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以某典型废玻璃回收厂区作为研究对象, 监测和分析了车间及厂区内部的噪声强度、空气颗粒物(PM2.5、PM10) 浓度等环境指标, 点位布设涵盖了车间入口、人工分拣、物料筛分、破碎、干法清洗等关键工艺环节; 其次, 解析了空气颗粒物的组分及形貌特征, 并对其在厂区及车间内部的时空分布特征进行了研究; 此外, 利用噪声控制模型模拟并分析了隔声罩对噪声的控制作用。结果表明, 生产车间中工作态的空气颗粒物浓度显著高于非工作态, 其中干法清洗区浓度最高, 其PM2.5 浓度为3.725 mg/m3, PM10浓度为4.055 mg/m3; 噪声监测结果显示生产车间内噪声强度较高, 达到99.5 dB, 而引入隔声罩后噪声强度可降至67 dB, 结果表明, 隔声罩可有效控制频率为125~1 000 Hz 的噪声。该研究可为废玻璃的绿色、高效回收处置提供理论基础和实践经验。 相似文献
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在公共卫生等应用领域,经常会同时出现零观测值、一观测值较多的情况. 为更好地拟合这类数据,采用0?1膨胀负二项分布及其回归模型进行分析. 在数据扩充基础上,结合Pólya?Gamma潜变量对模型参数进行贝叶斯推断. 最后,对我国湖北省2019冠状病毒病(COVID?19)死亡数据集进行分析. 研究表明,0?1膨胀负二项回归模型能够达到更好的拟合效果. 相似文献