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21.
近几十年来,南水北调中线水源区农业面源污染问题日益凸显。选取丹江口库区代表性监测断面进行水质和富营养化分析,并利用输出系数法计算分析水源区面源污染情况。分析结论为:丹江口库区水质基本良好,但总氮浓度超标,目前富营养化程度不高,尚处于中营养状态;2014年南水北调中线水源区总氮年输出量为13.53万t,总磷年输出量为0.63万t,其中畜禽养殖业对总氮年输出量的贡献率最高,农村生活对总磷年输出量的贡献率最高;按照行政区划分析,总氮年输出量最高的市为十堰市,总磷年输出量最高的市为汉中市;南阳市是水源区单位面积污染负荷强度最高的市;平原丘陵区单位面积面源污染负荷强度最高,面源污染负荷强度随着海拔的上升明显降低。通过计算水源区不同区域面源污染情况,可以摸清中线水源区面源污染总量及分布特征,为水源区的水质保护和管理提供支撑。 相似文献
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23.
培养大学生创新能力是21世纪高校人才培养的核心内容,而大学生创新训练计划是高校开展创新教育重要手段和措施,是学生体验创新的平台.文章结合石河子大学化工工程与工艺专业的大学生创新训练计划工作实践情况,论述了该项工作的重要性和现实意义,并对以后如何进一步做好大学生创新训练计划进行了探讨. 相似文献
24.
为避免流冰输移在桥墩、闸墩等束窄断面停滞、卡堵、堆积,通过相关物理模型试验,研究了不同水力条件、不同冰块尺寸和冰量下的墩柱断面过冰能力。研究结果表明:冰块过流能力与弗汝德数Fr成正比,弗汝德数Fr小于临界值,冰块易在墩柱断面前卡堵,弗汝德数Fr超过临界值,过冰能力显著提升;对于中、大尺寸冰块(L/D=0.8、1.0),第一翻转临界冰厚弗汝德数Ft分别为0.879、1.090,第二翻转临界冰厚弗汝德数Ft分别为1.267、1.355;墩柱断面过冰能力与来冰量成反比,来冰量越大,墩柱断面越容易出现卡堵。通过量纲分析建立回归方程,得到渠道墩柱断面过冰能力经验公式▽=1.028(e~(2.28Ft))(L/D)~(-3.567)×100%(0≤▽≤100%),复相关系数为0.973。研究成果对研究冰水二相流安全输水、防治冰塞灾害具有参考价值。 相似文献
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26.
采用等体积浸渍法制备了1% AuCl3/AC催化剂,探究了硫化氢(H2S)为毒物对乙炔氢氯化反应中催化剂催化活性的影响及失活机理。催化活性测试结果表明,以H2S为毒物可导致乙炔氢氯化反应中的AuCl3/AC催化剂的失活,且是一个不可逆过程;程序升温还原(TPR)和X射线光电子能谱(XPS)分析结果表明,H2S的加入可有效地加快Au3+还原为Au0;透射电镜能谱(TEM-EDX)观测分析形成的Au-S化合物也可导致催化剂失活,即随着H2S量的增大,更多的Au3+被还原为Au0,且形成的Au-S化合物覆盖在活性位点,使有效的活性组分降低进而导致AuCl3/AC催化剂失活。 相似文献
27.
对甘油选择性催化氧化转化为二羟基丙酮的研究进行综述,介绍了负载型催化剂在不同条件下对产物选择性和反应物转化率的影响,以及催化剂的作用机理。阐述了甘油催化氧化存在的问题以及发展前景。从均相到非均相催化,从单金属到双金属负载催化,从金属到非金属催化,甘油氧化反应的研究不断在完善。研究发现用Bi改性的Pt负载催化剂可以有效地将甘油选择性催化氧化为二羟基丙酮,在最优条件下,可获得较高的甘油转化率和二羟基丙酮选择性,但催化剂稳定性较差,有待进一步提高。杂多酸催化剂以及非金属催化剂也存在稳定性差的问题。指出改善催化剂的稳定性将是未来研究的主要方向。 相似文献
28.
通过对雷击种类及破坏机理的分析,结合油田联合站生产状况及实际经验,总结出雷击对联合站储油罐区、电力系统安全生产的影响,同时提出对其两部分雷击的预防措施,为联合站安全生产防雷措施提供一定的参考依据及控制方法。 相似文献
29.
为了探索高效、稳定的草酸二甲酯(DMO)加氢制乙醇酸甲酯(MG)催化剂,采用水热合成法制备Cu-Ni/SiO2催化剂,探索了不同Cu:Ni摩尔比对于催化剂活性的影响。通过XRD、TEM和XPS等表征,结果表明:利用二氧化硅微球作载体,铜镍物种的分散更加均匀。并且调变不同的Cu:Ni摩尔比,对Cu+在催化剂中的比例有一定的影响,从而影响乙醇酸甲酯的收率。在氢酯比为150、反应压力2 MPa、反应温度200℃和液时空速为0.5 h-1的反应条件下,Cu:Ni摩尔比为1:1时的催化剂Cu1Ni1/SiO2表现出了最好的催化性能,草酸二甲酯的转化率达到90%,乙醇酸甲酯的选择性达到了80%,催化剂能稳定运行100 h。上述结果可为研制催化活性高、选择性强、寿命长、易于生产乙醇酸甲酯的催化剂提供一定的参考。 相似文献
30.
对于寒冷地区的混凝土大坝,由于表层保温层的影响,其内部温度往往滞后于气温变化。当内部温度计缺失时,使用水力-季节-时间(HST)模型进行大坝预测时存在较大的误差,且即使利用内部温度计进行多元回归(MR)模型的建模也无法反映温度与变形的非线性关系。因此,针对现阶段对高寒区变形预测精度低的问题,提出利用反向学习后的鲸群(OWOA)算法对RReliefF因子加权支持向量机(RFWSVR)与分布滞后线性模型(DLM)的温度因子的超参数进行寻优,以构建缺乏内部温度计的寒区混凝土大坝变形预测模型。结果表明:通过对所建立的变形预测模型与传统统计模型和其余常用机器学习算法的性能比较,证明所建立模型具有较高的预测精度,能更好地反映保温混凝土大坝的工作特点。 相似文献