摘要：分析2010—2016年济南市区大气VOCs的浓度、组成特征、来源及健康风险。结果表明,2010、2011、2015和2016这4年总VOCs的平均浓度水平相当,2012—2014年总VOCs浓度较上述4年偏低。每年烷烃、烯烃和芳香烃的组分特征存在较大差异。利用主因子分析法对VOCs的来源进行探讨,结果表明所研究的7年间济南市大气VOCs的主要来源种类一致,都是机动车尾气、工业排放、涂料溶剂使用和油气挥发。健康风险评价结果表明,济南市区大气VOCs在所研究7年均不存在致癌风险,但部分年份接近致癌风险水平,应引起重视,加以管控。

摘要：目前,我国私家车保有量已突破两亿辆,城市汽车保有量与停车位之比远低于国际公认的1∶1.3的合理比例,“停车难”已成为阻碍建设智慧城市的关键因素之一。本文将“互联网+”与传统停车场系统相结合,设计了一套适用于城市智慧停车的停车诱导信息系统。该系统涵盖了车位信息获取、空闲信息发布、停车诱导、车位管理等方面,将驾驶者、停车场管理者、管理部门三者紧密联系起来,做到实时、高效的信息共享,可有效的缓解车主停车难、车场信息孤岛引起的车位周转率低、停车场智慧化管理水平低等问题。

摘要：钢铁行业会排放大量废气,它是我国大气污染的主要来源之一。废气含有大量有害物质,如果没有有效处理,就将其随意排放到大气中,将会严重影响空气质量,威胁人们的身体健康。未来,钢铁企业应持续改进,采取更为有效的废气处理方法。本文简析钢铁行业的废气来源及治理现状,并提出加强废气治理的若干措施。

摘要：为了提高装备电力系统复合电能质量扰动(PQD)识别能力,提出了构建组合特征集用以全面表征装备电力系统电能质量复合扰动的粒子群优化(PSO)极限学习机(ELM)分类新方法。首先,结合S变换和经验模态分解(EMD)两种特征提取手段,构建组合特征向量集,对复合扰动信号特征边界区分更加明显;然后,优化ELM隐含层神经元数目,平衡其分类的实时性和准确性,在PSO适应度函数与ELM训练误差之间建立联系,设置了PSO初始参数,完成了分类器设计。经装备电力系统实测数据验证,该方法对7类典型装备电力系统电能质量复合扰动信号能够准确识别,且对噪声不敏感,相较于单独使用的ELM,显著地减少了训练及分类时间,进一步提高了分类的准确性。

摘要：根据2008—2016年济南市大气中SO_2的监测数据,分析了SO_2浓度的时间变化特征。结果表明,相比于2008年,2016年济南市SO_2年均浓度累计降低了约58%,年均浓度变化率为-0.008 mg/(m^3·a);济南市SO_2的月均浓度呈U型分布,在季节分布上呈现出冬季>春季>秋季>夏季的特征,采暖季SO_2浓度明显高于非采暖季。

摘要：为研究城区近地面SO_2浓度变化特征,于2016年在山东大学对济南城市大气中SO_2浓度进行了连续监测。结果表明,济南城区SO_2年均浓度为0.049 mg/m3。SO_2存在明显的季节变化规律,浓度最高值出现在冬季1月,最低值出现在7月。SO_2在采暖季表现出明显的双峰型日变化,在非采暖季显示出单峰型日变化,这归因于非采暖季SO_2排放量远低于采暖季。风向、风速与SO_2扩散和输送密切相关,偏东方向,风速越大,SO_2浓度越高;其他方向,风速越大SO_2清除效果越好。

摘要：为改善数字电路系统的容错能力,提高其可靠性,提出了在线补偿容错系统设计方案。在基于演化硬件技术所构建的演化平台基础上,新增虚拟可重构电路模块对故障电路进行演化补偿,实现补偿容错;针对电路中可预见的故障提前进行演化,建立故障匹配库;对不可预见的随机故障进行实时演化,并对故障匹配库进行扩充,当再次出现同样故障时,可直接在故障匹配库中寻找解决方案。实验结果表明,该容错系统能以较少的资源占用获得较好的容错性能,提高了在线演化的可靠性。

摘要：为研究典型工业污染场地污染特点,选取某一化工厂铬污染场地作为研究对象,在厂区内不同功能区采集了土壤和地下水样品。对样品进行前处理后,通过分光光度法对样品中的Cr(Ⅵ)进行了测定。结果显示,该化工厂铬渣堆积及铬盐生产等区域存在很严重的土壤和地下水污染,地下水属于Ⅴ类水质;污染物在土壤和地下水中纵向迁移扩散严重,在土壤中污染深度达到了12 m;污染程度随离污染核心区的距离增大而逐渐减小。

摘要：钢铁行业是我国制造业中碳排放量最高的行业,将碳排放纳入钢铁行业环境影响评价,可充分发挥环境影响评价制度的源头防控作用。钢铁行业碳排放环境影响评价中,要对各生产工序碳排放量进行准确核算。本文对比国内已发布的钢铁行业碳排放核算方法,结合山东省某钢铁项目,验证核算方法的适用性,为钢铁项目分工序核算碳排放量提供参考。

摘要：为了调查淄博市POPs的污染水平, 在全市不同功能区设置了5个采样点, 采集了采暖期和非采暖期大气颗粒物样品.在对颗粒物样品进行前处理后, 通过GC/MS和GC-ECD,分析测定了颗粒物上PAHs、PAEs、PCBs和OCPs四类典型POPs的浓度.结果表明, 淄博市市区混合区和县城混合区污染较为严重, 采暖季污染较非采暖季严重, 这归因于采暖季燃煤量的增加.PAHs成分以4～6环为主, PAEs以DBP和DEHP为主, PCBs污染主要以四氯联苯、五氯联苯和六氯联苯为主, OCPs中含量最高的是艾氏剂和狄氏剂.