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论文: Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

目标检测网络大多依靠 区域生成 (region proposal)算法来假设目标的位置。 R-CNN 是采用 Selective Search 算法来提取(propose)可能的 RoIs(regions of interest) 区域,然后对每个提取区域采用标准 CNN 进行分类。选择性搜索(Selective Search )方法就是在目标对象周围设定2000个形状大小位置不一的候选区域,目标物体在候选区域的可能性还是比较大的。然后对这些区域卷积,找到目标物体,虽然大多数区域都是无用的。与寻找几乎个区域比起来,这种方法要高效的多。

Fast R-CNN ,不在原始图像生成备选区域,而是先整张图片通过卷积网络得到特征图,然后在特征图上使用备选区域算法得到感兴趣的区域在特征图的映射,之后使用 Rol Pool将所有区域变成同样尺寸,大大减少了这些目标检测网络的运行时间,但是区域生成的计算成为整个检测网络的瓶颈。

Faster R-CNN 引入了一个 区域生成网络(Region Proposal Network,RPN) ,该网络与检测网络共享输入图像的卷积特征,从而使接近零时间成本的区域生成成为可能。 RPN是一个全卷积网络,可以同时在每个位置预测目标边界和目标分数。RPN经过端到端的训练,可以生成高质量的区域候选框,然后提供给Fast R-CNN用于检测。

Faster R-CNN 由两个模块组成:第一个模块是区域生成的深度全卷积网络,第二个模块是使用备选区域的Fast R-CNN检测器。整个系统是一个单个的,统一的目标检测网络。使用最近流行的“注意力”机制的神经网络术语,RPN模块告诉Fast R-CNN模块在哪里寻找目标。

针对一张图片,需要获得的输出有:

Faster R-CNN 第一步是采用基于分类任务(如ImageNet)的 CNN 模型作为特征提取器。输入图片表示为 H × W × D 的形式,经过预训练 CNN 模型的处理,得到卷积特征图(conv feature map)。

Faster R-CNN 最早是采用在 ImageNet 训练的 ZF 和 VGG ,其后出现了很多其它权重不同的网络.。如 MobileNet 是一种小型效率高的网络结构,仅有 参数;而ResNet-152 的参数量达到了 60M;新网络结构,如 DenseNet 在提高了结果的同时,降低了参数数量。

以 VGG16 为例:

VGG16 图片分类时,输入为 224×224×3 的张量(即,一张 224×224 像素的 RGB 图片)。网络结构最后采用 FC 层(而不是 Conv 层)得到固定长度的向量,以进行图片分类.。对最后一个卷积层的输出拉伸为1维的向量,然后送入 FC 层。官方实现中是采用的卷积层 conv5/conv5_1 的输出。

在深度上,卷积特征图对图片的所有信息进行了编码,同时保持相对于原始图片所编码 “things” 的位置。例如,如果在图片的左上角存在一个红色正方形,而且卷积层有激活响应,那么该红色正方形的信息被卷积层编码后,仍在卷积特征图的左上角。因此利用特征图检测目标所在的位置是可行的。

ResNet 结构逐渐取代 VGG 作为基础网络,用于提取特征。ResNet 相对于 VGG 的明显优势是,网络更大,因此具有更强的学习能力.。这对于分类任务是重要的,在目标检测中也应该如此。另外,ResNet 采用残差连接(residual connection) 和 BN (batch normalization) 使得深度模型的训练比较容易。

然后,RPN(Region Propose Network) 对提取的卷积特征图进行处理,寻找可能包含 目标的 预定义数量的区域(regions,边界框) 。为了生成候选区域,在最后的共享卷积层输出的卷积特征图上做 3x3 卷积,卷积核共有512个(VGG),后面是ReLU,这样每个 3x3 区域会得到一个512维的特征向量。然后这个特征向量被输入到两个全连接层——一个边界框回归层(reg)和一个边界框分类层(cls)。

下面解释 k, 2k, 4k 的含义。

基于深度学习的目标检测中,可能最难的问题就是生成长度不定(variable-length)的边界框列表(bounding-boxes),边界框是具有不同尺寸(sizes)和长宽比(aspect ratios )的矩形。在构建深度神经网络时,最后的网络输出一般是固定尺寸的张量输出(采用RNN的除外)。例如,在图片分类中,网络输出是 (C, ) 的张量,C是类别标签数,张量的每个位置的标量值表示图片是类别的概率值。

在 RPN 中,通过采用 anchors(锚) 来解决边界框列表长度不定的问题,即在原始图像中统一放置固定大小的参考边界框。上面说到RPN对特征图做3x3的卷积,假设每一次卷积需要预测 k 个候选区域,因此,reg层具有 4k 个输出,编码 k 个边界框的坐标,cls层输出 2k 个分数,估计每个区域是目标或是背景的概率。这 k 个区域就是 被 k 个参考边界框初始化, k 个参考框就是 k 个锚点,作为第一次预测目标位置的参考 boxes。锚点的中心位于卷积核滑动窗口的中心。默认情况下每个滑动位置使用3个不同尺度(128 2 , 256 2 , 512 2 )3个不同长宽比(1:2, 1:1, 2:1)的锚点,k=9。对于大小为W×H(通常约为2400)的卷积特征图,总共有 W×H×k 个锚点。对于RPN的最后两个全连接层,参数的个数为 512×(4+2)×k.

不同于直接检测目标的位置,这里将问题转化为两部分。对每一个 anchor 而言:

有一种简单的方法来预测目标的边界框,即学习相对于参考边界框的偏移量。假设参考 box:( ),待预测量:( ),一般都是很小的值,以调整参考 box 更好的拟合所需要的。

虽然 anchors 是基于卷积特征图定义的,但最终的 anchos 是相对于原始图片的.

由于只有卷积层和 pooling 层,特征图的维度是与原始图片的尺寸成比例关系的. 即,数学地表述,如果图片尺寸 w×h,特征图的尺寸则是w/r×h/r. 其中,r 是下采样率(subsampling ratio). 如果在卷积特征图空间位置定义 anchor,则最终的图片会是由 r 像素划分的 anchors 集。在 VGG 中, r=16。

RPN 利用所有的参考边界框(anchors),输出一系列目标的良好的 proposals。针对每个 anchor,都有两个不同的输出:

RPN是全卷积网络。

对于分类层,每个 anchor 输出两个预测值:anchor 是背景(background,非object)的 score 和 anchor 是前景(foreground,object) 的 score.

对于回归层,也可以叫边界框调整层,每个 anchor 输出 4 个预测值: (Δxcenter,Δycenter,Δwidth,Δheight),用于 anchors 来得到最终的 proposals。根据最终的 proposal 坐标和其对应的 objectness score,即可得到良好的 objects proposals.

RPN 有两种类型的预测值输出:二值分类和边界框回归调整。

为了训练RPN,我们为每个锚点分配一个二值类别标签(是目标或不是目标)。我们给两种锚点分配一个正标签:(i)具有与实际边界框的重叠最高交并比(IoU)的锚点,或者(ii)具有与实际边界框的重叠超过 IoU的锚点。注意,单个真实边界框可以为多个锚点分配正标签。通常第二个条件足以确定正样本;但我们仍然采用第一个条件,因为在一些极少数情况下,第二个条件可能找不到正样本。对于所有的真实边界框,如果一个锚点的IoU比率低于,我们给非正面的锚点分配一个负标签。既不正面也不负面的锚点不会有助于训练目标函数。

然后,随机采样 anchors 来生成batchsize=256 的 mini-batch,尽可能的保持 foreground 和 background anchors 的比例平衡。

RPN 对 mini-batch 内的所有 anchors 采用二分类交叉熵来计算分类 loss。然后,只对 mini-batch 内标记为 foreground 的 anchros 计算回归 loss。为了计算回归的目标targets,根据 foreground anchor 和其最接近的 groundtruth object,计算将 anchor 变换到 object groundtruth 的偏移值 Δ。

Faster R-CNN没有采用简单的 L1 或 L2 loss 用于回归误差,而是采用 Smooth L1 loss. Smooth L1 和 L1 基本相同,但是,当 L1 误差值非常小时,表示为一个确定值即认为是接近正确的,loss 就会以更快的速度消失.

由于 Anchors 一般是有重叠,因此,相同目标的候选区域也存在重叠。

为了解决重叠 proposals 问题,采用 NMS 算法处理,丢弃与一个 score 更高的 proposal 间 IoU 大于预设阈值的 proposals.

虽然 NMS 看起来比较简单,但 IoU 阈值的预设需要谨慎处理. 如果 IoU 值太小,可能丢失 objetcs 的一些 proposals;如果 IoU 值过大,可能会导致 objects 出现很多 proposals。IoU 典型值为 。

NMS 处理后,根据 sore 对topN 个 proposals 排序. 在 Faster R-CNN 论文中 N=2000,其值也可以小一点,如 50,仍然能的高好的结果.

当获得了可能的相关目标和其在原始图像中的对应位置之后,问题就更加直接了,采用 CNN 提取的特征和包含相关目标的边界框,采用 RoI Pooling 处理,并提取相关目标的特征,得到一个新的向量。

RPN 处理后,可以得到一堆没有分类得分的目标 proposals。待处理问题为,如何利用这些边界框并分类。

一种最简单的方法是,对每个 porposal,裁剪,并送入pre-trained base 网络,提取特征;然后,将提取特征来训练分类器. 但这就需要对所有的 2000 个 proposals 进行计算,效率低,速度慢。Faster R-CNN通过重用卷积特征图来加快计算效率,即采用 RoI(region of interest) Pooling 对每个 proposal 提取固定尺寸的特征图。然后 R-CNN 对固定尺寸的特征图分类。

目标检测中,包括 Faster R-CNN,常用一种更简单的方法,即:采用每个 proposal 来对卷积特征图裁剪crop,然后利用插值算法(一般为双线性插值 bilinear)将每个 crop resize 到固定尺寸14×14×ConvDepth. 裁剪后,利用 2×2 kernel 的 Max Pooling 得到每个 proposal 的最终7×7×ConvDepth 特征图.

之所以选择该精确形状,与其在下面的模块(R-CNN)中的应用有关。

R-CNN利用RoI Pooling提取的特征进行分类,采用全连接层来输出每个可能的 目标类别的分类得分,是Faster R-CNN框架中的最后一个步骤。

R-CNN 有两个不同的输出:

R-CNN 对每个 proposal 的特征图,拉平后采用 ReLU 和两个大小为 4096 维的全连接层进行处理。然后,对每个不同目标采用两个不同的全连接层处理:一个全连接层有 N+1 个神经单元,其中 N 是类别 class 的总数,包括 background class;一个全连接层有 4N 个神经单元,是回归预测输出,得到 N 个可能的类别分别预测 Δcenterx,Δcentery,Δwidth,Δheight。

R-CNN 的目标基本上是与 RPN 目标的计算是一致的,但需要考虑不同的可能的 object 类别 classes.

根据 proposals 和 ground-truth boxes,计算其 IoU。与任何一个 ground-truth box 的 IoU 大于 的 proposals 被设为正确的 boxes。IoU 在 到 之间时设为 background。这里忽略没有任何交叉的 proposals。这是因为,在此阶段,假设已经获得良好的 proposals。当然,所有的这些超参数都是可以用于调整以更好的拟合 objects。

边界框回归的目标计算的是 proposal 与其对应的 ground-truth间的偏移量,只对基于 IoU 阈值设定类别后的 proposals 进行计算。随机采用一个平衡化的 mini-batch=64,其中,25% 的 foreground proposals(具有类别class) 和 75% 的background proposals.

类似于 RPNs 的 losses,对于选定的 proposals,分类 loss 采用 multiclass entropy loss;对于 25% 的 foreground proposals 采用 SmoothL1 loss 计算其与 groundtruth box 的匹配。

由于 R-CNN全连接网络对每个类别仅输出一个预测值,当计算边框回归loss 时需谨慎,只需考虑正确的类别。

类似于 RPN,R-CNN 最终输出一堆带有类别分类的objects,在返回结果前,再进一步进行处理。

为了调整边界框,需要考虑概率最大的类别的 proposals. 忽略概率最大值为 background class 的proposals.

当得到最终的 objects 时,并忽略被预测为 background 的结果,采用 class-based NMS. 主要是通过对 objects 根据类别class 分组,然后根据概率排序,并对每个独立的分组采用 NMS 处理,最后再放在一起.

最终得到的 objects 列表,仍可继续通过设定概率阈值的方式,来限制每个类的 objects 数量.

Faster R-CNN在论文中是采用分步方法,对每个模块分别训练再合并训练的权重. 自此,End-to-end 的联合训练被发现能够得到更好的结果.

当将完整的模型合并后,得到 4 个不同的 losses,2 个用于 RPN,2 个用于 R-CNN。4 种不同的 losses 以加权和的形式组织. 可以根据需要对分类 loss 和回归 loss 设置权重,或者对 R-CNN 和 RPNs 设置不同权重.

采用 SGD 训练,momentum=. 学习率初始值为 ,50K 次迭代后衰减为 . 这是一组常用参数设置。

是因为格式不对 不要用word格式 转换成txt格式就好了

“不管你测或不测,微塑料颗粒一直就在那里,只增不减。”似乎无计可施。而且在人体内低剂量的微塑料仍然在安全范围内,因此脱离剂量无法谈毒性,微塑料对人类的健康影响仍在研究中,很多体外实验已经证明微塑料对细胞的损伤。2004年,《科学》杂志上发表关于海洋塑料碎片论文,提出了“微塑料”的概念。2017年,在伯利兹海岸附近的特内菲环礁,四分之三的水下海草上附着着微塑料纤维、碎片和珠子。首次在水生维管束植物上发现微塑料,是世界上第二次在海洋植物上发现微塑料。2018年在人类粪便中发现了塑料颗粒,每10g粪便中含有约20颗微塑料颗粒。2019年,欧洲首次在两栖动物欧洲蝾螈(Triturus carnifex)的胃内容物中发现微塑料。证明高海拔环境中出现塑料问题。2020年,亚利桑那州立大学研究了来自人体肺、肝、肾等器官的47个人体组织样本,在所有47个相关组织样本中发现了微塑料。2021年在人类胎盘中发现了微塑料颗粒,同年发现摄入微塑料颗粒的怀孕老鼠胎儿的肝、肺、心脏、肾中检测出微塑料颗粒。2022年在人类血液中检测到微塑料颗粒,这意味着微塑料可以随着血液进入人体循环。那么微塑料很有可能通过血脑屏障进入大脑,造成脑损伤。微塑料的来源微塑料是指直径μm–5 mm直径的塑料颗粒(MP),纳米塑料是指直径<μm的塑料颗粒(NP)。微塑料/纳米塑料的来源分为两种;一种是人类产生的塑料垃圾(每年约有800万吨塑料垃圾进入海洋,万吨塑料漂浮在海洋表面)通过微生物降解、长时间的紫外线照射或物理磨损,塑料会碎裂成微塑料或纳米塑料。另一种是MP/NP是空气喷射技术、清洁剂、化妆品、药物输送配方、涂料和牙膏的生产原料。塑料微珠在个人护理及化妆品产品中常常作为填充剂、成膜剂、增稠剂及悬浮剂等应用于磨砂膏、洁面乳、沐浴露、牙膏、防晒霜、眼影、腮红、粉底液等产品中,添加量约为1%-90%。生产材料包括粒聚氯乙烯、聚苯乙烯、聚丙烯、聚酰胺、聚氯乙烯等。2021年9月1日,针对日化用品中塑料微粒检测的国家标准GB/T 40146-2021《化妆品中塑料微珠的测定》正式实施,《化妆品中塑料微珠的测定》采用傅里叶变换红外光谱法对产品中的塑料为主进行定性检测。塑料微珠检测标准的实施为实现2022年底禁止销售含塑料微珠的日化产品的目标提供了有力保障。人类摄入微塑料的来源人类摄入微塑料的来源主要是通过食物、水、空气以及医疗系统。微塑料已经在地球的各个地方都有发现,包括喜马拉雅山以及马里亚纳海沟都发现了微塑料。微塑料进入生态循环后,已经与陆地和水生生物群相互作用,并通过食物链中的营养转移传递给各级生物和人类。比如海鲜、海盐、蜂蜜等;所有的海鲜中,贻贝、牡蛎以及扇贝受微塑料污染程度最高。有研究表明,每一克软体动物含有个微塑料微粒,每一克甲壳类动物含有个微塑料微粒,每一克鱼类则含有个微塑料微粒。此外,瓶装水、自来水、被塑料粉尘污染的空气也是人类摄入微塑料;最后医疗设备(比如塑料盐水袋)的使用以及口服药物或塑料注射器的使用都会使人体直接摄入微型塑料。人体接触微塑料的途径人类接触MP/NP的途径主要有口服、吸入、皮肤或其他途径。口服:经口摄入后,微塑料颗粒首先接触肠道粘膜,然后是上皮细胞,大部分的颗粒会被肠粘膜屏障阻止吸收,然而少量,微/纳米颗粒可以穿过肠道屏障,到达体循环;吸入:空气中的MP/NP会直接接触呼吸道,包括粘液层、纤毛周层、纤毛细胞、非纤毛分泌细胞和基底细胞。塑料颗粒可穿透肺组织,在慢性吸入时引起肺部炎症和继发性遗传毒性;纺织工人的肺部发现含有异物(假定为聚酯、尼龙和/或丙烯酸粉尘)的肉芽肿性病变(Pimentel等人,1975年)。皮肤:皮肤的角质层可以阻止小于1纳米的分子透过皮肤,但MP/NP可以通过塑料静脉导管、注射器和其他药物输送系统进入体循环。之所以使用微塑料颗粒用于医药是因为它们被认为是“惰性和生物相容性的”。微塑料产生毒性的可能原因大小和剂量。较小的颗粒可以通过内吞或被动吸收过程吸收,但较大的颗粒通常需要特殊细胞的吞噬作用。通常,颗粒大小和毒性之间存在反比关系。人们认为<10 nm的颗粒可以作为气体材料,很容易进入组织,造成广泛损伤。尺寸减小可促进通过肠道或肺部对微塑料颗粒的吸收,影响细胞。其次,微塑料如果不能顺利代谢掉或排除,在体内积累的量达到一定程度会产生细胞毒性。电荷。微塑料颗粒表面所带的电荷会影响颗粒的吸收和体内转运已经毒性。带阳离子的塑料颗粒比带阴离子的对吞噬细胞表现为更大的毒性。塑料添加剂。塑料添加剂/沥滤液平均占微塑料含量的4%,包括稳定剂、增塑剂、润滑剂、染料和阻燃剂,可能存在毒性问题。比如塑料添加剂种的双酚A、邻苯二甲酸盐和溴化阻燃剂,它们会扰乱内分泌功能。商用PET水瓶在60°C以上的温度下将Sb滤入水中;如果在夏季将瓶子放在汽车和车库内,可以达到的以上温度。颗粒制备过程中使用的表面活性剂可以分解细胞膜或调节细胞表面受体、糖蛋白、蛋白聚糖、信号部分、细胞外基质成分和脂筏的结构和功能。(当然不谈剂量谈毒性就是耍流氓)吸附的污染物。微塑料可以会吸附有机物、重金属或病原体,比如塑料可以是持久性有机污染物(多氯联苯、多环芳烃、滴滴涕)的载体,重金属(Cd、Cr、Cu、Zn、Sb、Al、Br、Hg、As、Sn、Ti、Co、Ba、Mn)或微生物,如致病性弧菌。微塑料的毒性机制在近10年对微塑料的研究中,微塑料对肠道细胞、肺细胞、免疫细胞都有毒性。MP/NP的毒性被认为是由i)膜损伤、ii)氧化应激、iii)免疫反应和iv)遗传毒性引起的。其中,MP/NP的细胞毒性主要归因于膜损伤和氧化应激。微塑料颗粒会破坏质膜。2020年发现聚乙烯纳米颗粒渗透到质膜双层的疏水环境中,并引起结构变化。被内吞的颗粒可以渗透内体溶酶体膜,并与细胞内的细胞器相互作用。在塑料聚合和颗粒加工过程中,以及与生物环境相互作用时,会产生ROS,从而导致细胞应激。参考文献:综述:Banerjee, Amrita; Shelver, Weilin L. (2020).Micro- and Nanoplastic induced cellular toxicity in mammals: A Review. Science of The Total Environment, (), 142518–

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从目前机器人应用的角度来说,很多学术界的理论已经远远超出目前应用技术的范畴,通俗的说也就是不实用。如果你要留在高校进行机器人的研究,那么ros作为工具可以帮助你做实验,学会基本的会用就行了;然而如果你想去产业界,那么恐怕更重要的是技术水平,通俗的说也就是写代码的能力,ros会是一个非常好的学习对象多少搞科研的能发论文却写不出高质量的代码?多少酷炫的demo只是停留在 demo 上却几乎不可能转化成产品?国内情况尤甚,搞个大新闻,企业报个ZF的科研奖励,然后……就没有然后了所以在国内,更建议对机器人感兴趣的同学扎实自己的基础理论以后,好好磨练自己的技术水平,写的一手好代码以后才能,实业兴国!为什么高校平均工资低?因为从整个群体来说,攻城狮才是对社会更有贡献的人。

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ROS (机器人操作系统,Robot Operating System),是专为机器人软件开发所设计出来的一套电脑[操作系统]架构。它是一个开源的元级操作系统(后操作系统),提供类似于操作系统的服务,包括硬件抽象描述、底层驱动程序管理、共用功能的执行、程序间消息传递、程序发行包管理,它也提供一些工具和库用于获取、建立、编写和执行多机融合的程序。 ROS究竟为何物? 2007年Morgan Quigley,Eric Berger和Andrew Ng发布了一纸有关STAIR的论文,讲述了用Switchyard可以在各软件程序之间传递信息,可以帮助机器人有效的完成一些复杂的任务。这个项目是斯坦福大学和机器人技术公司Willow Garage的个人机器人项目Personal Robots Program合作进行的,2008年后完全由这家公司推广,相关发布文件称Switchyard可以让机器人编译模块化,而且不需要重新设计框架,ROS操作系统也就随之问世了,2012年ROS团队成立了一个非盈利组织(OSRF),经过这几年的发展ROS从最初的无人问津的小众操作系统,到现在已是主流的机器人操作系统之一。

ROS的运行架构是一种使用ROS通信模块实现模块间P2P的松耦合的网络连接的处理架构,它执行若干种类型的通讯,包括基于服务的同步RPC(远程过程调用)通讯、基于Topic的异步数据流通讯,还有参数服务器上的数据存储。但是ROS本身并没有实时性。 ROS的主要特点可以归纳为以下几条: (1)点对点设计

1 Lizhen He, Yanyu Huang, Huili Zhu, Guanhua Pang, Wenjie Zheng, Yum-Shing Wong, Tianfeng Chen*. Cancer-targeted Monodisperse Mesoporous Silica Nanoparticles as Carrier of Ruthenium Polypyridyl Complexes to Enhance Theranostic Effects. Advanced Functional Materials. 2014, 24(19), 2737–2915. (IF=, 封面文章)2 Wen Liu, Xiaoling Li, Yum-Shing Wong, Wenjie Zheng*, Yibo Zhang, Wenqiang Cao, Chen Tianfeng*. Selenium nanoparticles as a carrier of 5-Fluorouracil to achieve anticancer synergism. ACS Nano, 2012, 6 (8), 6578–6591. (IF=)3 Li Y, Li X, Wong YS, Chen Tianfeng*, Zhang H, Liu C, Zheng W*. The reversal of cisplatin-induced nephrotoxicity by selenium nanoparticles functionalized with 11-mercapto-1-undecanol by inhibition of ROS-mediated apoptosis. Biomaterials, 2011, 32, 9068-9076. (IF=)4 Yanyu Huang, Lizhen He, Wen Liu, Cundong Fan, Wenjie Zheng*, Yum-Shing Wong, Tianfeng Chen*. Selective Cellular Uptake and Induction of Apoptosis of Cancer-targeted Selenium Nanoparticles. Biomaterials, 2013, 34, 7106-7116. (IF=)5 Yinghua Li, Xiaoling Li*, Wen-Jie Zheng, Cundong Fan, Yibo Zhang and Tianfeng Chen*. Functionalized selenium nanoparticles with nephroprotective activity, the important roles of ROS-mediated signaling pathways J. Mater. Chem. B, 2013, 2013, 1 (46), 6365 – 6372. (封面文章)6 Cundong Fan, Wenjie Zheng*, Xiaoyan Fu, Xiaoling Li, Yum-Shing Wong, Tianfeng Chen*. Strategy to enhance the therapeutic effect of doxorubicin in human hepatocellular carcinoma by selenocystine, a synergistic agent that regulates the ROS-mediated signaling. Oncotarget, 2014, 5(9), 2853-2863. (IF=)7 Cundong Fan; Jingjing Chen; Yi Wang; Yum-Shing Wong; Yibo Zhang; Wenjie Zheng; Wenqiang Cao; Chen Tianfeng*. Selenocystine potentiates cancer cell apoptosis induced by 5-fluorouracil by triggering ROS-mediated DNA damage and inactivation of ERK pathway. Free Radical Biology & Medicine. 2013, 65, 305-316. (IF=)8 Hualian Wu, Xiaoling Li, Wen Liu, Tianfeng Chen*, Yinghua Li, Wenjie Zheng and Ka-Hing Wong*. Surface decoration of selenium nanoparticles by mushroom polysaccharides-protein complexes to achieve enhanced cellular uptake and anticancer activity. Journal of Materials Chemistry, 2012, 22, 9602–9610. (IF=)8 Yibo Zhang, Xiaoling Li, Zhi Huang, Wenjie Zheng, Cundong Fan, Tianfeng Chen*. Enhancement of Cell Permeabilization and Apoptosis-inducing Activity of Selenium Nanoparticles by ATP Surface Decoration. Nanomedicine: Nanotechnology, Biology, and Medicine. 2013, 9, 74–84. (IF=)9 Chen Tianfeng, Yanan Liu, Wenjie Zheng, Jie Liu, Yum-Shing Wong. Ruthenium polypyridyl complexes target mitochondria and induce cancer cell apoptosis. Inorganic Chemistry. 2010, 49, 6366-6368. (IF=)10 Chen Tianfeng, Yum-Shing Wong. Selenocystine induces caspase-independent apoptosis in MCF-7 human breast carcinoma cells with involvement of p53 phosphorylation and reactive oxygen species generation. The International Journal of Biochemistry & Cell Biology. 2009, 41, 666-676. (IF=)11 Chen Tianfeng, Yum-Shing Wong. Selenocystine induces apoptosis of human melanoma A-375 cells by activating ROS-mediated mitochondrial pathway and p53 phosphorylation. Cellular and Molecular Life Sciences. 2008, 65, 2763-75. (IF=)12 Bo Yu, Yibo Zhang, Wenjie Zheng*, Cundong Fan, Tianfeng Chen*. Positive Surface Charge Enhances Selective Cellular Uptake and Anticancer Efficacy of Selenium Nanoparticles. Inorganic Chemistry. 2012, 51 (16), 8956–8963. (IF=)13 Yibo Zhang , Shanyuan Zheng , Jun-Sheng Zheng , Ka-Hing Wong , Zhi Huang , Sai-Ming Ngai , Wenjie Zheng*, Yum-Shing Wong , and Tianfeng Chen*. Synergistic induction of apoptosis by methylseleninic acid and cisplatin, the role of ROS-ERK/AKT-p53 pathway. Mol. Pharmaceutics, 2014, 11 (4), 1282–1293. (IF=)14 Cundong Fan, Wenjie Zheng, Xiaoyan Fu, Xiaoling Li*, Yum-Shing Wong, Tianfeng Chen*. Enhancement of auranofin-induced lung cancer cell apoptosis by selenocystine, a natural inhibitor of TrxR1 in vitro and in vivo. Cell Death & Disease. 2014, 5, e1191. (IF=)15 Wenqiang Cao, Xiaoling Li, Shanyuan Zheng, Wenjie Zheng*, Yum-shing Wang, Tianfeng Chen*. Selenocysteine derivative overcomes TRAIL resistance in melanoma cells: evidence for ROS-dependent synergism and signaling crosstalk. Oncotarget, 2014, in press. (IF=)

土壤检测检测论文

浅谈垃圾填埋场的土地整理和利用论文

1某地垃圾填埋场现状

该垃圾填埋场地处沿海某地城郊,原为荒滩林地,现因当地经济快速发展,已经开发成工业开发区,填埋场距离市区30km左右,离最近的城镇8km左右,目前填埋场周围均有工厂分布。填埋场总面积约,其中填埋区为,管理区及渗沥液处理区约。整个库区由生活垃圾填埋区和拆解垃圾填埋区组成。生活垃圾填埋区占地面积,分为一期库区和二期库区。一期库区占地,自1998年启用,已于2006年封场,填埋量约33万t;二期库区占地,自2006年启用,于2012年底封场,填埋量52万t,生活垃圾填埋区已填埋的垃圾总量约为85万t。拆解垃圾填埋区位于填埋库区西面,占地面积约,填埋厚度,库容万m3,已填埋的垃圾总量约为15万t。至2012年底,填埋场库区均已达到设计库容,实行封场,目前已进入封场后管理维护阶段。

2当地工业发展和用地现状

按照工业新城区的定位,当地编制了工业集聚区各项规划和产业发展规划,投入资金建设园区的主干道路网及水、电、通信等基础设施,着力培育规模企业,提升区域经济竞争力,形成了以机电、汽摩配、塑料制品、五金、水产冷冻等五大特色行业为主导的产业结构。全镇亿元企业8家,千万元以上企业达20多家。根据当地国土资源局国有土地使用权招拍挂出让成交公示(2012年6月显示,当地近期的工业用地拍卖屡创新高,反映了其工业用地紧张的现实。城镇生活垃圾均采用焚烧方式处理,已封场的填埋场位于工业开发区核心区域,成为工业园区中的'“棕色地块”,制约了工业园区的发展。根据国家规范,若要对该块土地重新利用,则需要填埋场达到稳定安全期后方可进行土地使用,且不能建造永久性建筑物,为了使已封场填埋场的场地发挥更积极的土地效益和社会经济效益,减少填埋场维护费用,降低填埋场对周边区域环境污染的风险,可以利用填埋场距当地焚烧发电厂较近的优势,对填埋物采取“外运焚烧”的方式对土地进行整理,并对搬迁后的场地进行土壤修复、回填,使之达到GB15618—2008土壤环境质量标准(修订中第二级工业用地标准,让该地块恢复成工业用地,并从土地转让收益中抵扣掉土地整理的费用。

3方案实施的条件

交通运输条件。填埋场所属区块路网建设已经成熟,运输条件良好。填埋场距当地焚烧发电厂6km,运距合适,交通方便,具备了项目实施必须的交通条件。

处理场地条件。当地焚烧发电厂总占地面积61124m2,总投资近3亿元,装机容量25MW,上网电量1亿kW·h/a,处理规模一期1000t/d,年处理生活垃圾28万t。其二期工程预计在近2a内实施,届时会增加处理量800t/d,处理量将达到1800t/d。目前该焚烧发电厂日处理量为800t/d,有200t/d的余量垃圾可以提供给垃圾填埋场做二次处理;2a后,该公司二期工程实施,可提供给垃圾填埋场二次处理垃圾最大处理量约600t/d,能满足垃圾填埋场垃圾的二次处理要求。

4已填埋垃圾分析

生活垃圾。一期库区垃圾。生活垃圾填埋区一期库区自1998年启用,至2006年封场完毕,使用年限8a,已填埋垃圾约33万t。一期库区封场至今已有6a,部分垃圾在填埋场中填埋多年,垃圾中易降解物质降解已经完成,垃圾成分基本达到稳定化,矿化率较高。二期库区垃圾。生活垃圾填埋区二期库区自2006年启用,至2012年封场,使用年限6a,已填埋垃圾52万t。根据城区生活垃圾产生量的相关资料显示,从2009年开始,每天垃圾填埋量平均约500t,经计算,二期库区上层4m左右厚的垃圾基本是近1~2a填入的,其降解、矿化率较低甚至还未进入矿化阶段。2008—2009年垃圾产生量较初始填埋时有所增长,垃圾填埋龄3~4a,其有机物已部分或大部分降解,垃圾矿化率相对较高,降解后垃圾层有一定的沉降性,估计这部分垃圾层厚度在左右。最下层垃圾是2005—2007年填埋的垃圾,当时垃圾产生量较少,并经过5~6a的降解,绝大部分有机物已降解,矿化程度较高,并且矿化后垃圾沉降量较大,这部分垃圾层厚约。

拆解垃圾。拆解垃圾库区自2006年启用,至2012年封场,已使用6a,填埋垃圾约15万t。根据当地拆解垃圾的相关资料可知,垃圾主要成分为橡胶、沙子、砖块、塑料、线路板、铁、铜以及极少量的纸张等,经分选后的垃圾焚烧热值较高。

5外运焚烧工艺

工艺设计

工艺流程简介。根据焚烧厂接纳能力和筛分机处理能力制定垃圾挖掘计划,垃圾挖掘后,经过筛分机筛分,筛上物运至焚烧厂焚烧;筛下物作为矿化垃圾利用。

设备及人员配置。垃圾焚烧厂一期设计处理规模为1000t/d,近2a可接纳填埋场二次处理垃圾量约200t/d。人员及设备配备。根据焚烧发电厂的规划,其二期将在2014年建设运营,总设计处理规模将达到1800t/d,预估可接纳填埋场二次处理垃圾量最大约600t/d。人员及设备配备。

处理周期分析

已填垃圾成分分析。根据国内对已填埋垃圾筛分测定的相关研究,填埋场内垃圾筛分物随填埋年限各有不同。

垃圾总量分析。结合垃圾填埋场填埋种类和年限,垃圾填埋场中垃圾经筛分后,筛上物、筛下物分析结果。

垃圾处理周期分析。垃圾填埋场垃圾处理周期。

矿化垃圾的性质和用途。垃圾填埋数年后,垃圾中易降解物质完全或接近完全降解,垃圾填埋场表面沉降非常小,垃圾本身已很少或不产生渗沥液和填埋气,垃圾中可生物降解含量较小,渗沥液中COD浓度较低,垃圾填埋场达到稳定化状态即无害化状态,这部分垃圾称为矿化垃圾。根据矿化垃圾性质可知,矿化垃圾中有一定的有机质和营养元素,主要用途:①种植、绿化用的营养土;②建筑材料;③生物反应床的填料。

6场地修复及土地重新利用

场地土壤检测和修复目的。填埋场库区按区块搬空后,即可对搬空区块进行土壤检测,根据GB15618—2008(修订工业用地土壤污染物浓度控制要求取样、分析、给出调查报告,并制定修复方案进行场地修复,使之达到该标准中工业用地的要求,实现地块的重新利用。

常用修复技术根据。《污染场地土壤修复技术导则》(征求意见稿,常用的污染场地修复技术包括挖掘、稳定/固化、化学淋洗、气提、电动、热处理、生物修复等。

土地重新利用。场址土方填筑完成并验收合格后,即可进行地块规划设计,然后进行场地平整、路网建设、通水、通电等基础建设,建设完成后即可进行土地的重新利用。

7投资收益分析

根据工艺各流程和设备配备,项目总投资约为万元(含土壤修复费用,其中垃圾焚烧按80元/t计,场地调查和修复按1300万元计,未计矿化垃圾的收益或处理成本。根据的统计,目前工业土地的均价近930万元/hm2,本项目完成后可整理出工业用地,考虑项目实施完成需,届时土地价格涨价按15%计,预计可以回收土地资金万元,故按本方案,该垃圾填埋场地块整理利用后,可以产生万元的净收益。

8结论

(1)垃圾填埋场封场后土地开发利用,要结合当地经济发展状况、环境保护意识及现状等方面进行综合分析,确定最合理的方案。

(2)根据某地垃圾填埋场的实际情况,经过整理技术和经济成本、收益的分析,外运焚烧+场地土壤修复方案是切实可行的。

(3)本方案给土地价值较高地区已封场的垃圾填埋场土地整理和利用提出了一个新的方案,也为垃圾堆场存量治理提供了一个新途径。

土壤重金属污染治理的策略与技术论文

在学习、工作生活中,大家都不可避免地会接触到论文吧,论文是学术界进行成果交流的工具。相信许多人会觉得论文很难写吧,以下是我为大家收集的土壤重金属污染治理的策略与技术论文,欢迎大家分享。

摘要:

在我国社会经济快速发展的背景下,土壤污染问题十分严重,严重影响了人民群众的生命健康安全。为此在新时期要高度重视土壤重金属污染的有效治理,避免土壤结构被大量破坏造成土壤中的矿物质流失。通过对土壤重金属污染治理的原因和问题进行分析,制定科学高效的应对措施,保证土壤重金属污染治理的整体水平全面提高,确保土壤重金属污染治理的效率大幅度提高,保护土壤生态,为社会经济可持续发展做出重要贡献。

关键词:

士壤重金属污染;治理问题:对策

引言:

土壤作为社会发展重要基础,必须要高度重视对土壤生态环境的妥善保护与科学处理。重金属作为土壤环境最重要的指标,由于受到工业农业的快速发展,土壤中的重金属物质含量显着超标,对于整个土壤的破坏十分明显,严重影响了土壤安全,在新时期需要重点关注土壤重金属物质,并采取有效的处理措施,减少土壤重金属造成的破坏与损伤,确保土壤重金属得到有效控制。

1、土壤重金属危害

重金属是指通过自然环境难以有效降解的各种物质。包括铅汞等,这些重金属物质如果进入到人体会引发重金属中毒,对人体造成明显损伤,而在土壤和水源中会大量淤积,也会导致水生动物和植物的生长发育受限,不利于生态环境土壤污染的农田,如果种植农作物也会造成大量的重金属进入农作物内部,植物中含有大量重金属就会通过饮食进入人体而导致食品安全问题[1]。土壤重金属污染越来越严重,对人们的生活造成巨大的威胁。为此要有效处理重金属污染,降低土壤中重金属含量。

2、土壤重金属污染主要成因

目前对于土壤重金属污染的成因主要包括自然因素和人为因素两方面,其中自然因素是指在自然环境中发生的火山爆发和土壤自身形成的因素,而人为因素则涉及工业农业交通等多个领域,也是造成土壤重金属污染的关键因素。例如在干旱地区为了提高农作物的产量解决缺水问题,往往会采取大面积灌溉的方式造成土壤养分流失,或者在灌溉中所使用的水资源受到污染,导致金属含量超标等,必然会使土壤出现金属污染问题,此外在工业领域不断发展的背景下,金属冶炼对社会发展具有十分重要的作用,但在冶炼过程中也会产生大量的重金属废水,如果没有对重金属进行妥善无害化处理,而直接排放到自然环境中,会造成土壤的重金属污染[2]。在城市发展中人们的生活水平日益提高,汽车保有量显着增多,而车辆也会生成大量汽车尾气,这些汽车尾气会直接污染大气,经过雨水冲刷会导致重金属污染物渗入到土壤内部。

还有部分有机肥料来自城市建筑垃圾、河道淤泥等,这些原材料本身富含大量重金属元素。在进入到土壤后也会造成土壤重金属含量显着升高,对土壤结构造成破坏。我国地形复杂,面积范围广大,土壤种类丰富,这也使得土壤污染问题存在明显的区域性差异,在农业发达的西北地区具有良好的土壤环境,而在中南地区由于工业密集,所以土壤污染问题严重。在发达地区为了提高农作物,往往会使用大量的化肥农药,这样就会造成农业用地日积月累受到严重的污染,致使蔬菜粮食存在农药残留,而且农业用地污染问题大部分都以有机或无机复合为主,造成土壤无法复原。当土壤受到重金属污染以后,基本无法恢复,土壤之中也会富含大量的胶体致使重金属物质不断富集,长此以往重金属污染也会日益严重,在人类正常的生活与工作中,耕地的酸碱值会发生明显变化,而且化学反应也会使重金属的离子价态和形态会发生明显的变化,而且大多数的土壤重金属污染,无法通过人类的感官进行准确识别,往往需要经过长时间的沉淀以后才能发现,这样也就造成土壤重金属污染难治理难度不断增加。

3、土壤重金属污染的主要治理策略

目前在土壤污染防治中,需要高度重视对土壤环境的妥善监测,通过对土壤中的重金属指标进行快速准确监测,能够判断土壤内部重金属富集的具体情况,为此有关部门要高度重视。建设土壤监测监管机制,采取相应的设备,对土壤的组成成分进行全面分析,提高土壤检测数据的科学性,例如成立土壤监测部门,按照专业的监管机制,安排专业人员对土壤相关数据进行全方面检测,确保土壤环境得到妥善处理,在土壤数据监测完毕后,还要将有关数据上传至监管部门,明确各个地区土壤的重金属含量,确保土壤重金属污染得到有效控制,一旦发现异常超标情况,则需要采取科学的解决,确保土壤重金属物质处理的效率全面提升,满足土壤重金属污染监测的实际需求。由于我国对土壤污染防治工作开展的时间比较晚,为此在新时期要积极加强土壤污染的有效预防,制定高效目标,坚持以预防为主,保护优先,树立完善的风险监管意识,从而确保土壤污染治理的.整体水平全面提升[3]。

要主动采取分级风险管控措施探索土壤重金属污染治理的全新方案,提高控制管理的水平,同时要做好技术调查,在全国范围内对土壤污染的具体状况进行准确的排查,保证土壤污染问题得到清晰有效的控制与解决,建立土壤重金属污染相关信息化平台(表1),实现资源共享,通过设立全国规模的土壤污染监测管理网络,保证对土壤污染监测点覆盖到市县级,做到监管数据实时更新。确保土壤管理的效率全面提升。要逐步建立污染土地目录或者土地使用污染目录,严格控制土壤的实际使用途径。加强监管存量,对源头严格防控,有效提高农业污染的监督管理力度。要坚决从源头加强土壤保护,避免土地随意滥用。

表1基于GIS系统土壤环境风险控制管理体系

4、土壤重金属污染治理的主要技术

、生物治理

当前的土壤生物治理可以通过植物微生物等手段减少土壤重金属含量或降低其毒性。在植物治理中,需要积极培育能够吸附重金属物质的植物,有效去除土壤中的大量重金属物质。这种方案成本低廉,技艺简单,具有大范围推广应用的实际意义。另外可以通过微生物对土壤进行改良,但这种技术对微生物要求比较高,而且治理周期比较长,还会存在一定的风险问题[4]。

、化学防治

化学防治可以通过重金属改良剂,根据不同的金属特点采取相应的化学反应,确保对重金属进行有效抑制,使这些潜藏在土壤中的重金属能够快速凝聚,减轻土壤对重金属吸收,避免造成恶劣影响。还可以直接使用金属拮抗剂,因为金属之间存在许多的相互作用,金属的特性也并不会对人体造成明显的伤害,通过化学防治可以通过有益金属对重金属相互作用产生拮抗性,减轻重金属的活跃度[5]。

、生态修复技术

在农业生态修复中通过农艺修复或生态修复等不同的方法,可以保证土壤中的水分含量,耕作制度得到有效控制,技术人员可以通过对土壤中的水分进行控制,有效改善土壤的pH,而且有部分重金属在氧化还原下会不断迁移发生变化,此外造成土壤氧化还原的主要因素在于水含量增多,所以在修复的过程中要加强对水含量的有效调控,增强氧化还原整体效能,避免重金属的快速迁移,促进土壤修复的整体质量水平全面提高。生态修复能够对土壤的水分肥力进行快速还原,改善当地的环境气候条件,有效控制重金属污染物所处的环境介质。在土壤重金属污染治理时,生态修复技术的效率比较缓慢,在短时间内并不能看到显着的效果。

、工程治理技术

工程治理技术能够通过工程机械理论,加强对污染土地治理。目前常用工程治理技术包括换土法、克土法以及深耕翻土法等,是指被污染的土壤中增加干净土壤,并且快速将被污染土壤与外界隔离,减少土壤中的重金属污染物浓度。换土法则是直接将被污染的土壤快速挖掘,并搬运别处进行妥善处置,换上干净土壤。深耕翻地法是利用机械,使上部重金属污染物迅速向下部翻转,保证表土表面重金属污染浓度降低。在运用工程治理技术中,需要根据不同的技术要求选择科学的治理方法,通常污染程度比较轻的土地可以采用深耕翻土法,污染程度比较重的则需要采用换土法以及克土法,需要注意的是,在采用换土法时对被挖出的污染土壤要及时进行处理,避免对环境造成二次污染。

、联合修复技术

由于土壤重金属污染物的成分多样化,不同地区的污染类型,污染程度也各不相同,凭借单一的技术很难达到预期的修复效果,为此要积极针对土壤重金属污染的具体情况,采取联合修复的方式,通过对植物和微生物联合物理和化学联合等多样化的修复手段,能够促进土壤恢复效果,减轻土壤受污染的程度[6]。

、改良剂改性修复

改良剂改性修复,主要是在重金属污染土壤中加入固定配方的改良剂,使改良剂与重金属之间出现明显的吸附作用、抗结作用以及氧化还原作用,但这样的技术最终造成土壤重金属污染物活性显着下降。石灰石、碳酸钙、硅酸盐等各种改良剂相互作用还能够促进土壤的养分得到显着变化。

5、结束语

我国目前土壤重金属污染问题十分严重,而且防治工作起步晚、技术落后,给土壤重金属污染防控造成严峻挑战。针对污染物有效防治采取相应的措施加以治理,确保土壤重金属污染物的改良效果全面提高,促进我国土壤资源的安全。

参考文献

[1]赵瑞芬,程滨,滑小赞,等忻州市灌区土壤重金属污染评价及分布特征分析[J].北方园艺,2021(6):81-88.

[2]马叶,赵国梁,王晓凤,等添加螯合剂诱导栽培红叶荞菜(.)修复铅和镉污染土壤效果的研究[J].土壤通报,2021(2):416-424.

[3]薄录吉,李冰,张荣全,等.金乡县大蒜产区土壤重金属特征及潜在生态风险评价[J].土壤通报,2021(2):434-442.

[4]张启,吴明洲.某疑似污染农用地地块土壤调查布点及评价方法[J].安徽农业科学,2018(20)117-119.

[5]王海东,方凤满,谢宏芳,等芜湖市区土壤重金属污染评价及来源分析[J]2010(4):36-40.

[6]张仕军土壤中重金属污染治理存在的问题及对策研究[J]资源节约与环保,2020(9):93-94.

土壤污染隐患排查工作问题和关键技术论文

从小学、初中、高中到大学乃至工作,大家都写过论文,肯定对各类论文都很熟悉吧,借助论文可以达到探讨问题进行学术研究的目的。一篇什么样的论文才能称为优秀论文呢?以下是我帮大家整理的土壤污染隐患排查工作问题和关键技术论文,仅供参考,希望能够帮助到大家。

摘要:

本文通过阐述开展土壤污染隐患排查工作的意义,分析土壤污染隐患排查工作要点,提出当前隐患排查工作存在的问题并列举实例,建立隐患排查台账和整改问题清单,督促企业整改落实,使隐患排查成果得以应用发挥效果。

关键词:

意义;重点及方法;实例;应用;

1、对开展土壤污染隐患调查的重要意义

土壤是生态系统的基本要素之一,是人类生存的物质基础,是人类社会不可缺少的丰富资源,土壤污染具有累积性、隐蔽性、长期性的特点,且污染成分复杂、污染含量高,其空间变异性、不确定性因素较大,导致后期修复治理周期长、费用很高。“十四五”要深入打好污染防治攻坚战,其中就包括净土保卫战,其中一点就是要重点深化土壤污染重点监管单位监管,持续开展土壤污染隐患排查整治工作。隐患排查是一项有效的土壤污染预防措施,企业通过实施土壤污染隐患排查,可以及时发现土壤污染隐患或者土壤污染,及时采取措施消除隐患,提高风险管控,防止污染扩散对土壤和地下水造成的`不良后果,降低后期土壤和地下水修复的成本。土壤和地下水污染的预防和控制直接关系农产品的质量和安全、人民的健康以及经济和社会的可持续发展[1]。

2、当前隐患排查工作存在的问题

个别土壤污染重点监管单位未高度重视,排查工作停留在表面,敷衍了事,排查问题数量不仅少,而且质量不高,不能深层次地发现、挖掘存在的问题,导致对造成污染的生产设施、设备、工艺管线、储罐等做不到及时修复、管控、治理,日积月累加剧土壤和地下水污染,影响人们的身体健康。

3、排查工作要点

、排查原则

根据土壤和地下水隐患排查的内容及管理要求及企业实际情况,隐患排查工作遵循以下几点原则:

(1)针对性原则,针对厂区涉及的特征和潜在污染物特性进行排查,为场地的环境管理提供依据;

(2)规范性原则,采用程序化和系统化的方式规范场地调查过程,保证调查过程的科学性和客观性;

(3)可操作性原则,综合考虑调查方法、时间和经费等因素,结合当前科技发展和专业技术水平使调查过程切实可行。

、排查重点及方法

首先区分行业类别,再规范企业排查重点。一般从企业原始资料、管理制度等软环境着手,同时注重企业自行监测报告成果应用,综合分析确定排查重点场所、重点设施,形成排查清单;再从企业现场就重点场所、重点设施等内容,逐一开展全面排查。

、从企业原始资料下手开展隐患排查

重点从企业环评、生产工艺设计、项目建设工程验收、工程监理、生产设备、污水治理设施及地下管道、储罐、构筑物清单及其主要场所防渗、防腐设计等原始资料,开展书面资料全面检查核实,排查是否存在土壤污染隐患,并通过使用、涉及年限、寿命剖析、明确隐患排查方向和重点。以焦化行业为例,其焦炉生产区、熄焦塔、煤气净化的冷鼓区、初冷区、电扑焦油区、脱硫工段区、硫磺工区、硫氨工段区、粗苯工段区、成品罐区、脱硫废液提盐工段区、各类围堰、污水处理站、熄焦塔冷却池、厂区事故水池、厂区初期雨水收集池、煤气净化各工段地下槽水泥池、雨水收集沟等重点区域是否有防渗设计图纸、施工监理、工程验收等;地下管道、储罐是否有防腐设计以及截至目前使用年限;地上储罐是否防腐或双层罐、各储罐是否配齐围堰。逐一建立排查清单,根据原始资料排查出的缺陷,确定隐患重点。在此基础上,通过进一步资料收集、人员访谈,确定重点场所和重点设施设备,即可能或易发生有毒有害物质渗漏、流失、扬散的场所和设施设备,建立原始资料发现问题清单和整改台账。

、注重企业自行监测报告成果应用

紧紧结合上年度企业土壤和地下水自行监测报告,根据检测结果及结论分析,确定现场排查重点,将检测点位出现的污染趋势或超标情况,追根溯源到生产设备、设施、工艺管线和储罐,作为现场排查重点,建立自行监测发现问题清单和整改台账。

、现场排查重点场所、重点设施,形成排查清单

根据每个生产工艺确定的排查清单,全面开展现场排查,按照有毒有害物质产生、贮存、转运、处置等环节,逐点位确认企业是否存在土壤污染隐患。对现场排查出的问题,逐个建立问题整改清单和整改台账。

(1)肉眼可见隐患现象排查:现场检查各类设备、设施、地上地下储槽、储罐、地上地下管道、阀门以及各类泵体、风机等是否存在跑冒滴漏渗问题,现场地面是否有明显污染痕迹,防渗地面是否有肉眼可见裂纹、裂缝及破损、老化现象。

(2)制度建设方面排查:车间班组是否建立定期巡查、巡检制度;是否以车间班组为单位,建立相应土壤污染防治方面的岗位操作规程、岗位管理制度、相关奖惩制度、岗位责任制、月考核制度等。

(3)土壤污染防治措施方面排查:检查每个车间班组是否建立和完善日常运行、管理、设备巡检、维修活动及岗位操作,预防土壤污染的跑、冒、滴、漏、渗、洒、溅落等相关措施和配备了相关设施(如设备、设施的防止机油、液体物料洒落滴溅的底座托盘、检修托盘、接油桶、围堰等)。

(4)应急方面的排查:检查各车间班组是否建立应对突发泄漏、流失、扬散等紧急事故情况下的应急预案,是否配备相应应急物资及设施等。

(5)培训方面的排查。现场检查各车间班组是否对岗位工人建立和实施岗位操作、巡检、巡查、维修、事故应急方面,开展防止造成土壤污染的专业技能、专业知识培训,是否有培训记录、培训照片,培训内容是否翔实、实际、可操作性强。

(6)排查设备、管道、储罐等检漏、报警设施配备情况及是否运行有效,地下储罐、储槽、地下管线等是否按要求配备了泄漏检测及报警装置,是否能正常有效发挥作用。

4、列举现场排查问题实例

针对重点场所和重点设施设备,通过土壤污染预防设施设备(硬件)和管理措施(软件)的组合排查,排查土壤污染预防设施设备的配备和运行情况,有关预防土壤污染管理制度建立和执行情况,综合分析是否能有效防止和及时发现有毒有害物质渗漏、流失、扬散,并形成隐患排查台账。对现场排查出的问题,逐个建立问题整改清单和整改台账。

实例1:现场检查各类设备、设施、地上地下储槽、储罐、阀门以及各类泵体、风机是否存在液体、油类或油污水跑、冒、滴、漏问题,现场地面是否存有明显污染痕迹,防渗地面是否有肉眼可见的裂纹、裂缝及破损、老坏现象。如某生产区为砖沏地面,无防渗措施;某一区域现场可见混凝土地面存在较大缝隙,防渗效果无法保证,某液体泵和阀门日常滴漏无托盘等污染防治措施。

实例2:检查车间班组是否建立定期巡查、巡检制度;是否以车间班组为单位,建立相应土壤污染防治方面的岗位操作规程、岗位管理制度、相关奖惩制度、岗位责任制、月考核制度等。最大的隐患来源于制度、责任缺失。如,个别企业未建立定期巡查、巡检制度,日常漏油未及时采取防治措施;个别企业未建立土壤污染防治岗位操作规程及管理制度;无土壤污染防治奖惩制度、月考核制度等,对日常存在的污染隐患不重视,视而不见。部分企业在岗位操作、巡检、巡查、维修、事故应急方面,无土壤污染防治专业技能、专业知识培训内容,导致现场管理不到位。

实例3:检查应急预案及应急措施落实情况。如,个别企业应对突发泄漏、流失、扬散等紧急事故情况下的应急预案及相应应急物资及设施不完善;预案内容流于形式,无实际可操作内容,为了应付而应付;无相应的应急物质储备;部分企业地下储罐、储槽未配备泄漏检测设施等问题十分普遍。

5、编制问题清单和整改记录表,督促企业实施整改

(1)根据隐患排查台账,制定整改方案,针对每个隐患提出具体整改措施,以及计划完成时间。整改方案应包括必要的设施设备提标改造或者管理整改措施。重点监管单位应按照整改方案进行隐患整改,形成隐患整改台账。

(2)针对隐患问题,逐项建立整改制度,明确专人负责,建立长效整改管理机制。

(3)制定隐患排查整治计划,定期向属地生态环境部门报送开展情况,确保按时按质完成土壤污染隐患排查整治。

(4)实施销账管理,每个问题明确到责任车间班组、具体负责人员,明确整改措施、完成时限,完成一个,销号一个[2]。

6、加强隐患排查成果应用

(1)隐患排查活动结束后,建立隐患排查档案并存档备查。隐患排查成果用于指导重点监管单位优化、加强土壤和地下水污染防治日常管理、制度建立、污染防治措施落实、每年自行监测点位布设等相关工作。

(2)完善重点环节土壤污染防治管理制度和预防措施,如加强土壤污染防治岗位责任及岗位技能、土壤污染防治知识培训。

(3)通过定期开展土壤污染隐患排查,不断提高土壤污染重点监管点位土壤污染防治管理水平。

7、结语

土壤污染已成为我国突出的环境问题,因此土壤污染治理已经迫在眉睫。本文在落实土壤污染治理预防排查中,如何履行职责,对排查工作进行举例概括,分析土壤污染隐患排查工作要点,希望加以细化完善后期对土壤污染的治理。

参考文献

[1]刘小彬某垃圾焚烧厂土壤自行监测与污染隐患排查分析[J].广东化工,2021,48(7)-137-139.

[2]杨月犁构建现代化土壤污染防治体系守护黑土地的探讨[J].环境保护与循环经济,202040(11):1-3.

[3]孙新宗浅析土壤污染防治的难点与对策[J]环境与可持续发展,(3):140-142.

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