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World File Search System监测点
练习和经验，ISSN 1895-1767，http：//www.scpe ...
摘要。为了科学而合理地监测城市居民区绿色空间的土壤环境，研究了居民区绿色空间的土壤监测点的布局和采样方法，包括选择代表性居民区的选择，确定监测点采样位置以及确定点数的确定。作者根据多源数据收集和大数据可视化，对城市居民区绿色空间的土壤监测点的布局和采样进行了研究。通过使用多源大数据可视化方法，选择了某个城市的代表性住宅区来监测其居民区绿色土壤中的重金属（镉，汞，砷，铅，铜，铜，铬，铬，锌和镍）。这项研究揭示了不同建筑年龄的居民区跨土壤中重金属浓度的变化。为了确保对居民区的土壤环境条件进行彻底监控，建议包括不同建筑年龄的社区作为监测地点。我们的发现表明，在这些区域内的采样位置的选择不会显着影响土壤样品中的重金属含量。因此，最好是优先考虑从居民区域进行采样，而不是仅专注于它们内部的大绿色空间，在同一居民区域内不同监控点的样品中存在差异，并且在每个居住区中应在每个居民区域中建立至少3-4个监测点，以代表该居民区域的土壤环境条件。多源大数据的应用对城市土壤监测点的分布具有积极作用和优势。
本《解决和地下水监测及应急计划草案》（GSMCP）由 Riley Consultants Ltd（RILEY）编制，提交给 Auc
附有拟议的监测位置布局图（RILEY Dwg：180478-10）。该图描绘了现有压力计（MH1 和 HA3）的位置，以及拟议的地下水、沉降和挠度监测位置。所有监测位置和方法将在开发详细设计阶段的最终 GSMCP 中确认。拟将沉降监测点安装在场地边界周围的局部位置、住宅的近角和游泳池周围（21 Whitby Crescent）。拟将墙体挠度监测点作为倾斜仪，安装在护墙桩挡土墙内以支撑地下室挖掘。这些点的位置和数量将在地下室挡土墙的详细设计期间确认。我们预计可能需要在护墙桩挡土墙上再建立六到十个监测点。场地的南边界和西边界上还有一条现有的水、雨水和下水道管道，应通过闭路电视进行检查。
生物吸浆应用指南 - 第 II 卷
图 1-1. 用于 LNAPL 回收的泵送、撇取和生物吸出方法的比较.................................................... 5 图 1-2. 轻质非水相液体释放示例进程...................................................................................... 11 图 1-3. 多孔介质和观察井中空气、碳氢化合物和水的分布......................................................................................... 11 图 1-4. 多孔介质中水和 LNAPL 的假设相对渗透率曲线......................................................................................... 13 图 2-1. 降水测试记录表.................................................................................................................... 25 图 2-2. 监测土壤气的典型设置.................................................................................................... 24 图 3-1. 典型生物吸出井图............................................................................................................. 45 图 3-2. 土壤气监测点和生物吸出井的概念配置............................................................................. 43 图 3-3.典型土壤气体监测点示意图...................................................................................................... 49 图 3-4. 拖车式中试规模 Bioslurper 装置...................................................................................... 53 图 3-5. Bioslurper 中试测试试运行检查表...................................................................................... 57 图 3-6. 配置
深层土壤蒸汽提取试点研究工作计划 Red Hill ...
1MN 1-甲基萘 2MN 2-甲基萘 A3 3 号支洞 隧道 AECOM AECOM 技术服务公司 AS 空气喷射 BH 钻孔 btf 隧道底板以下 CO 2 二氧化碳 DOH 夏威夷州卫生部 DSVMP 深层嵌套土壤蒸汽监测点 EPA 美国环境保护署 GAC 颗粒活性炭 HAR 夏威夷行政法规 HC 碳氢化合物 ID 内径 JP-5 喷气推进剂 5 LNAPL 轻质非水相液体 Navy 美国海军部 OD 外径 PID 光电离检测器 ppmv 体积百万分率 PQ 金刚石钻芯（4.83 英寸） PQO 项目质量目标 PVC 聚氯乙烯 QC 质量控制 RA 监管机构 SVE 土壤蒸汽提取 SVMP 土壤蒸汽监测点 TO 任务顺序 TPH-d 总石油烃 – 柴油范围有机物 TPH-o 总石油烃 – 残油或机油范围有机物 TW 临时井UV紫外线 VOC 挥发性有机化合物
2023 年年度报告
我们水的安全至关重要，我们采取全面、预防性的多重屏障方法来管理水质，以符合《澳大利亚饮用水质量指南》。我们有一个广泛的监测计划，可以测试供水系统从集水区到水龙头的所有阶段的各种物理、化学和生物特性。这包括整个供水网络中的 74 个监测点，以监测提供给社区的水。今年，我们采集了 22,154 个样本，进行了 185,522 次实验室测试。我们提供的饮用水始终保持非常高的标准，符合指南的要求。我们还与新南威尔士州卫生部密切合作，以确保识别和评估与饮用水质量相关的所有当前和新出现的问题。
环烷酸腐蚀的监测和管理
加油站燃油价格的持续上涨以及开采、炼制和供应链管理成本的不断上升，导致公司购买低成本原油，这些原油的特点是酸度高、含硫量高。相对于硫化和环烷酸腐蚀机制，此类原油的加工会导致腐蚀速率急剧增加，因此，有必要采取缓解措施，进行成本效益评估并审查检查和维护计划。一家石油炼油厂在其常压蒸馏装置的特定点实施了一套监测系统，通过超声波腐蚀探头和抑制剂注入系统；目标是管理原油，使TAN（总酸值）值不超过1.5 mg（KOH）/g。本报告描述了系统的布局和操作，并简要介绍了所用的抑制剂系列；介绍了注入点和监测点的选择以及投入使用头几个月的测量腐蚀速率。
基于GNSS技术的滑坡多因素监测系统设计
地质灾害存在灾变孕育过程和致灾模式复杂、早期识别和监测预警难度大、风险防范技术支撑不足等问题，因此国家防灾减灾战略对地质灾害监测技术装备的需求很大。三维空间监测关键技术可以集成降雨、土壤含水量、倾斜、孔隙水压力、应力等滑坡因素监测技术，实现专业监测技术体系的一体化。在该技术体系中，将各监测点的多种信息处理转化为时间序列问题，利用数据融合技术，综合成一组综合信息，由点到面对滑坡进行直接监测预报[1]。滑坡监测的主要任务是结合变形监测与诱发因素监测，掌握滑坡变形破坏的特征信息，分析其动态规律，实现监测在空间、时间和尺度上的信度与效度[2]。
变化通知和合并与入门注释
o后压力涡轮机提供蒸汽/热量，可在碳捕获（CC）工厂内使用。o处理废水以在安装内重复使用，每天容量小于50吨； o被捕获的二氧化碳的压缩（CO 2）；和压缩CO 2的O条件，包括使用氢和硅胶分别去除氧气和水。 •安装边界的扩展为包括一个额外的土地区域，将其用于地质存储（CC植物）所在地。 •更新到网站布局，以结合与CC工厂相关的布局更改。 •更新与CC工厂安装相关的排放监视条款。 •添加一个有限小时的紧急气体发电机，将为CC工厂提供服务。 •现有地表水发射点W1和W2的搬迁。 •将一个新的排放点添加到水：W3，以用于从CC工厂径流。 •在空气中增加四个排放点：A5，A6，A7和A8。 •添加了两个新的监测点，用于监测CC工厂之前的焚化工厂的烟气排放：A1A和A2A。o处理废水以在安装内重复使用，每天容量小于50吨； o被捕获的二氧化碳的压缩（CO 2）；和压缩CO 2的O条件，包括使用氢和硅胶分别去除氧气和水。•安装边界的扩展为包括一个额外的土地区域，将其用于地质存储（CC植物）所在地。•更新到网站布局，以结合与CC工厂相关的布局更改。•更新与CC工厂安装相关的排放监视条款。•添加一个有限小时的紧急气体发电机，将为CC工厂提供服务。•现有地表水发射点W1和W2的搬迁。•将一个新的排放点添加到水：W3，以用于从CC工厂径流。•在空气中增加四个排放点：A5，A6，A7和A8。•添加了两个新的监测点，用于监测CC工厂之前的焚化工厂的烟气排放：A1A和A2A。
飞机飞越噪音的建模和合成 - CORE
传统上，通过显示噪声指标的轮廓来评估飞机飞越噪音。这些模型可用于研究噪音缓解措施，但它们缺乏回放计算所预测的可听声音的可能性。为此，噪音合成是一种选择，它允许体验由于噪音消减程序或新飞机设计而产生的差异。通过预测机场附近噪音监测点的噪音，展示了一种飞机噪音的噪音合成技术。通过将合成结果与记录的测量值进行比较，获得了有关该技术能力的指标。合成声音和测量声音之间仍然存在差异。据信，这种差异很大一部分是由使用预测经验源噪音模型时固有的不确定性造成的。结果表明，可以捕捉到出发路线之间的差异，从而说明了这种方法在监听不同起飞程序方面的潜力。未来对源噪声预测的改进以及湍流对传播的影响将进一步有助于提高合成飞机噪声的真实感。
评估和提高气体的可靠性... - AMT - 最近
摘要：环境监测技术的进步使相关社区和公民能够收集数据，以更好地了解当地环境和潜在暴露情况。这些移动、低成本的工具可以提高收集时间和空间分辨率的数据，提供具有前所未有的详细程度的大规模数据。这种类型的数据有可能使人们能够就其暴露情况做出个人决定，并支持制定减少污染和改善健康结果的当地战略。然而，这些低成本仪器的校准一直是一个挑战。通常，传感器包是通过现场校准来校准的。这涉及将传感器包与高质量参考仪器共置一段时间，然后应用机器学习或其他模型拟合技术（如多元线性回归）来开发用于将原始传感器信号转换为污染物浓度的校准模型。虽然这种方法有助于校正环境条件（例如温度）的影响以及与非目标污染物的交叉敏感性，但越来越多的证据表明，由于污染物水平与环境条件（包括昼夜循环）之间存在偶然相关性，校准模型可能会过度拟合给定位置或一组环境条件。因此，在现场训练的传感器包在移动或转移到其他位置时可能会提供不太可靠的数据。对于寻求在监管监测点以外进行监测的应用（例如个人移动监测或高分辨率的社区监测），这是一个潜在的问题。