不同种类道路沥青材料异味特征及析源分析

随着我国社会经济逐渐向绿色可持续转型,沥青路面铺筑过程中的异味污染成为不可忽视的环境问题。本研究针对八种不同的道路沥青材料使用过程中产生的挥发性物质,通过气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)和气体检测仪进行定性与定量分析。在此基础上,结合异味阈值计算各物质异味活度值(OAV),通过异味活度值加和(SOAV)的方法对沥青异味进行分析,并对异味污染物中各组分及其异味贡献进行进一步的析源工作。研究结果表明,沥青挥发物的浓度与异味活度值加和并没有完全的正相关关系,胶粉改性沥青挥发物浓度及异味活度值加和相较于其他沥青均有显著提高。对八种不同种类道路沥青材料异味特征进行分析得出:六种组分对沥青异味的产生有贡献,其中,苯系物、醛类以及硫化氢对沥青异味的贡献较大,烯烃类以及酮类是胶粉改性沥青挥发物中特有的异味贡献组分。

Bagging异构集成的代码异味检测与重构优先级划分

代码异味是不良的设计和代码实现的症状,可能阻碍代码理解、增加代码更改和出错的可能性。以前的研究专注于单一模型在代码异味上的检测,并且无法为开发人员提供重构建议。针对上述问题,提出一种基于Bagging异构集成模型的代码异味检测与重构优先级划分方法,该方法利用分类器间的异质性,通过F1集成策略来检测Complex Class、Long Method、Spaghetti Code等三种代码异味,并将模型输出的异味概率转化为可能性分布后,为开发人员提供重构意见。实验在6个开源系统的32个版本上验证、评估:(1)基分类器的稳定性以及与代码异味的关系;(2)Bagging异构集成模型检测上述代码异味的性能;(3)将异味概率转化为可能性分布并作为重构优先级的有效性。实验结果表明,最佳基分类器因代码异味类型而异。同时,Bagging异构集成模型相较于基分类器,F1提高0.06~40.51个百分点,AUC提高0.45~28.37个百分点。最后将Bagging异构集成模型的重构优先级与6名受访者的重构优先级进行Kappa一致性检验,两者具有高度一致性。

深度学习策略下缓慢循环异味检测方法

缓慢循环是一种Android特有代码异味,对Android应用程序的可维护性产生负面影响.针对传统基于静态程序分析方法误检率较高的问题,本文提出基于深度学习的检测方法.首先,使用代码文本信息作为模型输入的特征集.然后,使用两种深度学习模型进行异味检测.此外,为了快速、准确获得模型所需的大量样本数据,提出了一种基于开源Android项目构造正负样本的方法并实现工具ASSD.最后,使用开源Android数据集对提出的方法进行实验验证.实验结果表明,本文方法优于现有基于程序静态分析的检测方法,其中检测效果最好的是CNN模型,其F1值平均提高了28.7%.此外,本文方法优于基于机器学习的检测方法,相对于检测效果最好的随机森林模型,CNN模型的F1值平均提高了9.43%.

基于机器学习的无低内存解析器异味检测方法

代码异味是指影响代码维护过程并降低软件质量的糟糕代码设计或实现。因此,代码异味检测在软件重构中非常重要。文章使用五种传统机器学习模型,对Android特有代码异味进行检测。为了获取机器学习模型所需的大量样本数据,文章构建了一个Java代码异味数据集,该数据集包含14,000个样本,并从源代码中提取46个特征。此外,还使用开源Android应用程序进行实验验证。结果表明,随机森林是检测无低内存解析器异味中性能最好的模型,实现了最高的F1值0.928。

机器学习在Android代码异味检测中的应用

由于现有代码异味检测方法存在多方面的限制,无法准确高效的检测Android代码异味共存,提出基于机器学习的Android代码异味共存检测方法。首先提出并实现工具ASSD得到分离好的正负样本集,提取源代码中的文本信息作为机器学习分类器的输入,从而实现机器学习检测Android代码异味共存。设计对比实验,实验结果表明机器学习可以检测Android代码异味共存,并且检测效果较现有基于静态程序分析的检测方法有较大提升,其中随机森林模型效果最好,其F1值提升了22%。

我国污染地块土壤恶臭异味修复管控现状、挑战及对策

污染地块土壤恶臭异味是目前修复管控的难点,也是居民投诉的焦点之一。本文以农药行业为例,通过收集与分析55个农药污染地块的调查、风险评估和修复管控等方面的数据,明确我国污染地块土壤恶臭异味修复管控工作开展现状。结果表明,我国污染地块土壤恶臭异味问题突出并引起了公众的广泛关注,但相应的修复管控工作仍未有效开展,存在一定的安全隐患,并面临基础数据缺失、评估体系不完善、有效修复管控措施缺乏等挑战。基于此,本文从开展嗅阈值和气味特征测定研究工作、完善相关标准和评估方法体系、强化技术体系建设、建立良好的沟通和应急响应机制等角度提出了对策,为有效开展土壤恶臭异味修复管控工作提供参考。

畜禽类预制菜异味来源及其抑制掩蔽技术研究进展

畜禽类预制菜是以畜禽肉为主要原料,经预加工后在室温或冷链条件下贮存、运输及销售的熟制或未完全熟制的成品或半成品菜肴。预制菜风味品质是影响消费者购买意愿的重要因素,畜禽类预制菜食用前可能因原料特性、微生物代谢、营养成分氧化降解、复热方式不当等产生异味,严重影响其感官品质,限制预制菜产业进一步发展。畜禽类预制菜常见的异味物质主要包括具有酸臭味的己醛;蜡味和油脂味的壬醛、癸醛、辛醛、(E,E)-2,4-癸二烯醛;油腻脂肪氧化味的(E)-2-癸烯醛;霉味的3-甲基丁醛和2-甲基丁醛;浓烈奶酪味的丁酸;汗臭味的3-甲基丁酸;硫磺味的二甲基硫醚、二甲基三硫醚;泥土味的1-辛烯-3-醇等。本文梳理了畜禽类预制菜主要的异味来源,总结了预制菜加工过程中涉及的主要异味抑制或掩蔽技术,为预制菜行业的风味品控创新和发展提供实践指导和参考。

基于搅拌棒固相萃取-气相色谱-质谱/嗅辨同步分析法的污染河道水异味分析

采用搅拌棒固相萃取-气相色谱-质谱/嗅辨同步分析法分析上海市某污染河道水样,根据NIST谱库对色谱分离出的化合物进行定性,借助峰面积归一化法采用相对含量对这些化合物进行半定量分析,结合嗅辨结果(嗅辨时间、气味类型、气味强度)确定异味来源。结果表明,污染河道水样中化学需氧量较高,说明水样中有机污染物含量较高,但是水样中不含常见的挥发和半挥发性有机污染物,主要源于相对含量较高的醇类、醚类物质,但是这两类物质没有明显臭味。结合气相色谱-质谱结果以及嗅辨结果综合分析得出,水体恶臭是由相对含量低于1.00%的含硫化合物(硫醇、噻吩)、含氮化合物(吲哚、吡啶)、烃类化合物(烷烃、烯烃、芳香烃)以及含氧有机物(醇、酮、醚)等综合作用的结果。

激光应用于口源性口腔异味治疗的研究进展

口腔异味是继龋病、牙周病之后最常见的口腔科就诊问题,临床上80%~90%的病理性口腔异味由口源性因素引起,称为口源性口腔异味(IOH)。IOH的临床治疗包括定期洁牙、日常保健和使用抗菌药物,然而这些方式无法根除IOH,疗效短且患者不适感强,导致患者依从性差,无法达到理想的控制效果。激光在治疗时通常无需麻醉且几乎无疼痛感,因此适合用于多种口腔疾病的临床治疗。文章简要介绍IOH的病因和诊疗方式,重点总结近年来激光治疗IOH的疗效,为未来治疗IOH提供更多新的选择。

卷烟工厂排潮气体异味深度治理方法研究

卷烟工厂排潮气体异味(恶臭)较大,运用高效能交叉流化学洗池+注入式低温等离子的组合工艺能达到排放限值要求,但效果不理想,且容易产生臭氧过量的副作用,需要进一步治理。设置10000 m^(3)/h试验线,在一次处理基础上,增加以喷淋吸收+(窄脉冲-金属带)低温等离子技术的二次处理工艺,对排潮气体进行二次处理,并对处理后的异味(恶臭)及臭氧排放情况进行监测评价。经过二次治理系统,可以将臭气浓度下降57.6%以上,O3质量浓度控制在100 g/m^(3)以内。喷淋吸收+(窄脉冲-金属带)低温等离子技术的二次处理工艺可以进一步降低排潮气体异味(恶臭),臭气浓度可以控制在229(无量纲)以下。

苏州某非正规垃圾填埋场开挖筛分治理过程中的异味控制措施

结合苏州某非正规垃圾填埋场开挖筛分治理工程项目,分析了填埋场异味的成分、来源和影响,简述了异味控制的原理,探讨了填埋场开挖筛分治理过程中异味控制的具体措施。实践证明,该控制方法成效显著,成为践行绿色生态可持续发展理念的成功举措,对提升当地人居环境和土地资源开发利用发挥了重要作用。同时,为生活垃圾填埋场或非正规垃圾填埋场开挖筛分综合治理类似项目的异味控制提供了参考。

某农药污染地块土壤异味调查评估、治理修复及效果评估

目前国内建设用地调查、风险评估、修复及效果评估主要针对人体健康,未考虑地块土壤异味的环境风险影响。本研究以某废弃农药厂为例,开展土壤异味调查评估、治理修复及效果评估工作。地块土壤主要异味物质包括乙苯、苯酚、间二甲苯、对二甲苯、苯乙烯、甲苯、邻二甲苯。基于暴露模型计算土壤异味控制值,结合土壤样品仪器分析结果,初步确定异味控制范围5 635.88 m^(2);结合土壤样品嗅觉分析结果,综合确定土壤异味控制范围6 885.80 m^(2)。修复后土壤仪器分析和嗅觉分析结果均符合控制目标,判定土壤异味修复效果评估合格。本研究形成了建设用地土壤异味调查评估、修复及效果评估方法流程,可为其他地块开展相关工作提供参考。

一种污染土壤异味高效阻隔系统的开发与应用

介绍了一种污染土壤异味快速、高效阻隔系统,该系统集泡沫发生器、发电、供气、药剂储存及自动化控制等功能于一体;其特殊设计的泡沫发生器,强化了发泡过程,所发泡沫更细腻、均匀、稳定,喷洒范围更广;优选的配套设备保证了发泡过程的平稳性和连续性。

有机化工异味快速在线监测及实验比较研究

采用质子转移反应飞行时间质谱(PTR-TOF-MS5000)对典型化工异味进行了在线快速监测。结果表明,通过对企业A、企业B和企业C的各类污染源进行连续长时间监测,可得到不同时间段内烷烃、烯烃、芳香烃、含氧有机物和含卤素有机物等的浓度变化趋势,并结合生产状况、工艺特点和其他外在因素,分析影响VOCs含量变化的原因。企业B和企业C的在线监测和离线监测对比分析结果表明,在线监测和离线监测到的VOCs类型相同,且各类污染物的浓度监测结果较为接近,各VOCs质量浓度从大至小的趋势保持一致,表明采用质子转移反应飞行时间质谱在线监测的方案可行且具有较高准确性。

纺织品异味及除异味技术研究现状及进展

纺织品异味会刺激人的嗅觉器官,甚至危害人的生命健康。因此,如何检测和分析纺织品异味及去除异味则成为纺织品领域的重要研究课题之一。为了进一步深化研发纺织品异味检测及去除技术,本文对现阶段国内外纺织品异味检测及去除技术进行深入解读,并着重论述纺织品异味的来源,两种检测异味的主要方法,即感官分析和仪器检测,以及三种去除异味方法,即物理、化学、感官,为后续制定纺织品异味的检测及去除提供坚实的理论与关键技术支撑。

人体微生物源异味与相关清洁产品开发趋势

根据人体生理特点,介绍了几种微生物导致的人体异味及代表性物质,分析了目前人体异味清洁产品的开发思路,讨论了人体微生物源异味清洁产品的开发趋势。

原料罐区异味治理装置排口数据异常原因分析

原料罐区异味治理装置采用“吸附+冷凝+膜处理”工艺处理罐区废气,为满足监管要求,2021年该装置排口数据被接入到在线监测平台进行管控。某段时间内,排口非甲烷总烃在线监测数据异常波动现象,从废气处理过程及在线监测结果异常的角度分析,发现某产品罐顶的甲烷含量异常偏高为直接原因。查装置流程得出,该产品接受器的吹扫介质为甲烷,甲烷溶解在蜡产品中并在罐区不断释放,造成在线监测数据中甲烷浓度超高、非甲烷总烃浓度偏高的异常现象,后将接受器吹扫介质由甲烷改为氮气之后从根本上解决了这一问题。

一种油脂工业恶臭气体的异味控制技术创新及工程应用

随着油脂工业快速发展,含有大量硫化物的恶臭气体问题也日益凸显,不仅对周围环境有害,还对工人的健康不利。因此,研究和开发一种高效的异味控制技术迫在眉睫。传统的控制方法主要为物理吸附和化学氧化等,但这些方法普遍存在效率低、操作复杂、成本高等问题。以某油脂工业企业为例,针对该日常运行中产生含H_(2) S、NH3的恶臭气体,采用碱喷淋+生物滤池+植物液除臭组合工艺,通过微生物的代谢作用将有机化合物转化为无害物质,从而达到去除异味的目的。

汽车空调系统异味源识别与控制策略讨论

随着汽车工业的迅猛发展,消费者对于车辆舒适度的期望不断提升。汽车空调系统作为决定乘车舒适性的关键组件之一,其“冻结臭”异味问题始终是行业的热点话题。本文针对某车型汽车空调系统产生的异味问题,进行了深入的研究与分析,探讨了异味产生的根源及其形成机制,并制定了相关改善和控制措施,目的是为了增强该车型空调系统的使用满意度,提升用户体验。

炼化企业异味综合整治的实践及管理提升

介绍了某华北大型炼化企业异味综合整治情况,通过环保责任落实、异味源网格化管控、治理项目的推进实施、异味管控指标严于法律法规、标准规定的要求以及从严考核落地等方式,对异味管理的综合整治方式作了论述,达到企业的预期效果,使公司无异味工厂提质建设。