服务的状况,在功能属性服务发现研究的基础上,尝试基于QoS的按需服务发现过程研究,其核心是先聚类后排序。首先利用FCM聚类思想将用户QoS需求信息和Web服务资源的QoS信息进行合并聚类,再通过相似度计算确定同一分类内聚类对象的次序,最后以一个算例说明了该过程可以根据用户的QoS需求发现服务。

220kV变电站直流系统的新型主接线方案

介绍一种“控制母线互为热备用”的新型的双组蓄电池直流系统主接线方案 ,并对其起因、设计思路。

变压器本体瓦斯保护误动分析及防范措施

针对由于运行、维护不当等多种原因造成变压器本体瓦斯保护误动而导致的变压器跳闸问题,进行了全面、深入的分析,从安装、投运、检修、运行、检验等方面提出了治理措施。

立足高中生实际,探求数学教学策略

数学作为高中的关键科目,很多学生进入高中数学成绩不断下降,已引起老师、家长及社会的关注。怎么才能扭转这种局面呢?笔者结合高中教学实际,主要从学生数学学习的各个环节入手,归纳总结原因,探索方法规律。从而让学生打好基础,增强信心,掌握解题和学习方法,进而达到学好数学的目的。

阀控式蓄电池在变电站直流系统的应用

直流系统是变电站二次设备的生命线，而蓄电池组是直流系统的核心。目前河北南网变电站应用的蓄电池主要有防酸隔爆式铅酸蓄电池、镉镍蓄电池和阀控铅酸蓄电池３大类。其中阀控蓄电池以其独有的全密封、少维护、无污染、高放电倍率等优点，正在被电力系统用户所接受，并得...

北京城区降水对PM_(2.5)和PM_(10)清除作用分析

基于北京市PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度、组分浓度以及降水数据,利用数理统计、相关性分析等方法分别从降水总量、降水时长和降水前颗粒物浓度3个角度研究降水对PM_(2.5)、PM_(10)的清除作用,同时以一次典型降水过程为例,具体分析降水对颗粒物的影响。结果表明:降水总量的增加有助于促进PM_(2.5)、PM_(10)的清除,随着降水总量增加,PM_(2.5)、PM_(10)的平均清除率提高,有效清除的比例增加;连续降水可增强对大气颗粒物的湿清除作用,连续降水达3d可有效降低PM_(2.5)、PM_(10)浓度;降水对PM_(2.5)、PM_(10)浓度的清除率和大气颗粒物前一日的平均浓度有较好的正相关性。降水对大气颗粒物的清除可分为清除、回升和平稳3个阶段,各个阶段大气颗粒物的变化趋势不同。降水对于大气气溶胶化学组分和酸碱性的改变具有明显作用,对于大气颗粒物各种组分的清除效果不完全相同。对于大气中OC、NO^(-)^(3)、SO^(2-)_(4)和NH^(+)_(4)去除率较高,且这4种组分主要以颗粒态形式被冲刷进入降水中,加剧了北京市降水酸化程度。

基于事例推理方法的电力工程智能设计研究

将基于事例的推理方法引入电力工程智能设计领域，这种方法能很好地模仿设计人员根据设计条件直接映射出施工图成品的类比推理思维方式，并结合演绎推理方法，互补不足，解决了电气工程智能设计的关键问题。从而使设计问题求解以一种更为智能的方式进行，将所能处理的设计范围扩大到包括施工图设计在内的全部设计领域。

国庆前后北京城区PM_(2.5)组分污染及来源特征分析

为探究北京城区国庆前后及国庆期间PM_(2.5)主要组分的污染及来源特征情况,采集2019年9月27日-10月14日北京市大气PM_(2.5)样本,并测定其中碳质气溶胶(OC、EC)及8种水溶性离子(Na^(+)、NH_(4)^(+)、K^(+)、Mg^(2+)、Ca^(2+)、Cl^(-)、NO_(3)^(-)、SO_(4)^(2-))的质量浓度,并分析PM_(2.5)中各化学组分的浓度变化特征、来源特性及气象要素的影响,并对北京市细颗粒物进行源解析和区域传输分析.结果表明,整个观测期间PM_(2.5)基本呈现"M"型的变化趋势,国庆期间呈现"V"型的变化趋势.国庆期间总碳质气溶胶、水溶性无机离子质量浓度为(14.45±5.87)μg·m^(-3)和(14.97±9.75)μg·m^(-3),占PM_(2.5)质量浓度的59.7%,各组分质量浓度在国庆期间均有所下降,其中NO_(3)^(-)质量浓度下降最为明显,下降率达53.4%.来源分析结果表明,机动车尾气、燃煤和扬尘是大气PM_(2.5)化学组分的主要来源,其中道路扬尘和建筑扬尘是Ca^(2+)、Mg^(2+)和Na^(+)的主要来源,机动车车尾气排放是碳质气溶胶及二次无机离子的最主要来源.车流量的改变和气象因素与国庆前后PM_(2.5)及其组分变化密切相关,PM_(2.5)及各组分质量浓度在车流量高峰的9月30日和10月6、7日达到峰值,而1-5号移动源贡献减弱和气象要素(降水)导致了最低值的出现.较低的风速及来自于东北、西南方向的污染物输送是观测期间PM_(2.5)较高的重要原因.

天津市采暖季PM_(2.5)组分消光特性及来源分析

为了解天津市采暖季细颗粒物组分对能见度的影响、明确消光组分来源,对天津市2017年采暖季大气PM_(2.5)样品进行了为期一月的连续采集,并测定水溶性离子、有机碳和元素碳的含量,通过修正IMPROVE方程研究了细颗粒物消光特性,并采用主成分分析—多元线性回归模型(PCA-MLR)对其来源进行解析,同时应用潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)明确PM_(2.5)质量浓度的潜在污染源区域。结果表明,OC、EC以及SNA(NO3^(−)、NH_(4)^(+)、SO_(4)^(2−))的生成和积累对于能见度的下降具有重要影响,且能见度随SOR和NOR二次转化程度的升高而下降;2017年天津市采暖季日均消光系数为(294.56±262.89)Mm^(−1),其中OM(34.86%)、硝酸盐(22.84%)、硫酸盐(11.59%)和EC(11.54%)为主要消光组分,硝酸盐和硫酸盐的增加对于能见度的下降起主要影响作用;根据PCA分析结果可知,天津市采暖季PM_(2.5)中的碳组分和水溶性离子主要来源于燃煤、生物质燃烧(68%),受扬尘(22%)和海盐(8%)的影响较小;区域传输分析结果表明天津市采暖季PM_(2.5)污染源潜在区域主要分布在河北中西部、河南北部、山西北部和内蒙古中部、西部。

浅谈马铃薯病虫害的绿色防控技术

马铃薯作为全国的主要农作物之一,支撑着全国人民的粮食供给问题。种植面积广阔,仅次于小麦和玉米。自古以来,马铃薯在人们的日常生活中担任着不可或缺的角色。就是因为它物美价廉而且种植历史悠久,传统的种植模式,缺乏精确的管理方式,致使了马铃薯品种的退化,病虫害也开始在马铃薯种植区肆虐横行。马铃薯病虫害的防控技术由于方法不切当、不科学,过多的使用化学药品解决问题,而不是绿色健康的去解决,导致我国马铃薯产量下降,对马铃薯产业的平稳健康发展造成了威胁,我国作为一个农业大国,马铃薯产业的不健康发展,严重影响了我国农业的发展。为了解决这一问题继续向恶性循环发展,近年来,全国各地陆续开展了许多关于马铃薯病虫害的绿色防控技术试验,经过不断的学习探索,已经寻找到了一套稳定的绿色防控技术,并取得了很好的效果。

中国近地面NO2污染分布特征及其社会经济影响因素分析

基于2017年中国NO2环境监测站点数据,综合运用全局莫兰指数(Global Moran's I)和热点分析(Getis-Ord Gi^*)方法对中国NO2污染空间分布特征进行分析,并应用地理加权回归模型(GWR)探讨NO2污染空间分布的社会经济影响因素。结果表明,(1)2017年,NO2质量浓度年均值为31.28μgm^3。NO2浓度分布在东西方向上大致以胡焕庸线为界,东部地区高于西部地区;南北方向上大致以长江为界,北部地区高于南部地区。(2)NO2的季节变化规律为冬季>秋季>春季>夏季。秋冬季节,NO2高污染区由京津冀、河南、陕西等地扩大至山西中部、新疆东南部以及内蒙古的包头、呼和浩特、乌兰察布等地区,其高值与中高值区域面积占比之和分别为13.47%与24.00%,显著高于春夏季。(3)NO2质量浓度存在以京津冀及周边河南、山西等地区为主的高值集聚,低值区主要分布在在云南、西藏、广西、海南一带。(4)利用地理加权回归模型(GWR)分析NO2的空间分布与社会经济因素之间的关系,经计算调整后的R2为0.74,该模型能解释NO2空间分布的74%,拟合效果较好。在该模型中,城镇化率、森林覆盖率、第二产业占比以及人均电力消费量对NO2质量浓度影响较大,城镇化率和第二产业占比与NO2质量浓度呈正相关关系,森林覆盖率和人均电力消费量与NO2质量浓度呈负相关关系。另外,城镇化率是对NO2影响最显著的因素,城镇化率的提高对NO2的影响程度由西向东逐渐递减。(5)NO2与人均私家车保有量的相关系数r为0.403,华北、东南沿海、东三省及西部新疆、西藏地区,人均私家车保有量与NO2空间分布情况基本一致,河南、陕西、湖北以及川渝地区则出现了人均私家车保有量与NO2质量浓度不匹配的情况。

保定市PM_(2.5)中水溶性离子污染特征及来源分析

为研究保定市PM_(2.5)中水溶性离子污染特征及来源,利用中流量采样器采集保定市2017年秋、冬季10月—2017年12月污染天的PM_(2.5)样品(40个),进行水溶性离子组分分析,并辅以保定市同期气象数据及空气质量数据进行成因探讨。计算离子间相关性,采用离子平衡法衡量大气酸碱度,并对保定市日夜不同时段PM_(2.5)中水溶性离子污染特征进行细节分析,并利用主成分分析法分析PM_(2.5)中水溶性离子来源,且对二次离子来源及气象条件影响进行了深入分析。根据离子之间相关性,推测保定市K^(+)和NO_(3)^(-)、Cl^(−)具有同源性,主要源于生物质燃烧;NH+4在大气中主要以NH_(4)NO_(3)、(NH_(4))_(2)SO_(4)及NH_(4)HSO_(4)等形式存在;推测NO_(3)^(-)及SO_(4)^(2−)两离子主要来源均为工业排放污染物的化学转化;保定市非采暖期大气颗粒物呈酸性,采暖期大气颗粒物呈现碱性。多数水溶性离子含量均呈现夜间高于白天的现象,这一现象可能与气象变化及周围环境影响等诸多因素有关;污染天和清洁天大气PM_(2.5)中二次离子主要来源于移动源;二次离子与湿度均呈正相关趋势,而SO_(4)^(2−)与温度呈负相关趋势;水溶性离子浓度高低依次为NO_(3)^(-)>Na^(+)>SO_(4)^(2−)>Cl^(−)>NH_(4)^(+)>NO_(2)^(-)>Ca^(2+)>K^(+)>F^(−)>Mg^(2+),10—12月PM_(2.5)中多数水溶性离子含量均呈现夜间高于白天的现象;采暖季SOR、NOR均低于非采暖季,二次污染物转化效率较低,这可能与采暖季煤燃烧释放污染物有关;保定市PM_(2.5)水溶性离子主要来源为生物质燃烧、化石燃料燃烧及扬尘源及二次源。

北京2019年国庆假日及随后一个星期PM_(2.5)中金属元素来源分析

2019年10月1—14日,采集了北京五环内14份城区大气PM_(2.5)样品。用微波消解-电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)测试了样品中15种金属元素的质量浓度。结果表明:2019年国庆假日(10月1—7日)及随后一个星期(10月8—14日),北京五环内城区PM_(2.5)中15种金属元素的质量浓度总和分别为7206、8025.4 ng/m^(3)。2个时段Na、K、Ca、Al占比较高,4种元素的质量浓度之和分别占元素总质量浓度的88.9%、83.5%。富集因子分析表明:2个研究时段内,北京城区Se、Cd均呈高度富集状态,受人为污染影响最大。根据因子分析结果以及各类污染源的标识元素判断,2个时段内,PM_(2.5)中的金属元素均来自地壳(土壤尘和建筑尘)、生物质燃烧、机动车排放、燃煤和工业排放的混合源。潜在源因子分析结果表明:国庆假日北京城区Se、Cd、Pb、Cr主要来源于河北、山东两省中部地区的区域性输送,Zn和Cu主要来源于北京周边工业排放源和城区机动车排放源;国庆假日之后,北京城区Se、Zn、Cd、Pb、Cr、Cu除受廊坊-天津-唐山污染带的区域性传输影响外,还受北京周边燃煤源、工业排放源及本地机动车排放源的共同影响。