铝 (ppb) 200* 600 105 ND – 70 无 处理过程残留物、天然沉积物 氯化物 (ppm) 500* n/a 66 42 – 91 无 从天然沉积物中流出或沥出 颜色(颜色单位) 15* n/a 2 1 – 2 无 天然有机物 气味(气味阈值) 3* n/a 2 2 无 天然有机物 电导率 (µmho/cm) 1,600* n/a 642 424 – 859 无 在水中形成离子的物质 硫酸盐 (ppm) 500* n/a 122 70 – 175 无 从天然沉积物中流出或沥出 总溶解固体 (ppm) 1,000* n/a 394 253 – 534 无天然沉积物的径流或沥滤
您将在本摘要报告中阅读,更新的战略主要集中在第1支柱下的改革计划上,该计划被认为是重新启动该行业朝着可持续管理和改进的服务提供的基础。提出了一项明确且定义明确的行动计划,自2020年以来,能源和水部,水上机构和捐助者社区以来,已经开始工作,以实现行动计划的目标。支柱2并不重要,在此,在未来几年中,为了实现水资源管理的基础,为水部门设定国家信息系统的重要性和紧迫性。最后但并非最不重要的一点是,Pillar 3来填补可以访问所有人服务的基础架构空白。
描述 沉箱是一种安全、防水的舱室,通常用于水下施工。通过添加压缩空气使舱室防水。战略环境研究与发展计划 (SERDP) 项目 MR-2648“建立坚固的沉箱结构以抵抗水下未爆炸弹药就地爆炸的影响”研究了沉箱作为防爆盾的使用。计算机模拟发现,SERDP 团队开发的坚固沉箱结构 (RCS) 模型能够显著降低水下爆炸的影响。
NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2):确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置,这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险,可能会迁移,使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂,取决于特定地点的考虑因素,例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者:Bryan Harre,NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni,美国 NRL 博士 日期:2022 年 11 月 9 日,星期三 时间:太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会:https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接,请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案,可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具,可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题:可持续的弹性修复演讲者:ITRC 日期:2022 年 11 月 17 日时间:太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会:https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息,请查看 ITRC 关于此主题的报告:https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集:现在到 2022 年 11 月 16 日链接:https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新:2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地,活动举办批准将决定最终日期和地点。
结果和讨论:结果表明,随着温度与最佳生长条件紧密对齐,11月1日的播种产生了1446 kg ha -1的最高种子产量。藜麦的干旱耐受性意味着灌溉能够维持农作物的生长和产量。虽然农作物对更高的n剂量做出了积极反应,但研究发现,考虑到浅层底层土壤条件和潜在的住宿问题,使用100 kg n ha -1是最佳的。此外,水生产率,蛋白质和皂苷含量反映了与种子产量相似的趋势。结果表明,早期播种,40%ET C和100 kg N HA -1的灌溉产生的种子产量为1446 kg ha -1,表现出较高的碳效率和可持续性,同时最小化n 2 O发射。但是,这些策略应针对特定的生态条件量身定制。总体而言,该发现证实了印度2600万公顷浅层玄武岩穆拉姆土壤中藜麦的耕种潜力,在那里其他作物可能不会在经济上繁衍生息。
摘要人工智能(AI)的发展在日本文化和社会的转变中起着关键作用。作为一个领先的技术国家,日本致力于将技术创新整合到日常生活中,包括保存语言,传统,表演艺术和教育。日本人对AI的看法各不相同。有些人将AI视为男人的朋友,并计划在日常生活中使用,而另一些人则对潜在的问题持怀疑态度,例如失去人类参与和对传统工作的经济影响。努力将技术在电影编剧和漫画等创意产业中整合,尽管目标仍不清楚。但是,有警告说有太多依赖AI的风险,尤其是关于经济学和潜在有害依赖性的风险。AI在日本的发展在技术进步和文化保护之间创造了动态,在转型过程中,社会需要在创新与维护传统价值观之间保持平衡。关键字:人工智能,技术,日本文化
药物化合物已成为废水中越来越重要的污染物来源,因为它是传统的处理方法无效地去除它们的方法,因此它们通常被放入环境中。可以使用液体液体提取成功去除药物,并且可以使用宇宙RS预测相互作用并识别最有前途的溶剂。但是,COSMO热模型无法解释关键过程参数,从而降低了这些计算模型的准确性。因此,需要替代计算方法来准确预测可以纳入处理和相互作用变量的药物的提取产率。这项工作使用机器学习来预测使用八种溶剂的11种药物的提取产率。探索了六个回归模型和两个分类模型。使用ANN回归器(测试MAE:4.510,测试R 2:0.884)和RF分类器(测试精度:0.938,测试召回:0.974)获得了最佳性能。RF回归分析和分类还显示了关键的提取产率特征:溶剂与喂养比,N - 辛烷 - 水分系数,氢键,氢键和范德华对多余的焓的贡献,以及pH距离至最近的PKA。机器学习显示为筛选和选择最有希望的溶剂和过程条件的绝佳工具,以从废水中去除药物。