【摘 要】
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文章介绍了利用多环芳烃指标比值识别石油生产及储运场所的环境污染源。利用有关各种污染环境指标的信息内容的新数据,首先介绍了PAHs作为地球化学标志物的特异性,探讨了PAHs的指标比率,提出了使用多环芳烃的指标比率识别和表征油污染源,给出了石油污染环境治理措施,根据从各种物质(溢油过程中燃烧或释放到环境中的材料)中提取多环芳烃的方法不同,所使用的技术,气候条件和污染类型,有必要调整比率。并提出了在识别PAHs来源以识别碳氢化合物污染原因方面的建议。
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文章介绍了利用多环芳烃指标比值识别石油生产及储运场所的环境污染源。利用有关各种污染环境指标的信息内容的新数据,首先介绍了PAHs作为地球化学标志物的特异性,探讨了PAHs的指标比率,提出了使用多环芳烃的指标比率识别和表征油污染源,给出了石油污染环境治理措施,根据从各种物质(溢油过程中燃烧或释放到环境中的材料)中提取多环芳烃的方法不同,所使用的技术,气候条件和污染类型,有必要调整比率。并提出了在识别PAHs来源以识别碳氢化合物污染原因方面的建议。
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为进行准确的大气环境监测点优化布局,对基于BP神经网络进行大气环境监测点,布置多目标优化进行研究。该研究在监测点优化布局基本原则的指导下,结合约束条件,利用BP神经网络求取目标函数的最优解,由此获得大气环境监测点布置多目标优化方案。并以西安市作为研究区,进行实证分析,结果表明:优化后的大气环境监测点布置方案新增4个监测点位,且各点位分布相对比较均匀,具有一定的应用价值。