浓度变化特征

2024-09-18

浓度变化特征（精选9篇）

浓度变化特征篇1

研究[1,2,3]表明,绝大多数人70%～90%的时间是在室内度过的,室内颗粒物污染暴露对人体健康有重要影响。我国于2002年颁布的GB/T 18883—2002《室内空气质量标准》[4]要求室内可吸入颗粒物的日平均质量浓度≤0.15 mg/m3,以控制室内可吸入颗粒物对人体的危害。孟冲等[5]测试北京市集中空调室内PM10浓度均值为0.207 mg/m3;亢燕铭[6]等对上海集中空调房间的实测也表明,每日平均有56%以上的时间室内PM10超过0.15 mg/m3,很难达到现行空气质量标准。因此,对室内颗粒物的量化研究是进行人体健康危险评估与颗粒物污染控制的基础。

研究空调建筑中可吸入颗粒物浓度随时间变化特性以及不同因素对室内颗粒物浓度的影响是控制室内颗粒物和制定合理通风策略的基础。本文在现有模型的基础上,推导出室内可吸入颗粒物在空调开启、关闭时段的瞬时浓度公式,并分析了影响室内颗粒浓度的因素。

1 模型理论基础

图1为一次回风空调系统物理模型。假定室内产尘量恒定,进入室内和室内自生的颗粒物能均匀地在室内扩散,大气颗粒物浓度为常数。

2 数学模型

2.1 空调系统开启时段

建立房间内颗粒物质量平衡方程式:

$\begin{array}{l} [Q_{1} C_{t} (1 - η_{h}) (1 - η_{z}) + Q_{2} C_{w} (1 - η_{x}) (1 - η_{z}) + \\ G V - Κ V C_{t} - Q_{1} C_{t} - Q_{2} C_{t}] = \frac{d C_{t}}{d t} V (1) \end{array}$

式(1)中: V为室内体积,m3;Q1为回风量,m3/h;Q2为新风量,m3/h;Cw为室外颗粒物质量浓度,mg/m3;ηx、ηh、ηz分别为新风过滤器、回风过滤器、主过滤器的计重效率;K为颗粒物沉降率,h-1;G为室内单位体积发尘量,mg/(m3·h);t为时间,h;Ct为室内颗粒物的质量浓度瞬时值,mg/m3;C0为室内颗粒物初始浓度值,mg/m3。

积分得t时刻室内颗粒物浓度:

$\begin{array}{l} C_{t} = \frac{Q_{2} C_{w} (1 - η_{x}) (1 - η_{z}) + G V}{(η_{z} + η_{h} - η_{z} η_{h}) Q_{1} + Q_{2} + Κ V} - [\frac{Q_{2} C_{w} (1 - η_{x}) (1 - η_{z}) + G V}{(η_{z} + η_{h} - η_{z} η_{h}) Q_{1} + Q_{2} + Κ V} - \\ C_{0}] \exp {- \frac{[(η_{z} + η_{h} - η_{z} η_{h}) Q_{1} + Q_{2} + Κ V]}{V} t} (2) \end{array}$

稳定状态下,室内颗粒物浓度值为:

$\begin{array}{l} C_{\infty} = \lim_{t \to \infty} C_{t} = \\ \frac{S C_{w} (1 - η_{x}) (1 - η_{z}) + G / Ν}{(1 - S) (η_{z} + η_{h} - η_{z} η_{h}) + S + Κ / Ν} (3) \end{array}$

式(3)中:S为新风比,N为换气次数,h-1。

则公式(2)可进一步简化为:

$\begin{array}{l} C_{t} = C_{\infty} - (C_{\infty} - C_{0}) \times \\ \exp [- \frac{Q_{1} (η_{z} + η_{h} - η_{z} η_{h}) + Q_{2} + Κ V}{V} t] (4) \end{array}$

2.2 空调系统关闭时段

根据质量平衡方程,空调关闭时段室内PM10浓度瞬时式:

$C_{t} = \frac{Ρ Q_{2} C_{w} + G V}{Q_{2} + Κ V} - (\frac{Ρ Q_{2} C_{w} + G V}{Q_{2} + Κ V} - C_{\infty}) \exp [- (n + Κ) t] (5)$

式(5)中:n为夜间空气渗透风量形成的换气次数,h-1,P为颗粒物穿透效率。

夜间颗粒物稳定浓度值为:

$C_{1} = \lim_{t \to \infty} C_{t} = \frac{Ρ Q_{2} C_{w} + G V}{Q_{2} + Κ V} = \frac{Ρ C_{w} n + G}{n + Κ} (6)$

公式(5)可进一步简化为:

Ct=C1-(C1-C∞)exp[-(n+K)t] (7)

2.3 参数值的确定

2.3.1 初始浓度值

许钟麟[7]给出洁净室初始浓度值确定方法,开机前如果系统停止运行几个小时,则室内颗粒物浓度值就与室外含尘浓度值相当。即可将当地室外PM10浓度值作为空调系统开启时室内PM10初始浓度值。

2.3.2 室内发尘量

空调建筑室内发尘主要是人员、设备和建筑表面产尘,相关文献[8]表明,人的发尘量占主要部分。室内发尘量主要考虑人员发尘以及地面的二次悬浮量,并将地面产尘按照人员发尘折合。

$G = \frac{G_{Ρ}}{V} (\frac{F}{β} + ρ F) (8)$

式(8)中:Gp为人员发尘量,mg/(人·h);F为室内面积,m2;β为室内面积与人员数目的折合系数,取40计算;ρ为人员密度,人/ m2。

夜间室内无明显尘源时,计算时只取二次悬浮量。

3 分析与讨论

3.1 初始浓度对室内PM10浓度影响

由公式(4)可得:

$\begin{array}{l} \frac{\partial C_{t}}{\partial t} = (C_{\infty} - C_{0}) \frac{Q_{1} (η_{z} + η_{h} - η_{z} η_{h}) + Q_{2} + Κ V}{V} \times \\ \exp [- \frac{Q_{1} (η_{z} + η_{h} - η_{z} η_{h}) + Q_{2} + Κ V}{V} t] (9) \end{array}$

当C0>C∞时, $\frac{\partial C_{t}}{\partial t} < 0$ ,即室内PM10浓度值随时间递减,空调开启时段室内PM10变化为稀释过程;当C0<C∞时, $\frac{\partial C_{t}}{\partial t} > 0$ ,颗粒物浓度呈递增趋势,则室内PM10变化呈污染过程。

同样,由公式(7)可得:夜间空调关闭时段室内颗粒物变化出现“相反”趋势。

以某空调房间为例分析,模型中相关参数设定如表1所示。以一天为周期,考虑到初始浓度值的影响,模拟计算两个周期内室内PM10浓度的变化(0时为空调开启时刻)。

模拟计算结果如图2所示,室内PM10浓度在两个周期内的逐时变化曲线。

由图可见,当C0<0.12 mg/m3时,室内PM10浓度呈现“白天高夜间低”的趋势。白天存在明显的颗粒物发生源,在空调系统开启时段,过滤后的风量通过稀释作用减小室内PM10浓度的进一步增加;由于过滤作用,室内PM10浓度稳定在0.12 mg/m3。空调系统关闭时段,夜间室内无明显的颗粒物发生源,由于室外新风的渗透作用以及颗粒物的沉积作用,室内PM10浓度稳定值在0.082 mg/m3。

当C0>0.12 mg/m3时,室内PM10浓度呈现相反趋势,这与前面的理论分析一致。

3.3 室外PM10浓度对C∞的影响

由表1中的参数值,模拟计算室外颗粒物浓度对C∞的影响,如图3所示。

由图可见,在空调系统运行时段,C∞与Cw呈线性关系,室外PM10的浓度介于[0,0.24]之间时,室内PM10变化率仅为10%。

3.3 渗透作用对室内PM10浓度影响

由公式(6)可得:

$\frac{\partial C_{1}}{\partial n} = \frac{Ρ C_{w} Κ - G}{(n + Κ)^{2}} (10)$

当PCwK>G时,增大渗透风量使室内PM10浓度上升;当PCwK=G时,渗透风量不影响室内PM10浓度;当PCwK<G时,增大渗透风量使室内PM10浓度下降。为分析渗透风量对室内PM10浓度的影响,图4分别给出空调系统关闭时段渗透换气次数为0.3、0.71、1 h-1时室内颗粒物浓度逐时变化曲线。

空调开启时段室内保持正压,渗透风量变化不影响室内PM10 浓度变化。空调关闭后,经计算得PCwK>G,n=0.3 h-1时,C1=0.08 mg/m3,n=1 h-1时,C1=0.083 4 mg/m3,可见增大渗透风量使室内PM10浓度上升。

对于过度季节而言,夜间自然通风成为建筑物的主要通风方式。此时,颗粒物对维护结构的穿透率为1,室内外颗粒物浓度将保持一致。

3.4 新风比对C∞的影响

新风比对空调开启时段的影响,由公式(5)可得:

$\frac{\partial C_{\infty}}{\partial S} = \frac{C_{w} (1 - η_{z}) (1 - η_{h}) {\frac{1 - η_{x}}{1 - η_{h}} [1 + \frac{Κ}{Ν} - (1 - η_{z}) (1 - η_{h})] - \frac{G}{Ν C_{w}}}}{[(1 - S) (η_{z} + η_{h} - η_{z} η_{h}) + S + Κ / Ν]^{2}} (11)$

文献[12]给出了室内临界净化效率的定义,即 $η_{c} = \frac{G}{Ν C_{w}}$ 。根据公式(11)可知,结果出现三种情况:

$\frac{1 - η_{x}}{1 - η_{h}} [1 + \frac{Κ}{Ν} - (1 - η_{z}) (1 - η_{h})] > η_{c} (12)$

$\frac{1 - η_{x}}{1 - η_{h}} [1 + \frac{Κ}{Ν} - (1 - η_{z}) (1 - η_{h})] < η_{c} (13)$

$\frac{1 - η_{x}}{1 - η_{h}} [1 + \frac{Κ}{Ν} - (1 - η_{z}) (1 - η_{h})] = η_{c} (14)$

计算结果满足公式(12)时, $\frac{\partial C_{\infty}}{\partial S}$ >0,增大新风比使室内PM10浓度上升;计算结果满足公式(13)时, $\frac{\partial C_{\infty}}{\partial S}$ <0,增大新风比使室内PM10浓度下降;计算结果满足公式(14)时, $\frac{\partial C_{\infty}}{\partial S}$ =0,新风比不影响室内PM10浓度大小。

由表1中相关参数计算,,满足公式公式(13),此时,可以通过增加新风量来降低室内颗粒物浓度。

图5表示空调系统开启时段,不同新风比下室内PM10浓度的变化曲线。

由图可知,在新风比范围内,室内PM10浓度由0.122 mg/m3减小为0.108 mg/m3,降低了 10%。可见,增大新风量不仅增加了初投资及运行费用,而且对控制室内颗粒物浓度是有限的。

对于各级过滤器配置满足公式(12)的空调系统,增加新风量,C∞的值反而会升高。

3.5 过滤器效率对室内PM10浓度影响

3.5.1 ηx对C∞的影响

由公式(5)对新风过滤器ηx求导可得:

$\frac{\partial C_{\infty}}{\partial η_{x}} = - \frac{S C_{w} (1 - η_{x})}{[(1 - S) (η_{z} + η_{h} - η_{z} η_{h}) + S + Κ / Ν]} (15)$

由于∂C∞/∂ηx<0,C∞随新风过滤器ηx的增大而减小。

3.5.2 ηh对C∞的影响

由公式(5)对回风过滤器ηh求导可得:

$\frac{\partial C_{\infty}}{\partial η_{h}} = - \frac{S C_{w} (1 - η_{z}) (1 - S) [S C_{w} (1 - η_{x}) 1 - η_{z}) + \frac{G}{Ν}]}{[(1 - S) (η_{z} + η_{h} - η_{z} η_{h}) + S + Κ / Ν]^{2}} (16)$

由于∂C∞/∂ηh<0,C∞随回风过滤器ηh的增大而减小。

增加新风过滤器、回风过滤器的过滤器效率都可以减小室内颗粒物浓度,以下分析ηx、ηh对C∞的影响权重。

$\begin{array}{l} γ = \frac{\partial C_{\infty}}{\partial η_{x}} / \frac{\partial C_{\infty}}{\partial η_{h}} = \\ \frac{S C_{w} (1 - S) [(η_{z} + η_{h} - η_{z} η_{h}) + S + Κ / Ν]}{(1 - S) [S C_{w} (1 - η_{x}) 1 - η_{z}) + \frac{G}{Ν}]} = \\ \frac{S C_{w}}{(1 - S) C_{\infty}} (17) \end{array}$

由公式(17)可见,当γ>1时,调整ηx对C∞的影响大于调整ηh对C∞的影响;当γ<1时,调整ηx对C∞的影响小于调整ηh对C∞的影响;γ=1时,调整ηx对C∞的影响与调整ηh对C∞的影响相同。

将表1中的参数带入公式(17)计算可得:γ<1,针对该空调系统,相对于增加新风过滤器效率而言,增加回风过滤器效率对降低C∞更为显著。

3.5.3 ηz对C∞的影响

由公式(5)对主过滤器效率求导可得:

$\frac{\partial C_{\infty}}{\partial η_{z}} = - \frac{S C_{w} (1 - η_{x}) (1 + \frac{Κ}{Ν}) + \frac{G}{Ν} (1 - S) (1 - η_{h})}{[(1 - S) (η_{z} + η_{h} - η_{z} η_{h}) + S + Κ / Ν]^{2}} (18)$

增加主过滤器效率ηz同样可减小C∞,为分析ηz对C∞的影响,图6模拟计算出主过滤器效率变化±10%时室内PM10浓度的变化曲线。

由图6可见,在主过滤器效率ηz由54%增加到60%时,C∞由0.127 mg/m3降低至0.12 mg/m3,颗粒物浓度减少5.5%。可见调整主过滤器效率对C∞有显著影响。对于通风过滤空调系统,增加新风比控制室内颗粒物浓度是有限的,因此可以通过提高各级过滤器效率控制室内颗粒物浓度。

4 结论

(1) 对于机械通风房间,当室内PM10初始浓度小于空调开启时段的稳定浓度值时,室内PM10浓度呈现“白天高夜间低”的现象;当室内PM10初始浓度大于稳定浓度值时,室内PM10浓度呈相反趋势;当二者相等时,室内PM10浓度保持在初始浓度值不变。

(2) 空调系统运行时段,当室外PM10浓度介于[0,0.24]之间时,室内PM10浓度的最大变化率仅为10%。

(3) 仅靠增加新风量稀释室内颗粒物污染是有限的,提高空气过滤器各级过滤效率可有效控制室内颗粒污染物。

参考文献

[1] Kreiss K.The epidemiology of building-related complaints and ill-ness.Medicine:State of the Art Reviews,1989;4:575—592

[2] Jones A P.Indoor air quality and health.Atmos.Environ.,1999;33(28):4535—4564

[3] Harrison P T C.Health impacts of indoor air pollution.Chem Ind,1997;17:677—681

[4]中华人民共和国卫生部,国家环境保护总局.GB/T 18883—2002室内空气质量标准.北京:中国标准出版社,2002

[5]孟冲,赵乃妮,于丹.我国南北方典型城市公共建筑集中空调系统污染状况调查与分析.暖通空调,2011,41(10):54—57

[6]亢燕铭,钟珂,柴士君.上海地区空调房间夏季室内外颗粒物浓度变化特征.过程工程学报,2006;6(2):46—50

[7]许钟麟.空气洁净技术原理.上海:同济大学出版社,1998:398—

[4018]司鹏飞,樊越胜,李安桂,等.公共建筑集中空调系统过滤器选型方法优化.暖通空调,2011,41,63—66

[9]赵彬,陈玖玖,陈曦.室内颗粒浓度影响因素的集总模型分析.清华大学学报(自然科学版),2005;45(12):1589—1591

[10] Thatcher T L,Layton D W.Deposition,resuspension,and penetrationof particles within a residence.Atmospheric Environment,1995,29(13):1487—1497

[11] Yamamoto N,Shendell D G,Winer A M,et al.Residential air ex-change rates in three major US metropolitan areas:results from therelationship among indoor,outdoor,and personal air study 1999—2001.Inddor Air,2010;20(1):85—90

[12]徐文华,韩华.舒适性空调系统的临界净化效率与最小换气次数.暖通空调,2002,32,85—88

浓度变化特征篇2

上海市城郊臭氧浓度变化分析及模拟预报

摘要：利用上海市普陀、南汇、淀山湖3个臭氧观测站的臭氧小时观测资料,首先对市区和郊区的大气臭氧浓度的污染特征和变化情况进行了分析,结果表明,上海市郊区的臭氧浓度和污染水平高于市区,且臭氧浓度日变化在市区呈现明显的双峰现象,而郊区则是单峰型变化规律.然后运用基于统计学理论的.最小二乘支持向量机(LSSVM)方法对3个站的日(24 h)平均和白日(12 h)平均以及日最大值臭氧浓度进行预测,得到较好的预报效果.作者：刘明花乐群吕劲文 LIU Ming-hua YUE Qun LV Jin-wen 作者单位：华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室,城市气候与大气环境研究所,上海,62 期刊：环境科技 ISTIC Journal：ENVIRONMENTAL SCIENCE AND TECHNOLOGY 年，卷(期)：, 21(6) 分类号：X1 关键词：臭氧浓度城郊最小二乘支持向量机预报

浓度变化特征篇3

水是21世纪的战略物资, 水是生命之源、生产之要、生态之基, 是生态系统中最积极、最活跃的要素之一, 在国民生产建设中发挥着不可替代的作用, 是社会可持续发展的重要保障。地下水是水的重要组成部分, 也是自然界水循环的重要组成部分, 对人类的生活生产都产生积极的影响。我国岩溶面积344万km2, 约占国土面积的1/3。南方六省市 (广西、贵州、云南、四川、重庆、湖南) 的岩溶区共有2836条地下河, 总长度达13919公里, 总流量达1482m3/s, 是十分宝贵的水资源[1]。随着社会经济的发展, 人口数量的日益增长, 城市化进程的加快, 以及化肥、农药的普遍使用, 水资源遭到了严重的污染与破坏。水危机在世界范围内已经出现, 水资源正取代石油成为世界危机的主要问题之一[2]。在国内外, NO3-都是污染面积最大、最普遍的地下水污染环境因子。NO3-是我国地下水污染物最普遍、浓度最高、污染面积最大的无机污染物[3]。因此, 研究岩溶地下河中水NO3-浓度及变化特征尤为重要, 为预防及防治地下水中氮的污染提供帮助。

2 研究区概况

官村地下河位于广西柳州融安县山口村 (见图1) , 距柳州市区约60km, 流域面积30.5km2。研究区为中亚热带季风湿润气候, 太阳辐射强, 气候温暖, 多年平均温度为20℃, 年平均降雨量为1750mm, 干湿季明显。一般雨季从3月开始到8月, 5、6和7月降雨最集中, 这三个月的降雨量占全年降雨量的60%左右。9月份至次年2月份为枯雨季节, 这六个月的降雨量总和仅占全年的11%[4]。地层为泥盆系上统融县组灰岩、白云质灰岩, 底部有硅质层。地貌为峰丛洼地或谷地。地下河有2条支管道, 从地下穿流而过, 地下河出口位于山口村[5]。地处亚热带潮湿地区, 适宜发展林牧业和农业综合发展。流域范围内主要种植的农作物有甘蔗、水稻、玉米等。

3 研究方法

3.1 仪器设备

离子色谱仪:A0092WN2005 (戴安ICS1500) ;针筒过滤器;0.45μm水系微孔滤膜 (津腾) 。

3.2 试剂

(1) 超纯水。符合GB/T 6682-2008《分析实验室用水规格和试验方法》中一级水标准。

(2) 淋洗储备液 (10%) 。称取100g优级纯氢氧化钾, 溶解于水中, 移入1000ml容量瓶中, 用水稀释到刻度, 摇匀, 存贮于聚乙烯瓶中, 在冰箱中保存, 上机前取出使用。

(3) 硝酸根标准储备液 (1000μg/ml) :GSB04-1772-2004国家有色金属及电子材料分析测试中心。

(4) 吸附树脂 (50~100目) 。

(5) 阳离子交换树脂 (100~200目) 。

3.3 样品采集

水样采集点选择在地下河出口处A点 (如图2所示) , 因为地下河出口NO3-浓度大致可以反映整个流域水体氮的支出情况。从2012年8月~2013年9月每月采集一次水样, 现场测定地下水p H、DO、EC、水温等项目, 另外采集水样送至实验室分析其NO3-及其它离子浓度。采集水样方法、采样器皿、保存条件, 依据中华人民共和国国家标准:GB/T5750.2-2006《生活饮用水标准检验方法水样的采集与保存》的规定。用硬质玻璃瓶或聚四氟乙烯瓶采集水样, 用于分析水中硝酸根含量。每升水样加入0.8m L浓硫酸 (H2SO4) , 采水量应满足检测需要, 并于24小时内完成样品NO3-浓度的测定。

3.4 样品分析

水样NO3-含量依据HJ/T 84-2001《水质无机阴离子的测定离子色谱法》进行测定。当电导检测器的量程为10μS, 进样量为25μl时, 其方法最低检测浓度为:0.08mg/L。为了防止保护柱和分离柱系统堵塞, 样品上仪器测定前需经过0.45μm水系微孔滤膜过滤。将预处理后的水样注入色谱仪进样系统, 记录峰面积。NO3-浓度, 可直接在标准曲线上查到。曲线图谱如图3所示。

4 结果讨论与评价

由图4可知, 从2012年8月31日~2013年9月2日地下河水中均检测出硝酸根, 但都低于天然背景下地下水中硝酸根浓度值4.4mg/L[6]。高峰值出现在2013年7月1日和2013年9月1日, 其浓度值分别为3.43mg/L和3.51mg/L。最低浓度值出现在2013年3月30日, 为1.23mg/L极差值相差近三倍。地下河水中硝酸根浓度变化显著, 这与降水及当地的农事活动有关系密切。1~2月份田间少有耕作活动, 施肥量减少, 并且施肥后硝酸根到达地下河得有个响应过程, 期间地下河水中硝酸根浓度较低。而到了5、6月份, 正值当地农忙季节, 田间耕作频繁, 施肥量较大, 随着雨水的下渗, 地下河水中的硝酸根浓度亦相应增高, 并且达到了最高值。依据GB/T 14848-1993地下水质量标准及GB 5749-2006生活饮用水卫生标准, 该地下河水中的硝酸根浓度属于I类水质, 符合生活饮用水卫生标准。

总体而言, 研究区地下河水中的硝酸根浓度值较低, 说明该地下河未受到明显的氮污染, 但是季节性变化明显。

5 结论

研究区内地下河水样中硝酸根浓度较低, 监测时间段内硝酸根浓度均未超过国家生活饮用水卫生标准。但其浓度季节性变化明显, 并且受到降雨及人类活动影响较大。因此, 岩溶区要因地制宜进行耕种, 合理施肥、控制氮肥的施用量, 提高氮肥利用效率, 以防氮流失污染地下水。在今后的工作中, 应注重氮的来源研究, 做到有的放矢, 更好的保护地下水资源。

摘要：环境中的氮素既是生命元素, 也是环境的主要污染因子。岩溶地区土层浅薄, 缺少天然的防渗和过滤层, 地表污染物很容易通过落水洞等地表岩溶形态进入含水层, 因此岩溶水易受污染。近年来, 随着现代农业和工业的不断发展, 大量化肥、农家肥的使用, 化粪池以及工业污水的任意排放, 致使岩溶区地下水硝酸盐污染问题日益严重。文章以岩溶区典型地下河-官村地下河为例, 分析检测不同月份地下河水中的NO3-浓度。实验结果显示, 地下河水中的NO3-季节性变化明显, NO3-浓度在9月份 (秋季) 达到最大值3.55mg/L, 最低浓度值出现在3月份 (春季) 1.23mg/L, 极差值为2.32mg/L, 秋季是春季浓度的2.88倍。

关键词：岩溶,地下河,NO3-浓度,变化特征

参考文献

[1]袁道先, 蔡桂鸿.岩溶环境学[M].重庆:重庆出版社, 1988:11-126.

[2]WCED.Sustainable development and water statement on the WCED Report“Our Common Future”[J].Water International, 1989, 14 (3) :151-152.

[3]黄旋, 陈余道.我国地下水硝酸盐污染研究综述[C]//冯佐海, 陆有德.地球环境科学:第三届华南青年地理学术研讨会论文集.南宁:广西科学技术出版社, 2009:420-424.

[4]郭芳, 姜光辉, 袁道先.南方岩溶区地下河主要例子浓度变化趋势分析[J].水资源保护, 2008 (1) :16-19.

[5]郭芳, 陈坤琨, 姜光辉.岩溶地下河沉积物对氨氮的等温吸附特征[J]环境科学, 2011, 32 (2) :501-507.

浓度变化特征篇4

长治市城区空气中SO2浓度变化趋势及其治理措施

摘要：叙述了至长治市发展过程中主城区空气质量中SO2浓度的.变化趋势,指出了所采取的治理措施.作者：于海应牛海霞郝宇飞 YU Hai-ying NIU Hai-xia HAO Yu-fei 作者单位：长治市环境监测站,山西,长治,046000 期刊：山西能源与节能 Journal：SHANXI ENERGY AND CONSERVATION 年，卷(期)：, “”(3) 分类号：X511 关键词：空气质量趋势防治措施

浓度变化特征篇5

已有研究表明, 闪电在全球氮循环中起到重要的作用, 在闪电过程中产生30 000 K高温[10], 在其通道内及其临近处, N2和O2的一部分分解为N和O元素, 接着迅速生成氮氧化物 (NOx, 包含NO和NO2) [11—13]。一些研究认为全球由于矿物燃料燃烧而产生的NOx平均为22×1012g/年, 而闪电所产生NOx平均为5×1012g/年[10]。另一些研究利用模式计算得到的全球闪电产生的NOx上限值为10×1012g/年[14], 由此表明闪电所产生的NOx占全球NOx生成总量的比例不可忽视。然而, 由于监测条件的限制, 对于闪电生成氮氧化物的过程却缺乏直接监测证据, 这一点在国内尤其突出, 无疑限制了人们对这一问题的深入认识。

深圳市位于华南沿海, 几乎每年春季都会发生强对流天气, 并伴随强烈的闪电过程。近年来, 深圳布设了闪电定位系统, 可以较为精确地统计闪电类型、频次及点位;除此之外, 深圳还布设了大气电场仪, 用于测量大气中的电场强度;同时, 还建立了大气成分探测系统, 可以监测包括NOx在内的多种化学物质。本文将综合利用上述探测资料进行对比分析, 研究雷暴发生时, 电场强度与地面NOx浓度的对应关系。以便寻找闪电生成近地面NOx的证据, 并为进一步研究其物理或化学机理及模式计算奠定基础。考虑到大气成分监测系统的传感器布设在地面, 监测NOx浓度也只能是近地面浓度, 受云地闪的影响显然会更显著, 因而本文将着重分析云地闪过程NOx浓度的变化特征。

1 仪器及监测资料

闪电定位系统型号为ADTD, 四个感应器分别布设在深圳、广州、珠海、惠州, 各站之间距离约100~150 km (详见图1) , 回击波形到达精确时间优于10-7s, 数据更新速率为1 s。大气电场仪型号为EFM550, 数据更新速率为1 s。大气成分站位于114.0°E, 22.5°N, NOx在线监测仪型号为Thermo42i NOx, 数据更新速率为1 min, Thermo 42i NOx的量程为 (0~100) ×10-6 (ppm) , 精度为±0.4×10-9 (ppb) , 最低检出限为0.40×10-9 (ppb) 。大气成分站和大气电场仪位于深圳市气象局本部 (如图1中央) , 在一个绿化覆盖率很高的公园内, 两者相隔30 m。

所用到的各类监测数据的具体情况如表1所示。

对于NOx浓度, 将体积浓度[10-9 (ppb) ]换算为质量浓度 (μg/m3) , 换算公示为:X=MC/22.4, 其中, X为μg/m3的浓度值, C为[10-9 (ppb) ]表示的浓度值, M为NO或NO2的分子量。

42i-NOx氮氧化物监测仪 (美国Thermo-Fisher公司生产) 主要包括气路系统、NO/NO2转换器、反应室、记录仪、单片机微处理器, 其原理如图2所示。该仪器采用化学发光法测定空气中的NO、NO2、NOx。氮氧化物监测仪的技术参数如下:

量程为 (0~100) ×10-6 (ppb) , 精度为±0.4×10-9 (ppb) , 零点噪声为0.20×10-9 (ppb) , 最低检出限为0.40×10-9 (ppb) , 响应时间为40 s (10 s平均) 。

EFM550电场仪的操作和原理基于基本的电磁规律。如图3所示。当电场内加入导电板时, 感应的电荷与电场和导电板的面积成比例。正常情况下大气的电阻力过高而不易于测量电场。因此, 通常在电场仪导体内不能感应到可探测到的电流量。电场仪可通过电动机驱动的转子和定子布置生成交变电场, 更易于测量。电场仪由旋转板 (转子) 和固定板组 (定子) 构成。电动机和电场仪的电子电路也布置在壳体内。

2 结果与分析

本文的监测数据采集自两个时段, 分别是2011年6月11日前后和2013年4月5日前后。之所以选择这两个时段, 是因为闪电定位的数据表明, 在这两个时段有大量云地闪出现在大气成分站周边, 可确保数据对比研究有实际价值。图4给出了这两个时段的云地闪分布状况。同时, 为了进行比较, 随机选取了一个没有雷暴天气出现的时段 (2011年6月2日00:00至6月7日00:00) , 以方便与所选取的有雷暴影响的两个时段进行对比。图中每个点代表一次云地闪, 五角星代表大气成分站和电场仪所在位置。

2.1 无雷暴影响时段情况

图5给出了无雷暴影响时 (2011年6月4日00:00至6月10日00:00) NOx浓度变化和电场强度变化的对比情况。由图5可知, 在无雷暴影响时, 连续多日电场强度变化都较小, 且强度绝对值也较小, 大多数时候都在100 V/m以下, 峰值不超过500 V/m。与之相对应的, 在选取时段内NO2浓度均值大约为20μg/m3, 峰值为26μg/m3;NO浓度要低于NO2, 浓度均值在10μg/m3以下, NO浓度的起伏也不如NO2剧烈, 峰值不超过25μg/m3。图5表明, 无雷暴时电场强度较弱, 电场变化与NOx浓度变化无明确的相关关系, NOx浓度及其变化主要应该由测站周边城市建成区内的人为污染物排放和大气扩散条件的变化造成的。无雷暴时段的电场及NOx浓度变化情况, 为研究有雷暴影响时NOx浓度变化提供了对比分析的背景资料。

2.2 雷暴个例一 (2011年6月11日)

图6给出了2011年6月11日12∶00时至24∶00时的电场强度及NOx浓度变化情况, 而图7是当日16∶00的地面风场, 该风场由深圳100个自动气象站的10 min平均风场监测数据插值得到, 而NOx浓度升高的时间正好是16∶00前后。

图6表明, 在2011年6月11日14∶10左右, 大气电场仪开始有较强的反应, 大气电场从较平稳的状态进入起伏剧烈的状态, 说明闪电已经出现并对大气电场产生了影响;随后电场强度振动加剧, 暗示着雷电活动的活跃程度的增加, 直至21∶00左右, 大气电场强度逐渐回到0附近徘徊, 此次雷电过程方趋于结束, 共持续约7 h。而NOx浓度的变化则与电场强度的变化形成了较好的对应关系。在15∶45之前, NO2和NO的浓度水平均较低, 且起伏也不大, 而大气电场出现明显变化之后大约1.5 h, NOx的浓度数据开始跟着出现明显的变化。首先是NO2的监测浓度开始变化, 由之前较低的均值 (不到10μg/m3) 逐渐震荡上升, 到18∶00达到最高值 (约60μg/m3) , 随后一直维持在较高的浓度水平 (50μg/m3以上) , 从20∶00开始 (此时雷电活动已接近尾声) , NO2浓度逐渐下降, 但仍维持在40μg/m3水平直至夜间24∶00。NO浓度的变化要滞后于NO2, 在大气电场强度有明显变化之后约2 h, NO浓度才开始有显著的起伏变化;到夜间20:00, 此时NO2浓度已开始缓慢下降, 且雷电活动也趋近结束, NO浓度却急剧升高, 峰值达到85μg/m3以上;但NO的高浓度维持时间不长, 到夜间约21∶50, NO浓度急剧下降, 很快恢复到20μg/m3以下的低浓度水平。

从图7 (图中星号为大气成分及大气电场仪) 可知, 2011年6月11日16∶00大气成分站周边基本上为东北风控制, 对比图7与图4 (a) , 可知在该时段前后, 地闪主要分布在该站东北或东部, 大气成分观测站点处于地闪密集区的下游, 故NOx随风被输送到大气成分站所在位置, NOx浓度得以从较低的背景值提升至较高的浓度。

2.3 雷暴个例二 (2013年4月5日)

图8给出了2013年4月5日00∶00时至18∶00时的电场强度及NOx浓度变化情况, 而图9是当日16∶00的地面风场, 该风场由深圳100个自动气象站的10 min平均风场监测数据插值得到, 在这个过程中, NOx浓度的升高出现在16∶00附近。

图8的过程与图6有一定不同, 这次过程雷电活动相对较弱, 反映在雷电活动持续时间较短, 从电场强度观测值来看, 大致有两个雷电活动较频密的时段, 分别是2013年4月5日01∶10至04∶10以及07∶10至09∶00, 且第二个时段内电场强度 (绝对值约4 000 V/m) 要强于第一个时段 (绝对值约3 000 V/m) 。在第一个时段内NOx的浓度变化反应不明显, 只在第一个时段的尾声 (大约在04∶00) , NO2有微弱的上升。而在第二个时段, NO浓度的变化则非常明显, 首先是NO2浓度在06∶30左右开始缓慢上升———这时第二轮闪电尚未出现, 此时NO2浓度的上升极有可能是其他区域输送过来的;随着07∶10第二轮闪电的出现, NO2浓度开始快速攀升, 并且维持在50μg/m3以上, 到中午12∶00以后, NO2浓度则恢复到闪电发生之前的浓度水平。与图4中所表现出来的规律类似, 在图6所展示的这次过程中, NO浓度的上升同样也滞后于NO2, 并且其峰值浓度达到了130μg/m3左右, 远远超过没有雷电影响时NO浓度的正常水平;同时, NO的高浓度维持时间比NO2的高浓度维持时间更短, 这与图6所表现出来的特征一致。

(Star indicates the location of the atmospheric composition and the atmospheric electric field observation)

地面风场结构可以解释为何在个例二的这次过程中, 大气成分监测到NOx出现时间较晚而峰值浓度却较高。对比图9 (图中星号为大气成分及大气电场仪) 与图4 (b) 可知, 在2013年4月6日06时的雷暴过程中, 地闪密集区主要位于该站点西侧和南侧, 而此次过程大气成分站周边的地面主导风为偏西风, 影响大气成分观测数据的气团主要来源于西边。根据测量, 西边地闪密集区距大气成分站的距离在15 km以上, 携带NOx的气团从雷电密集区到大气成分站, 需要一定时间, 因此大气成分站记录到NOx的时间较电场扰动出现时间明显要晚;而在个例一的过程中, 雷电密集区位于紧靠大气成分站的上风向, 因此NOx浓度探测仪很快有反映。同时也可看到, 在个例一中, 尽管大气成分站离雷电密集区较近, 但是它大致上处于一个辐散区, 因此NOx峰值浓度偏低;而在个例二中, 大气成分站周边的风场却以辐合为主, 因此NOx浓度反倒比个例一要高。

2.4 小结

两个雷暴过程均观测到电场强度的变化和地面NOx浓度的响应变化, 说明NOx浓度高于平时背景值的现象与雷暴过程存在关系。除此之外, 监测数据表明地面NOx浓度变化至少还存在以下几个共性特征:①NOx浓度的升高滞后于电场强度的变化;②NO浓度的升高又滞后于NO2浓度的升高;③NO2的高浓度维持时间长, 但是峰值相对较小, 而NO高浓度维持时间短, 但峰值却要高于NO2的峰值浓度。上述3个特点中, ②和③与NO2和NO的化学活性不同有关, 并且可能涉及到较为复杂的化学反应机制, 超出了本文分析的范畴。

3 结论与展望

对深圳两次云地闪过程中NOx浓度升高的案例进行了对比分析, 结果表明:

(1) 两次雷暴过程的监测数据都表明, 在电场强度发生变化之后一定时间内会出现NOx浓度升高的现象;而无雷暴过程时, 电场仪反映平静, NOx浓度也维持在较低的浓度水平。这种对比说明NOx浓度高于背景值的现象与雷暴过程存在一定联系;

(2) NO和NO2浓度升高的过程具有不同的特征, NO2浓度升高过程比较缓慢, 高浓度值持续时间较长, 但浓度峰值较低;NO浓度升高通常滞后于NO2浓度的升高, 但其升高过程非常迅速, 浓度峰值也高于NO2, 同时其浓度从峰值下降到较低浓度水平也比较迅速;

(3) 地面风场结构、云地闪落区位置对NOx浓度观测响应时间的长短以及浓度峰值大小都有关系, 因此分析云地闪与NOx浓度的变化关系, 必须考虑背景气象条件。

根据两次雷暴过程的观测数据给出了云地闪影响地面NOx浓度的证据, 但目前的研究仍然只是针对个例的初步分析, 未来可在更多个例和数据基础上展开深入分析, 探寻闪电影响地面NOx浓度的物理和化学机制。

摘要：综合利用深圳云地闪探测数据和大气成分探测数据, 对两次雷暴过程中氮氧化物 (NOx) 浓度升高的案例进行了分析。结果表明:1云地闪可明显影响地面NOx的浓度, 电场强度增加伴随着NOx浓度的升高;2NO和NO2浓度升高的过程具有不同的特征, NO2浓度升高过程比较缓慢, 高浓度值持续时间较长;但浓度峰值较低;NO浓度升高通常滞后于NO2浓度的升高, 但其升高过程非常迅速, 浓度峰值也高于NO2;同时其浓度从峰值下降到较低浓度水平也比较迅速;3地面风场结构、云地闪落区位置对NOx浓度观测响应时间的长短以及浓度峰值大小都有关系, 因此分析云地闪与NOx浓度的变化关系, 必须考虑背景气象条件。

浓度变化特征篇6

关键词：PM10,PM2.5,污染特征,贵阳市

1引言

大气环境中的颗粒物是影响城市环境空气质量的主要污染物之一,尤其是颗粒物中的细颗粒物,它对人体健康的危害更大[1]。PM10和PM2.5分别指环境空气中空气动力学当量直径小于等于10μm和2.5μm的颗粒物,其大小、形态和化学组成与人们的健康有着密切的联系。大量流行病资料显示,PM10和PM2.5浓度高低与流行病发病率、死亡率有明显的正相关关系,尤其是在呼吸系统疾病和心肺疾病方面[2,3]。PM2.5在PM10中占有相当大的比例,其大部分可直接进入人体的肺部并在肺泡沉积,因而对人体的危害更大[4,5]。

我国在1996年将PM10纳入空气质量标准,开展常规环境空气质量监测,2012年,新修订的《环境空气质量标准》(GB3095-2012)将PM2.5纳入空气质量标准,并要求省会城市在2012年立即执行。随着国家治理大气污染决心和力度的加大,各大中型城市相继展开了PM2.5小时连续监测。贵阳市是贵州省省会城市,地处贵州省中部,属全国东部向西部高原过渡地带,地理位置特殊。目前虽然有一些关于贵阳市大气颗粒物的污染研究[6,7],但还是较少。笔者整理了贵阳市2013年冬季环境空气质量数据,分析了PM2.5和PM10的浓度变化特征,以期为贵阳市冬季环境空气质量管理提供依据。

2资料来源

研究所利用的PM10和PM2.5浓度来自中国环境监测总站全国城市空气质量实时发布平台对外发布的贵阳市的桐木岭和鸿边门的空气质量实时数据,平台根据《环境空气质量标准》(GB3095—2012)的有关规定,发布全国空气质量状况。数据选取时段为2013年1月1日~31日,获得了PM2.5和PM10的小时浓度数据各744个。桐木岭监测点位于贵阳市区东南部,位于城区主导风向的上风向,属于城市郊区,人口稀疏、交通流量小,属于清洁对照点。鸿边门监测点位于贵阳市中心,是贵阳市主城区,属于人口拥挤,交通密集区域(图1,图2)。

3结果与分析

3.1浓度变化分析

3.1.1 PM2.5日均浓度

由两个采样监测点的统计结果看出,桐木岭监测点PM2.5日均浓度范围为9.6~116.3μg/m3,平均值为57.7μg/m3,PM2.5日均浓度国家二级标准为150μg/m3,桐木岭监测点位超标率为19.4%,鸿边门监测点PM2.5浓度为23.8~186.1μg/m3,平均值为84.2μg/m3,超标率为61.3%,监测结果见表1。

3.1.2 PM10日均浓度

由两个采样监测点的统计结果看出,桐木岭监测点PM10的日均浓度范围为30.1~161.7μg/m3,平均浓度为84μg/m3,PM10日均浓度国家二级标准为150μg/m3,桐木岭监测点位超标率为6.5%,鸿边门监测点PM10日均浓度为45.4~310.5μg/m3,平均浓度为122.2μg/m3,超标率为77.4%,监测结果见表2。

3.1.3 PM2.5/PM10日均浓度

由两个采样监测点的统计结果看出,桐木岭监测点PM2.5/PM10日均值为0.32~0.82,平均值为0.68,鸿边门监测点PM2.5/PM10日均值为0.46~0.88,平均值为0.72。PM2.5/PM10日均值的比值结果见表3。

有研究显示,污染程度越严重的地方PM2.5/PM10日均浓度的比值也越大,污染程度比较轻的地方PM2.5/PM10日均浓度的比值在0.3~0.4之间,而污染较严重的地方PM2.5/PM10日均浓度的比值在0.5~0.7之间[8]。两个不同的监测点位,采样监测期间PM2.5/PM10日均浓度的比值变化范围为0.32~0.88,表明两个监测点位污染程度是不相同的,它们既有重污染日又有轻污染日。两监测点PM2.5/PM10浓度比值变化趋势基本相同,表明两个环境空气质量监测点受污染程度的变化趋势相同,该区域污染物的来源相同或相近,见图3。

3.2 PM10和PM2.5日均浓度相关性分析

通过对比和分析PM2.5和PM10日均浓度之间的相关性,可以判断它们是否来自于同一种污染源,也可以根据PM10的日均浓度来估算PM2.5的日均浓度[9]。将PM10和PM2.5的日均浓度做相关性分析,对鸿边门和桐木岭监测点PM2.5做回归方程,得到线性方程,见图4。

桐木岭监测点方程为:

PM2.5=0.781PM10-6.6697

鸿边门监测点方程为:

PM2.5=0.5411PM10+8.02

相关系数分别为R2桐木岭=0.96,R2鸿边门=0.84,总体说来PM2.5与PM10的监测数据的相关性明显。表明,鸿边门和桐木岭污染来源相同或相近。

4结论

(1)桐木岭监测点PM2.5和PM10日均浓度范围分别为9.6~116.3μg/m3和30.1~161.7μg/m3,超标率分别为19.4%和6.5%;鸿边门监测点PM2.5和PM10日均浓度范围分别为23.8~186.1μg/m3和45.4~310.5μg/m3,超标率分别为61.3%和77.4%。结果表明,桐木岭环境空气污染较轻,鸿边门污染较重。这主要由于贵阳冬季为采暖期,污染源主要来源于工业污染、燃煤烟气和机动车尾气等。桐木岭位于贵阳市主城区主导风向的上风向,周边工业企业、居民居住区和城市街区道路分布较少,而鸿边门位于贵阳市主城区,属工业、人口、城市交通密集区。

(2)虽然PM2.5和PM10日均值城市和郊区差异比较明显,但由于贵阳市城市和郊区地形条件、气象条件基本项目,因此,贵阳市城市和郊区各污染物日均浓度月变化趋势基本相同。

(3)虽然城郊PM2.5和PM10日均浓度的污染程度不同,但PM2.5和PM10日均浓度的比值变化趋势基本相同,说明贵阳市城市和郊区污染程度基本相同,区域颗粒物的来源相同或相近。

(4)相关性分析表明,冬季贵阳市PM2.5和PM10日均浓度高度正相关,污染源存在较大一致性。

参考文献

[1]孙小莉,李生才,曾庆轩,等.城市空气污染及其防治对策[J].安全与环境学报,2008,8(4):73~76.

[2]HOMNBERG C,MACIULEVICIURE L,SEEMAYERN H,et al.Induction of sister chromatid exchanges(SCE)in human tracheal epithelial cells by the frations PM10and PM2.5of air borne particles[J].Toxicol Lett,1998,2(1):215~220.

[3]WIESLAW J,ELZBIETA F,ELZBIETA M,et al.The adverse effet of low levels of ambient air pollutants on lung function growth in preadolescent children[J].Environmental Health Per spectives,1999,107(8):669~674.

[4]郭涛,马永亮,贺克斌.区域大气环境中PM2.5/PM10空间分布研究[J].环境工程学报,2009,3(1):147~150.

[5]HE K,YANG F,MA Y,et al.The characteristics of PM2.5in Beijing,China[J].Atmospheric Environmental,2001,35:4959~4970.

[6]徐兰,高庚申,安裕敏.贵阳市某城区大气中TSP、PM10、PM2.5污染水平研究[J].三峡环境与生态,2012,34(5):8~10.

[7]王琴,马琳达.贵阳市空气中PM2.5/PM10时空分布特征研究[J].环保科技,2015,21(1):28~31.

[8]徐敬,丁国安,颜鹏,等.北京地区PM2.5的成分特征及来源分析[J].应用气象学报,2007,18(5):645~654

室内燃气泄漏浓度场变化规律研究篇7

室内燃气泄漏会造成严重的燃气安全事故, 而在多数燃气事故中多数事故的发生时由于燃气泄漏的发生。那么怎么样才能够正确判断室内燃气的泄漏情况, 以便及早做出安全预防呢?室内燃气泄漏不仅与室内的空气环境等因素相关, 在不同季节, 不同地点以及不同气象条件下的具体泄漏情况也是不同的。一般情况下, 根据燃气管道内的压力值情况, 可以判断出燃气的泄漏率, 如果燃气管道内的压力值到达用户末端时, 它仅仅比外界大气压要稍微高一点, 这时室内燃气泄漏就处于一个亚临界流状态。燃气管道口气体泄漏率由绝热指数, 气体泄漏系数, 外界标准大气压, 泄漏管道口面积和管道内的压力、管道内的温度等各方面的数据综合控制。当这些数值达到一定极限时, 泄漏率就会出现。

室内自然通风可以分为热压作用自然通风、风压作用下的自然通风以及两种气压共同作用下的自然通风三种情况的自然通风。热压作用自然通风一般发生在室内气压为负压区情况下, 这时候风压对室内的空气流通或者说自然通风情况基本不会产生作用影响, 只有热压对室内的空气流通有一定影响。它们之间的关系可以表现为, 室内外温度对比产生的热压差由室内、外的空气密度, 进排口中心距离和与当地大气压力有关的系数等因素决定。风压作用对于室内通风环境的影响主要表现在一般气体在进行流动时受到一定作用的阻碍时, 就会自动绕流。气体进行绕流时, 扰流速度和压力之间会发生一定的变化, 这个变化是由于风压的作用。处于绕流方向的作用力下, 压力增大, 反之, 压力减少, 这个作用力就是风压作用力。通过以上条件通风量的计算结果就可以得出了。通风量的体积大小有气流出口面积和气流出口面积比值, 风阻大小等因素决定, 但是, 在实际情况中, 自然通风量还受到风向等因素的影响, 那么就可以结合当地实际情况, 计算出风压下的自然通风量结果了。而风压和热压共同作用下的自然通风就是指两者共同作用力的相加, 这在实际中的高层建筑中较常见。一般情况下, 高层在冬天受到热压的作用较大, 低层受到风压作用较大, 而风压作用下的自然通风受到风向影响较大。

2 室内燃气泄漏浓度场变化

影响室内燃气泄漏时浓度场变化的因素有很多, 为方便研究室内燃气泄漏时浓度场的具体变化情况, 我们需要对室内燃气泄漏设立一些发生条件。首先让我们假设室内燃气泄漏时在室内管道穿孔泄漏的流量为常数, 而且燃气发生泄漏瞬间与室内空气完成混合, 燃气泄漏是通过自然风压稀释作用, 并且泄漏燃气在室内的浓度分布均匀。其次我们假设室外空气和燃气开始泄漏前的室内空气中没有燃气含量。那么现在让我们根据假设成立的条件进行对室内燃气泄漏的浓度场变化进行计算研究。首先我们根据时间变化来看一下室内燃气泄漏的浓度场变化情况, 如果现在只有一个很短的时间间隔, 那么就可以根据燃气泄漏到房间内的质量, 以及自然通风状态下从房间带走的燃气的质量两者之间的差, 计算出房间内泄漏燃气质量的具体变化情况;其次如果室内管道发生燃气泄漏, 管道受到泄漏燃气的状态影响, 内部压力几乎没有, 煤气泄漏过程则是一个连续泄漏的过程。在上述关系中进行计算变换就可以得到在一定时间内室内燃气浓度的变化情况, 或者说, 室内燃气的浓度变化达到一定数值时所需要的时间的关系, 由此就可以知道任意时间内室内燃气泄漏的浓度变化情况。那么如果自然通风量数值是零时, 室内泄漏燃气的浓度变化也可以计算得出了。

另一种情况就是室内燃气泄漏受到热压作用影响在不同时间内产生的变化情况。我们首先假设室内是一个负压状态, 那么此时房间的自然通风情况将不受到风压的影响, 但是室内外温差形成的热压会对房间的通风量产生作用。此时, 我们可以根据不同的热压作用力计算出不同时间的燃气浓度变化情况。

风压和热压也可能同时对室内泄漏燃气产生一定的作用影响。这种情况下, 房间一般是一个正压状态, 当室内和室外的温差不同时, 会产生一个室内外压力差, 那么室内燃气会既受到风压的影响也受到热压作用影响。假设此时房间的通风量是零, 那么就可以根据以上关系计算出此种状态下不同时间段的泄漏燃气的浓度变化情况。

假设室内燃气泄漏发生在某一地区, 此地的实际气候条件与季节情况等都已知, 发生泄漏燃气的房间情况也已知, 燃气管道情况与管道压力可以根据当地的相关施工设计规范等也已知。那么我们可以根据当地的某一季节的温差气候以及室内温度等情况, 结合室外空气参数对室内燃气泄漏的浓度场变化情况进行计算。下图1是一定时期内某地室内泄漏燃气在不同作用下的浓度变化情况。

3 室内燃气泄漏浓度场变化规律

根据以上计算研究可以看出, 如果泄漏燃气的房间是一个正压状态, 那么在不同的季节由于不同气候条件等的影响, 室内泄漏燃气浓度会随着时间月份的变化浓度会不断上升, 但是上升过程呈现先急剧后缓慢的状态;如果燃气泄漏的房间通风量为零时, 泄漏燃气的浓度变化会随着月份时间的不同继续呈上升状态;但是如果室内燃气泄漏不受风压影响时即处于一个负压状态, 泄漏燃气的浓度在夏冬季节上升, 春秋季节与通风量为零时变化相同。除此之外, 燃气泄漏管道大小确定时, 泄漏燃气浓度会随着通风情况的变化而变化, 如果室内泄漏燃气受到风压与热压的共同作用影响, 那么室内泄漏燃气的浓度会随着燃气泄漏管道的大小不同浓度变化也不同, 管道孔径越大, 泄漏燃气的浓度上升变化随着时间渐缓上升, 反之, 泄漏燃气浓度变化也完全相反 (如图2) 。

参考文献

浓度变化特征篇8

1 材料与方法

1.1 材料

1.1.1 试验动物

试验Ⅰ是从闭锁繁育群中随机挑选公母鹑各60只。试验Ⅱ是从闭锁繁育群中随机挑选1公、3母鹑组合20组 (基础群) 以及从此基础群中培育出254只公鹑。试验期间鹌鹑的日常管理参照鹌鹑饲养管理手册进行。

1.1.2 检测项目

总蛋白 (TP) 浓度:利用双缩脲比色法 (比色测定) 。白蛋白 (ALB) 浓度:利用溴甲酚紫 (BCP) 测定。球蛋白 (GLO) 浓度:血清总蛋白减去白蛋白即为球蛋白浓度。白蛋白/球蛋白比值 (A/G) :即白蛋白浓度和球蛋白浓度的比, 以A/G比值表示血清蛋白质量的变化。

1.1.3 仪器与试剂

美国贝克曼LX220 全自动生化分析仪 (仪器1) , 配套的总蛋白试剂 (双缩脲法) 、白蛋白试剂 (溴甲酚紫法) 、液体型校准物及定值质控血清。日立7170A 全自动生化分析仪 (仪器2) 、罗氏白蛋白试剂 (溴甲酚绿法) 、定值质控血清以及分光光度计。以上试剂提供商为日本和光纯药工业株式会社。

1.2 方法

1.2.1 血清的采集

试验Ⅰ在孵化后2, 4, 6, 8, 10, 12周龄时挑选公母鹑各20只, 测定体重后在颈静脉采血5 mL。试验Ⅱ在8周龄时对254只公鹑采血, 移入经抗凝剂 (400 IU/mL肝素锂0.1 mL) 处理的离心管中, 4 ℃、3 000 r/min离心20 min, 分离血清后-30 ℃保存, 备用。

1.2.2 测试方法

在测定标本前, 用配套校准液校准仪器测定配套定值质控血清的白蛋白浓度。将待测标本从-30 ℃冰箱取出, 恢复至室温并充分混匀后, 在仪器1上用配套的双缩脲试剂测定总蛋白含量, 溴甲酚紫试剂测定白蛋白浓度;在仪器2上用配套的溴甲酚绿试剂测定白蛋白浓度。球蛋白浓度由总蛋白减去白蛋白可得, 计算A/G比值, 同时测定各自配套的定值质控血清。

1.3 数据分析

显著性分析采用SAS和Excel软件对试验数据进行统计分析, 并作显著性检验。正态性检验用D 检验法, 对各项相关系数进行显著性t检验。

计算公式:表型相关 (rP) = CP/VP (X) + VP (Y) , 式中:CP为性状X和性状Y 的表型协方差, VP (X) 、VP (Y) 分别为性状X和性状Y的表型方差。遗传相关 (rG) = CG/VG (X) + VG (Y) , 式中:CG为性状X 和性状Y 的遗传协方差, VG (X) 、VG (Y) 分别为性状X和性状Y的遗传方差。

2 结果

2.1 生长发育过程中血清蛋白质浓度变化 (见表1)

由表1可知:随周龄增加公母鹑的总蛋白浓度均有增加的趋势, 特别是4～6周龄母鹑变化显著 (P<0.05) , 6周龄后维持较高水平;公鹑显著低于母鹑 (P<0.05) 。6周龄时公母鹑白蛋白浓度均表现为最高水平, 6周龄后公母鹑没有明显的下降趋势。6, 8, 10, 12周龄时公母鹑间比较, 球蛋白差异显著 (P<0.05) ;公鹑除在6周龄时减少之外, 其他随周龄的增加而增加。6周龄时公鹑A/G比值最高, 而到8周龄为止母鹑A/G比值随着周龄增加而下降;6周龄时公鹑比母鹑略高, 而10周龄时母鹑比公鹑略高。

注:数据肩标**表示差异显著 (P<0.05) 。

2.2 血清蛋白质浓度的遗传力 (见表2)

由表2可知:8周龄时公鹑总蛋白浓度为2.5 g/dL, 白蛋白浓度为0.8 g/d, 球蛋白浓度为1.7 g/dL, A/G比值为0.48;从双亲表型值推测血清总蛋白浓度、白蛋白浓度、球蛋白浓度、A/G比值的遗传力分别为0.144, 0.223, 0.205, 0.260, 均在0.3以下。

2.3 血清蛋白质浓度间及血清蛋白质浓度与体重间的表型相关和遗传相关 (见表3、表4、表5)

由表3、表4可知:总蛋白浓度和球蛋白浓度间以及白蛋白浓度和A/G比值间表型相关均表现为0.7以上;白蛋白浓度和球蛋白浓度间及球蛋白浓度和A/G比值间表现为显著的负相关, 表示以白蛋白浓度高为选育目标时球蛋白浓度会下降;以球蛋白浓度高为选育目标时, A/G比值会下降。就遗传相关而言, 总蛋白浓度和球蛋白浓度间及白蛋白浓度和A/G比值间均表现为正相关, 表明以总蛋白浓度高为选育目标时球蛋白浓度增加, 而以白蛋白浓度高为选育目标时A/G比值增加。

由表5可知, 表型相关在-0.174～0.145的低水平范围。体重与总蛋白浓度、球蛋白浓度间均呈正相关, 但差异不显著 (P>0.05) 。遗传相关在-0.340～0.252范围内。总蛋白浓度与体重间呈正相关, 表明以总蛋白浓度或球蛋白浓度高为选育目标时体重会增加。另外, 白蛋白浓度、A/G比值与体重间均显示为负相关, 表明以白蛋白浓度高或A/G比值为选育目标时体重会下降。

3 讨论

3.1 生长发育过程中血清蛋白浓度变化

Deaton J W等[3] 研究结果表明, 1～8周龄商品代肉鸡总蛋白浓度3周龄后的公母鹑血清总蛋白浓度均随周龄增加而增加。Atwal O S等[4]报道, 2～50日龄间日本鹌鹑总蛋白浓度的研究结果显示 15日龄后公母鹑总蛋白浓度均随日龄的增加而增加。Natalija F[5]利用20周龄和22周龄时鸡的血清白蛋白浓度进行比较研究, 结果显示22周龄血清白蛋白浓度低于20周龄, 而22周龄的血清球蛋白浓度高于20周龄。陈明修进行了血清蛋白相对含量与生产性能间的研究, 结果表明生长快的鸡白蛋白相对量高;α球蛋白与产蛋量呈中等相关, 产蛋鸡的白蛋白相对含量明显高于停产蛋鸡, 而γ球蛋白相对含量显著低于不产蛋鸡, 说明蛋的形成与血清白蛋白有关。本研究的结果与上述研究结果相似。结果表明, 生长发育时期血清蛋白质含量增加的原因是血清蛋白质组成成分之一的球蛋白浓度增加。由本研究结果可知, 6周龄后母鹑总蛋白浓度的升高原因与蛋形成或与蛋形成有关的激素含量升高有关。试验结果表明, 6周龄公鹑白蛋白浓度急剧增加并且A/G比值与其他周龄比较呈较高水平。

3.2 血清蛋白浓度间遗传力以及血清蛋白质浓度和体重间表型相关和遗传相关

Wilson W等报道, 白蛋白浓度是体蛋白辅助源, 6周龄公鹑白蛋白浓度增加的原因可认为与体蛋白的急剧合成和储存有关。此结果明确了总蛋白浓度和球蛋白浓度或白蛋白浓度间、白蛋白浓度和球蛋白浓度间的相关关系, 由此对性状的选育时除了对各性状确定目标以外, 还要充分考虑两性状的值。血清蛋白含量与体重的相关性分析结果表明, 总蛋白浓度和体重间以及球蛋白浓度和体重间均表现为正的表型相关和遗传相关, 但差异不显著。一般认为血清、血清蛋白质是激素、酶、脂质结合在体内流动。除此之外血中的生长激素、甲状腺激素等水平对鸡的生长起非常重要的作用。由此可以推测作为激素、酶的转运载体起着重要作用的血清蛋白质含量与生长有密切关系。

4 结论

试验结果表明, 血清蛋白含量的选育以家系选育为最有效。以总蛋白含量或球蛋白浓度为选育目标时选育结果的体重大, 但两性状间遗传相关水平较低, 因此可以考虑其选育效果较小。

参考文献

[1]周洪松, 赵益贤, 汪保根, 等.蛋鸡血液生化指标多辅助性状综合选择指数的研究[J].畜牧兽医学报, 1997, 28 (1) :23-28.

[2]SINGHR P, KUMAR J, DWARKANATHP K, et al.Association ofplasma 5′nucleotidase and alkaline phosphatase with productiontraits in chickens:effects of age and housing systems[J].BritishPoultry Sci, 1983, 24:477-483.

[3]DEATON J W, REECE F N, TARVER W J.Hematiocrit, hemoglo-bin and plasma-protein levels of broilers reared under constant tem-peratures[J].Poult Sci, 1969, 48:1993-1996.

[4]ATWAL O S, MCFARLAND L Z, WILSON W O.Hematology ofcoturnix from birth to maturity[J].Poult Sci, 1993, 43:1392-1401.

浓度变化特征篇9

自1834年法国Issac煤矿发生第一次有记载的煤与瓦斯突出(以下简称突出)事故以来[1],世界上已有140多个国家发生了突出事故,且中国是受突出事故影响最严重的国家之一。到目前为止,由于对不同地质、不同开采条件下的突出机理仍未完全掌握,突出事故时有发生。为了有效防止突出事故,必须在“四位一体”综合防突技术体系指导下[2],加大对突出事故的准确、超前和快速预测。关维娟等[3]根据突出事故发生机理,设计并实现了突出辨识体系指标,为突出事故的处理提供了支持;唐巨鹏等[4]利用突出事故模拟仪,模拟了瓦斯压力和地应力对突出事故发生的影响机理,为突出预防预测提供了参考;王恩元等[5]结合突出预警指标及电磁辐射技术,设计了突出事故预警模型;阎馨等[6]基于数据融合和案例推理分析,提出了一种突出预测方法。

以上研究成果没有真正阐述多种因素与突出事故之间的关系,且多停留在实验室模拟仿真阶段,没有真正实现对突出事故的实时、准确和超前预测。本文在总结前人研究成果的基础上,首先对突出产生的多个因素进行了分析研究,然后通过掘进工作面的瓦斯浓度变化,反演出工作面前方煤体的瓦斯压力,并建立了突出预警模型,进而研制出一套能够实现实时、连续、超前预报预测的突出预警系统。

1 基于瓦斯浓度变化的突出预警机理

1.1 突出发生条件

国内外学者对突出产生机理的研究成果[7]大致可以分为以瓦斯压力为主导作用、以地应力为主导作用、多因素综合作用、“球壳失稳”假说和固流耦合假说等。虽然以上研究成果没有对突出产生的因素形成有机统一,但均认为突出是多因素共同作用的结果。根据霍多特B B[8]对突出产生机理的研究成果可知,形成突出需满足条件:工作面前方煤体内瓦斯内能Eλ与前方扰动煤体弹性势能Eε之和大于造成煤体破碎到标志型粉煤状态所需的能量A,即

以易发突出事故的煤巷掘进工作面为例,在采掘过程中,工作面前方有塑性区和弹性区,如图1所示,其中Re为煤巷掘进过程中对前头煤体的扰动范围半径,Rr为塑性区半径。当工作面向前掘进L进尺后,工作面前方部分煤体由弹性区释放能量转化为塑性区。假设释放能量的弹性区为球体结构,则工作面前方煤体内瓦斯内能Eλ与前方扰动煤体弹性势能Eε之和E满足[9]:

式中:ζ为比例系数,一般取ζ>1.0;K为煤体之间的孔隙率,%;Vs为突出过程中煤岩体能量释放区体积,m3;p0,pa分别为突出发生前的瓦斯压力和突出发生后t时刻的瓦斯压力,MPa;Ue为单位体积煤体由弹性区转化为塑性区时释放的能量,kJ。

在突出激发过程中,煤岩体等发生剧烈破碎。对中国20余个煤矿的煤样进行冲击破碎实验,结果表明煤体发生破碎消耗的能量与破碎体表面积呈正比,分析得出煤体破碎时消耗的能量A满足:

式中:ρ为煤体密度,t/m3;f为抛出煤体之间的摩擦因数;YP1为破碎直径小于0.2mm的煤粉占抛出煤体质量的百分比,%;v为抛出煤体的最小速度,m/s。

将式(2)、式(3)代入式(1),得到突出发生时的临界条件:

由式(4)可得,在煤体参量确定的条件下,形成突出的临界条件仅与煤体内瓦斯压力有关。

胡千庭等[9]通过对中国数十次突出事故的研究,得出在突出发生前,工作面前方煤体瓦斯压力发生较大变化。因此,超前预测工作面前方煤体赋存瓦斯压力的变化趋势,可为突出超前预警创造条件。

1.2 掘进工作面煤体瓦斯压力反演技术

根据煤体内瓦斯压力与瓦斯含量的研究成果可知[10],工作面前方煤体内瓦斯压力P与煤体内瓦斯含量Q之间的关系为

式中:a,b为吸附常数;Ad为煤样灰分含量,%;Mad为煤样水分含量,%;γ为煤样视密度,t/m3。

由式(5)可知,求解煤体内瓦斯压力的过程可转化为求解工作面煤体瓦斯含量。掘进工作面煤体瓦斯含量反演流程如图2所示。在工作面掘进过程中,掘进工作面瓦斯涌出量可分为掘进工作面煤壁解析瓦斯、落煤瓦斯和巷道壁及邻近煤层渗透瓦斯。而掘进工作面煤体瓦斯根据其解析程度又可分为可解析瓦斯和不可解析瓦斯。不可解析瓦斯赋存于煤体之中,结构稳定。可解析瓦斯根据来源又可分为掘进过程中煤体已解析瓦斯和掘进采落煤体中残存的可解析瓦斯。

采落煤体中残存的可解析瓦斯含量基本稳定,在采用炮掘生产工艺时,残存可解析瓦斯含量极小,可近似看作为零。当采用机掘生产工艺进行工作面采掘时,残存可解析瓦斯含量受已解析瓦斯含量影响,与工作面掘进推进速度有关,可利用掘进推进速度对其进行时空修正。掘进过程中已解析瓦斯含量根据其来源又可细分为采落煤体已解析瓦斯含量和掘进工作面煤壁解析瓦斯含量。采落煤体已解析瓦斯含量可通过瓦斯监控系统直接读取,而掘进工作面煤壁解析瓦斯含量需要与掘进工作面巷道壁及邻近煤层渗透瓦斯进行分离。

在非掘进落煤期间,工作面涌出瓦斯主要是掘进工作面煤壁解析瓦斯与巷道壁及邻近煤层渗透瓦斯的总和,而掘进工作面瓦斯传感器到工作面碛头这一小段范围内,掘进工作面煤壁与巷道两帮同时暴露,且单位时间内单位面积瓦斯涌出量近似一致。因此,可用掘进工作面煤壁与巷道两帮的比例关系求出掘进工作面煤壁瓦斯涌出量。

在利用工作面瓦斯浓度传感器监控数据反演工作面前方煤体瓦斯含量过程中,结合矿井具体的生产状况,将工作面开拓延伸划分为掘进施工班次和非施钻掘进施工班次;然后从瓦斯监控系统中提取各班次的瓦斯涌出数据,分别计算不同掘进施工班次的瓦斯涌出数据平均值i(i为掘进施工班次)和30min瓦斯含量变化最小值xi,30min:

式中:T为一个班次作业时间,min;xl为单位时间内瓦斯监控系统中实测瓦斯体积分数,%。

由瓦斯涌出量特征值计算方法可知[11],施钻掘进施工班次和非施钻掘进施工班次的瓦斯涌出量特征值分别为

式中:β为巷道设计参数,为掘进工作面煤壁面积与采掘巷道壁和煤壁面积之和的比值;α为巷道施钻设计参数,为巷道壁内钻进施工长度与总钻进施工长度的比值。

掘进工作面前方煤体的瓦斯含量可利用工作面瓦斯浓度监控数据反演为

式中:Qf为巷道内通风量,m3/min;Mn为掘进工作面采掘过程中从i-n班次到i班次的落煤量,t;D1,D2为时空修正参数,采用炮采工艺落煤时D1=D2=0,采用机掘工艺采煤时D1=5.60,D2=9.75;v′为掘进工作面掘进速度,m/min。

1.3 突出预警模型

突出预警模型的建立需要3个基本要素[12,13,14]:指标集、评判集和突出预警评判准则。本文结合多个单指标评判权重,构建了突出预警评判标准。

(1)突出预警指标库。突出预警指标库是评判造成突出的各个因素组成的集合,可用集合O={O1,O2,…,Om}表示,Ok(k=1,2,…,m)为突出预警影响因素。采用瓦斯量指标、瓦斯解析指标、瓦斯波动指标和瓦斯趋势指标4类17种因素构建突出预警指标库,即O={O1,O2,…,O17},如图3所示。

(2)预警结果评判集。预警结果评判集是由所有突出预测预报结果形成的集合,用集合W表示。在对矿井进行突出预测预报过程中,存在极易发生突出、可能发生突出和不发生突出3种情况。令2=极易发生突出(危险)、1=可能发生突出(威胁)、0=不发生突出(正常),因此预警结果评判集W={0,1,2}。

(3)突出预警综合评判准则。在制定突出预警综合评判准则的过程中,首先从单预警指标因素出发,对第k个突出预警影响因素Ok进行评判,并构成单因素预警评判结合集S。由于预警结果评判集合中存在极易发生突出、可能发生突出与不发生突出3种情况,则单因素预警评判结合集S可表示为S={Sk,0,Sk,1,Sk,2},其中k=1,2,…,17。然后结合单因素权重集R,采用加权平均模型构建突出预警结果评判指标T:

根据多个矿井的具体应用效果,本文采用瓦斯指标A和煤质指标B作为综合评判的影响因素,将预警结果分为状态预警和趋势预警2类,并建立工作面突出预警结果等级,见表1。

2 基于瓦斯浓度变化的突出预警系统

基于瓦斯浓度变化的突出预警系统如图4所示。该系统井下部分包括工业交换机、安全监控分站、高低浓度瓦斯传感器、风速风向传感器和工业以太环网;井上部分包括监控系统服务器、安全监控终端、突出预警服务器、系统管理控制终端、预警短信发布终端和预警信息显示终端。

随着掘进工作面向前推移,突出预警系统的数据传输端实时将瓦斯监控系统中的瓦斯浓度和工作面风量信息传输到突出预警服务器并进行运算,实现井下掘进工作面的非接触式连续突出预警。另外,该突出预警系统能够根据突出危险等级实现3级联动预警,并在预警结果显示界面分别以绿色、橙色、红色显示。

3 系统在突出矿井掘进工作面的应用

3.1 矿井工程概况

川煤芙蓉矿业集团新维矿2号煤层为突出煤层,煤质以亮煤和暗煤为主,煤层范围内分布有若干断层且褶曲较为发育。煤层平均厚度为1.09m,与相邻回采煤层间距为6.2m,煤层倾角为4~48°,平均瓦斯含量为8.743m3/t。为保证掘进工作巷道回采期间的安全生产,在该掘进巷道处推广安装了基于瓦斯浓度变化的突出预警系统。距掘进工作面碛头5m和20m处分别悬挂1台高低瓦斯浓度传感器和1台风速风向传感器,如图5所示。传感器位置随掘进工作面推进而不断循环前移。

3.2 应用及效果检验

2015年8月15日,当2014回风巷下段掘进到里程147 m处,瓦斯浓度监测值偏离日常预测指标,出现较大范围不规律性波动。系统预测瓦斯指标A值为0.31,煤质指标B值为1.69,预警等级达到红色危险级别。随后工作面停止掘进生产,并制定防突解危措施。16日井下实测过程中,出现卡钻、喷孔等动力现象,钻屑瓦斯解析指标值为,钻屑量为5.7kg/m,钻孔瓦斯涌出初速度最大值为4.74L/min,有突出危险性。工作面前方地质预测结果显示前方5m处,煤厚由1.09m陡升为2.14 m,煤层厚度变化较大。分析为煤层厚度变化引起的瓦斯压力和地应力异常波动。突出预警结果如图6所示。

4 结语

利用掘进工作面煤体压力反演技术,研究了工作面突出发生的临界条件,开发了基于瓦斯浓度变化的非接触式突出预警系统;分析研究了指标集、评判集和突出预警评判准则3个突出预警模型基本要素之间的属性关系,将瓦斯指标A和煤质指标B这2个指标作为突出预警综合准则,分别针对不同的预警结果等级制定了相应的防突解危措施。应用结果表明,基于瓦斯浓度变化的突出预警系统能够实时监测工作面瓦斯浓度变化和风量信息,提前一个工作班次实现工作面突出灾害预警。

摘要：为实现掘进工作面煤与瓦斯突出的实时、准确和超前预测,提出了一种基于瓦斯浓度变化的煤与瓦斯突出预警方法,通过掘进工作面煤体瓦斯压力反演技术,确定了煤与瓦斯突出临界条件,构建了煤与瓦斯突出预警模型,在此基础上研制了基于瓦斯浓度变化的非接触式煤与瓦斯突出预警系统。应用结果表明,该系统能够实时监测掘进工作面瓦斯浓度变化和风量信息,并提前一个工作班次对煤与瓦斯突出区域进行非接触实时灾害预警。

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