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    居民向城市污水管網(wǎng)注排廢棄物行為的調(diào)查研究

    2018-05-13 16:55:08P.
    水利水電快報(bào) 2018年4期
    關(guān)鍵詞:廢棄物管網(wǎng)受訪者

    [] P.

    1 研究背景

    社區(qū)污水處理很重要,但其成本在不斷上升。據(jù)法國(guó)生態(tài)能源可持續(xù)發(fā)展部提供的資料,2008年居民用水量占總用水量的53%。大里昂市區(qū)(以下簡(jiǎn)稱GL)地下污水管網(wǎng)每年收集雨污水量約2億m3,其中雨水約占60%,其他污水約占40%。剩余雨水經(jīng)排水溝匯入獨(dú)立雨水收集池。為了降低無(wú)雨或小雨天氣下傳統(tǒng)生活污水的污染物濃度,收集的生活污水需進(jìn)入污水處理廠處理,處理后尾水排入當(dāng)?shù)厮w。如果污水管網(wǎng)混入了特殊污染物或過(guò)多的雨水,超出處理廠的處理負(fù)荷,則部分污水可能未經(jīng)處理直接通過(guò)合流制溢流設(shè)施排放。因此,收集的污水水質(zhì)在一定程度上決定了最終排放到自然環(huán)境的水體水質(zhì)。

    污水中主要污染物為有機(jī)質(zhì)和氮,污水處理廠能有效處理這些污染物。此外,污水中還含有少量的磷酸鹽、硫酸鹽、氯化物、多環(huán)芳烴(PAHs)、金屬和殺蟲(chóng)劑等。依據(jù)《歐盟水框架指令》(WFD)和法國(guó)《生態(tài)和地表水化學(xué)狀態(tài)評(píng)價(jià)規(guī)則》,按其危險(xiǎn)性對(duì)以上物質(zhì)進(jìn)行分類。這些物質(zhì)多數(shù)殘留物累積在污泥中,因此,有必要將污泥進(jìn)行資源再利用或送到垃圾填埋場(chǎng)填埋。

    GL已采取措施減少工業(yè)廢水排放,居民也希望如此。事實(shí)上,有些家庭只是偶爾注排一些廢棄物進(jìn)入污水管網(wǎng),正常情況下,這些廢棄物將進(jìn)入污水處理廠,廢棄物包括油漆、白酒、電機(jī)冷卻油、固廢(濕巾、棉花等)和殺蟲(chóng)劑。GL認(rèn)為居民可能對(duì)污水問(wèn)題缺乏正確認(rèn)識(shí),沒(méi)有全面掌握廢棄物處置方法。為此,GL開(kāi)展了相關(guān)知識(shí)培訓(xùn)和環(huán)?;顒?dòng),如組織兒童參觀污水處理廠,并免費(fèi)向其發(fā)放宣傳單,但這些行動(dòng)計(jì)劃開(kāi)展得還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。此外,盡管由GL來(lái)負(fù)責(zé)整個(gè)城市的排水系統(tǒng)和污水處理管網(wǎng),但大多由水務(wù)公司代其與居民就用水和習(xí)慣進(jìn)行直接聯(lián)系,而這種聯(lián)系僅限于水賬單傳遞和賬單支付(包括水處理成本信息)。

    GL認(rèn)為,有2種方法可能對(duì)居民行為產(chǎn)生有效影響。第一種方法是了解污水管網(wǎng)中特定污染物的擴(kuò)散規(guī)律,以評(píng)估當(dāng)?shù)卣咝?yīng)。根據(jù)實(shí)測(cè)污染物濃度,可了解污染物擴(kuò)散情況,進(jìn)而在社區(qū)范圍內(nèi)找到污染源;針對(duì)這一情況,財(cái)政激勵(lì)可能被用于“誰(shuí)污染誰(shuí)付費(fèi)”的原則。第二種方法建立在非貨幣和非個(gè)人激勵(lì)的基礎(chǔ)上。該方法重點(diǎn)了解居民注排廢棄物進(jìn)入污水管網(wǎng)的決定是如何做出的,用何種方法可以激勵(lì)居民改變行為,以及采用何種情況和借助何種信息來(lái)影響這種行為發(fā)生變化。盡管已有的研究文獻(xiàn)涉及大量行為科學(xué),但在污水領(lǐng)域很少出現(xiàn)利他行為。

    因此,該研究旨在:①評(píng)估廢棄物排入后污染物的濃度變化,對(duì)污水管網(wǎng)中污染物傳輸和擴(kuò)散進(jìn)行模擬,以識(shí)別污染源;②調(diào)查居民污水相關(guān)知識(shí)和排放動(dòng)機(jī),避免處理污水管網(wǎng)中的液態(tài)污染物,因?yàn)樵撐廴疚飼?huì)被排入污水處理設(shè)施進(jìn)行處理。

    2 研究方法

    2.1 水動(dòng)力數(shù)值模擬

    該研究通過(guò)分析獨(dú)立污水管網(wǎng)出口處(安裝了傳感器)污染物濃度來(lái)識(shí)別污染源。研究假設(shè)污水管網(wǎng)下游段污染信號(hào)強(qiáng)度隨污染物投放位置的變化而變化。為了檢驗(yàn)這一假設(shè),對(duì)標(biāo)準(zhǔn)污水管網(wǎng)中污染物濃度的傳播進(jìn)行了數(shù)值模擬。

    獨(dú)立污水管網(wǎng)位于羅納(St Priest)省(靠近法國(guó)里昂),覆蓋區(qū)域范圍1 km2,區(qū)域內(nèi)主要為居民住宅。GL水資源監(jiān)管處提供了污水管網(wǎng)的地圖和地理信息系統(tǒng)(GIS)資料:①污水管網(wǎng)的拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò);②各段管道坡度和直徑;③進(jìn)水口位置及其連接的房屋數(shù)量。

    根據(jù)管道旱流污水標(biāo)準(zhǔn),假設(shè)各進(jìn)水口入管污水量等于與該進(jìn)水口相連的房屋數(shù)乘以4(人),再乘以上午09:00人均用水量(以每人 0.31 L/min計(jì))。

    基于各進(jìn)水口污水量,可推算污水管網(wǎng)每段管道的正常水深(均勻明渠流)和濕周。為了更好地模擬管道幾何圖形(接頭處和落差建筑物等)和提高網(wǎng)格計(jì)算精度,假設(shè)等效矩形濕周與實(shí)際圓形管道自由水面寬相同。

    將全部管道劃分成110萬(wàn)個(gè)單元網(wǎng)格(管道寬度上為8個(gè)單元、深度上為4個(gè)單元),最終生成和編制出水幾何體。采用StarCCM+流體動(dòng)力學(xué)計(jì)算程序?qū)η逅?不含污染物)進(jìn)行三維初步計(jì)算,基于k-epsilon湍流閉合方案,自由面以及壁面邊界條件采用剛蓋假定,求解三維穩(wěn)態(tài)雷諾-均勻流-斯托克斯(3D-steady-RANS)方程。基于三維平流擴(kuò)散方程計(jì)算污染物傳播,計(jì)算時(shí)假設(shè)標(biāo)量守恒(密度相同)和紊流施密特?cái)?shù)時(shí)空不定(取0.9)?;趶牧黧w動(dòng)力學(xué)計(jì)算得到的湍流粘性系數(shù),計(jì)算湍流擴(kuò)散系數(shù)。有學(xué)者研究得出,由于使用了剛蓋假定,三維數(shù)值法能較好地重現(xiàn)管道連接下段的混合水動(dòng)力學(xué),從而模擬管道連接下段的污染物擴(kuò)散。

    有學(xué)者注意到,從支管進(jìn)水口進(jìn)入的水體流速超過(guò)了干管,其下游段水流出現(xiàn)混合螺旋性次生流,大大加強(qiáng)了下游段污染物濃度的均勻化。1979年費(fèi)舍爾等學(xué)者提出,下游段污染物完全混合長(zhǎng)度,轉(zhuǎn)變成為15個(gè)分支寬度。然后在污水管網(wǎng)各進(jìn)水口相繼注入被動(dòng)示蹤劑代替清水,注入時(shí)間持續(xù)14 s??蓪?duì)各住宅產(chǎn)生的 0.27 L污染負(fù)荷進(jìn)行模擬。

    通過(guò)后續(xù)模型模擬,完成了直到出水口的污水管網(wǎng)內(nèi)污染物擴(kuò)散分析。

    2.2 家庭廢棄物處置行為調(diào)查

    當(dāng)前普遍使用Benabou 和Tirole利他行為模型模擬生活污水產(chǎn)生的行為。有大量經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)論述利他行為。研究結(jié)果顯示,利他主義者起初可能不會(huì)理性地考慮經(jīng)濟(jì)因素,因?yàn)槔袨樾枰獣r(shí)間或精力成本,往往不會(huì)產(chǎn)生明顯的經(jīng)濟(jì)效益。事實(shí)上,通常人們很想知道,為什么不通過(guò)生活污水管網(wǎng)注排更多廢棄物,而是用其他行為來(lái)代替(再利用或其他),就算不考慮費(fèi)用,從耗時(shí)費(fèi)力角度來(lái)看代價(jià)也很大。為此建議,利他主義者符合三大類動(dòng)機(jī):“貨幣”、“利他主義/公益”和“名譽(yù)”。

    貨幣獎(jiǎng)勵(lì)通常體現(xiàn)在污染罰款,但也可能收到安裝更多環(huán)保設(shè)備的補(bǔ)貼。通常認(rèn)為污水為非點(diǎn)源污染,即無(wú)法確定污染源。如果確實(shí)是這樣,盡管有時(shí)實(shí)施貨幣獎(jiǎng)勵(lì),但并無(wú)意義,因?yàn)椴豢赡軐?duì)人們難以捉摸的行為進(jìn)行罰款或獎(jiǎng)勵(lì)。污水本質(zhì)上是否為非點(diǎn)源污染,這是第一種方法研究的目標(biāo)。

    利他主義和公共利益的考慮,包括作為關(guān)注他人福祉或區(qū)域水生態(tài)環(huán)境“健康”的利他行為的非物質(zhì)回報(bào)動(dòng)機(jī)。就污水而言,這樣的動(dòng)機(jī)至少需要了解一些水資源循環(huán)和廢物網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識(shí)。

    名譽(yù)激勵(lì)機(jī)制產(chǎn)生的效益可能來(lái)源于自身給其他人或自己留下的美好印象。自身形象可能反映出精神滿足或“溫情效益”情感等,但許多非物質(zhì)利益具有更多的社會(huì)屬性。

    為了探尋能影響行為的手段,借助Benabou 和Tirole模型,對(duì)家庭注排廢棄物行為的調(diào)查進(jìn)行設(shè)計(jì)與管理,旨在通過(guò)計(jì)量分析各種動(dòng)機(jī)是否顯著影響居民生活污水排注的行為。即使不能直接詢問(wèn)受訪者的動(dòng)機(jī),也可檢驗(yàn)出顯著性因子,該因子會(huì)顯示每個(gè)動(dòng)機(jī)是否對(duì)行為產(chǎn)生顯著性影響。通過(guò)了解污水系統(tǒng)指標(biāo),可能出現(xiàn)公共利益動(dòng)機(jī),如處理廠用途、生活污水去向、個(gè)人水上娛樂(lè)活動(dòng)、關(guān)注水污染問(wèn)題并愿意分享等。研究結(jié)果顯示,如果居民自身污水行為受其親朋好友影響,則名譽(yù)動(dòng)機(jī)對(duì)居民行為影響顯著。

    3 結(jié)果與討論

    3.1 污染物濃度分布曲線

    模擬污染物從每個(gè)進(jìn)水口至下游管段間的傳播途徑。污染物團(tuán)隨主流向下傳播,沿橫向、垂向及水流方向擴(kuò)散。在與其他管道連接處產(chǎn)生復(fù)雜的紊流混合水流。

    圖1為18類污染物投入點(diǎn)下游斷面(出水口)中心的污染物濃度歷時(shí)變化。出水口歷時(shí)變化濃度峰值出現(xiàn)在污染物到達(dá)的時(shí)刻。模擬結(jié)果顯示,每個(gè)模擬污染物濃度曲線形狀相似,即每個(gè)投入點(diǎn)的污染物在出水口處其濃度呈正態(tài)分布,曲線峰值位于中心。事實(shí)上,即使每段管道連接處出現(xiàn)復(fù)雜的紊流混合水流,引起混合污染團(tuán)正好出現(xiàn)在管道連接處的下游,其距下個(gè)管道連接處的距離(一般為100 m)遠(yuǎn)大于橫向和垂向距離(一般為1 m)。因此,在污染水流到達(dá)下一個(gè)連接處之前,污染物已充分混合均勻。然而,諸多模擬結(jié)果顯示,似乎污染物濃度峰值和橫向擴(kuò)散變化很大。

    圖1 出水口18類污染物濃度歷時(shí)變化曲線

    圖2點(diǎn)繪出圖1中每條曲線的濃度峰值,該峰值為從每類污染物投入點(diǎn)至下游斷面污染物傳播時(shí)間的函數(shù)。二者關(guān)系密切:隨著污染物傳播時(shí)間延長(zhǎng),污染團(tuán)得以不斷擴(kuò)散,出水口處濃度峰值相應(yīng)下降。然而,對(duì)于出水口一次實(shí)測(cè)的污染物濃度峰值,污染物可能的投入點(diǎn)數(shù)量與污水管網(wǎng)主分支數(shù)量相同。

    圖2 出水口污染物排放峰值與傳播歷時(shí)對(duì)應(yīng)關(guān)系

    總之,根據(jù)污水管網(wǎng)內(nèi)傳感器得到的污染物濃度資料分析,即使完全掌握污水管網(wǎng)的基本情況,并在作了假設(shè)的前提下(區(qū)域內(nèi)每個(gè)居民耗水量相同,瞬時(shí)投放未混合污染負(fù)荷),也無(wú)法確定污染來(lái)源。該研究?jī)H在出水口進(jìn)行污染物濃度觀測(cè),這有礙管網(wǎng)內(nèi)污染來(lái)源的進(jìn)一步檢測(cè)嘗試和逆推法開(kāi)發(fā)。識(shí)別污染源唯一可能的方法是需要配置一個(gè)大型傳感器網(wǎng)絡(luò),每個(gè)主支至少有一個(gè)傳感器,由于設(shè)置復(fù)雜及其成本昂貴,這種方法不切實(shí)際。在此前提下,非貨幣和非個(gè)性化激勵(lì)肯定為人們所需要。

    3.2 公眾調(diào)查和計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型

    2013年4~5月羅訥省市政當(dāng)局開(kāi)展了一次公眾調(diào)查(調(diào)查內(nèi)容包括水力學(xué)動(dòng)態(tài)模擬)。GL也參與了問(wèn)卷內(nèi)容的設(shè)計(jì),內(nèi)容涉及廣泛(見(jiàn)表1)??紤]到不可能與受訪者事先預(yù)約,問(wèn)卷回收率相當(dāng)高,為20%~30%左右。受訪者在了解調(diào)查內(nèi)容之前就決定參加,這樣所獲得的調(diào)查結(jié)果具有代表性。共收到101份完整可用問(wèn)卷,現(xiàn)場(chǎng)采訪隨機(jī)進(jìn)行,旨在避免各種形式的空間聚類。雖然問(wèn)卷數(shù)量不多,但受訪者的年齡和性別具有代表性,職業(yè)上稍作了細(xì)分。

    由表1可見(jiàn),受訪者非常了解各種生活廢棄物,因?yàn)楹苌儆小安恢馈被颉捌渌?未指明”的回答。排入室外排水溝等廢棄物很少。根據(jù)廢棄物分類,廢棄物處置的3個(gè)主要方式是一般垃圾箱(0~91%)、回收垃圾桶(0~79%)或家庭污水系統(tǒng)(0~85%)。7類廢棄物決不能投入家庭污水管網(wǎng):干食品、植物檢疫產(chǎn)品、碳?xì)浠衔?、藥品、化妝品和固態(tài)保健品、香煙頭和土壤/沙子。

    表1中每位受訪者需針對(duì)每種廢棄物回答若干問(wèn)題。隨后,僅回答是否排入家庭污水管網(wǎng)的決定,即不考慮表1各列的因素,僅考慮家庭污水1項(xiàng)。根據(jù)卡梅隆等學(xué)者的研究,面板數(shù)據(jù)設(shè)置中的叉狀分枝決定由面板數(shù)據(jù)模型表示。

    (1)

    式中,如果第i個(gè)受訪者選擇將廢棄物t丟進(jìn)家庭污水系統(tǒng),則yit=1;否則yit=0;xit是回歸矢量或解釋因子;αi是受訪者未知特殊效應(yīng);β是未知系數(shù)矢量。β系數(shù)傳統(tǒng)上用最大似然法進(jìn)行估計(jì),很多計(jì)量經(jīng)濟(jì)軟件可對(duì)其進(jìn)行估算。β系數(shù)的正值或負(fù)值表明其對(duì)Pr{yit=1}的定性影響:如果為正值(負(fù)值),相應(yīng)因子的增加提高(減少)了Pr{yit=1 },其他條件不變。也可以計(jì)算全部的邊際效應(yīng),但這不在該研究范圍內(nèi)。

    表1 問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果匯總

    1978年豪斯曼測(cè)試明確表明,個(gè)人特殊效應(yīng)αi缺乏內(nèi)生性。因此,將其有效性稱之為隨機(jī)效應(yīng)模型,這尤其意味著未發(fā)現(xiàn)的個(gè)體因素,雖然肯定對(duì)注排廢棄物決定存在影響,但與模型內(nèi)的任何因子沒(méi)有關(guān)系,不存在混雜效應(yīng)。假設(shè)浪費(fèi)行為間存在相關(guān)性,如有些人可能喜歡隨處回收廢物,隨機(jī)效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型假定,所有廢棄物和受訪者間的相關(guān)性相同。

    表2列出了大量化學(xué)廢棄物調(diào)查結(jié)果。之所以研究化學(xué)廢棄物,直觀上認(rèn)為它們是相對(duì)同類的廢棄物。

    表2顯示每種廢棄物處置方式截然不同,正如表1所列行為。各種廢棄物排入家庭管網(wǎng)的概率變化范圍較大(從大約85% 到幾乎為零)。這可以通過(guò)表2 中代表廢棄物種類的7個(gè)變量的高度顯著性得到反映(P值明顯小于傳統(tǒng)的5%)。另一方面,沒(méi)有傳統(tǒng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)變量可充分解釋廢棄物處置(P值大于傳統(tǒng)的5%),變量包括年齡、性別、教育程度、家庭成員構(gòu)成、寵物、房屋所有權(quán)。換句話說(shuō),社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征對(duì)廢棄物處置行為產(chǎn)生的影響可忽略不計(jì),但能表明受訪者產(chǎn)生“公益/利他主義”動(dòng)機(jī)的變量影響不明顯(P值大于5%),這些受訪者長(zhǎng)期在該區(qū)域生活,了解處理廠用途,清楚家庭污水管網(wǎng)是否與處理廠連接,擔(dān)心水質(zhì)污染或有水上娛樂(lè)活動(dòng),或在任何情況下,所有受訪者的調(diào)查結(jié)果相似,不受以上變量的影響。

    表2 各種化學(xué)廢棄物排入家庭污水管網(wǎng)的概率分析匯總

    注:*為未說(shuō)明影響不顯著的社會(huì)經(jīng)濟(jì)變量。

    如果受訪者認(rèn)為鄰里和親屬將相應(yīng)廢棄物排入家庭污水管網(wǎng),代表鄰里將相同廢棄物排入家庭污水管網(wǎng)的虛擬變量值取1,這一變量簡(jiǎn)稱為“模仿”變量。模仿是人潛在的天性,將該變量作為興趣變量。也就是說(shuō),受訪者可能將這一模仿行為合理化或?yàn)槠湫袨檗q護(hù)。然而調(diào)查結(jié)果并非如此,鄰里或親屬如何處置廢棄物對(duì)居民影響較大,這解釋了模仿變量的因果含義,如公眾宣傳活動(dòng)肯定會(huì)改變居民行為。模仿高度顯著(P值遠(yuǎn)小于5%),β為正值,當(dāng)與代表廢棄物類型的虛擬變量比較時(shí),系數(shù)值相對(duì)較大。

    另一個(gè)“準(zhǔn)備改變習(xí)慣”的變量可被歸類為名譽(yù)效應(yīng),該變量試圖向外界展示一種名譽(yù)(或至少在當(dāng)面采訪時(shí))。該變量P值約10%,盡管不顯著,但除了模仿和廢棄物種類變量之外,該值最小。如果家庭污水行為的驅(qū)動(dòng)力不是唯一的,這也說(shuō)明名譽(yù)效應(yīng)為主要影響因素。

    4 結(jié) 論

    該研究旨在探討減少居民注排廢棄物進(jìn)入污水管網(wǎng)系統(tǒng)的解決途徑。對(duì)2種可能性進(jìn)行了檢測(cè),與研究的兩個(gè)主要內(nèi)容一致:①能夠采用簡(jiǎn)單方法識(shí)別出污染源,以將重點(diǎn)放在改變家庭或社區(qū)廢棄物處置習(xí)慣上;②考慮采用何種激勵(lì)可引導(dǎo)居民改變排注廢棄物進(jìn)入污水管網(wǎng)的不良習(xí)慣。

    第一部分旨在驗(yàn)證通過(guò)分析污水管網(wǎng)出水口處傳感器所獲得的濃度信號(hào),確定是否能識(shí)別出污染源。由此將法國(guó)羅訥省污水管網(wǎng)當(dāng)成一個(gè)幾何體,對(duì)其進(jìn)行網(wǎng)格化,模擬出與居民上午09:00排放的生活污水量一致的典型3D流態(tài)。對(duì)每座房屋入管的污染物進(jìn)行模擬,再比對(duì)其在出口處響應(yīng)的污染物濃度。模擬結(jié)果顯示所有模擬系列相似,并呈類似的正態(tài)分布,從而無(wú)法識(shí)別污染源,可以區(qū)分的唯一信息是估算的污染物傳播歷時(shí)。

    第二部分得出了注排廢棄物進(jìn)家庭污水管網(wǎng)行為的調(diào)查結(jié)果。調(diào)查結(jié)果顯示,對(duì)不同類型的廢棄物,其行為是明顯不同的;受訪者似乎清楚地知道其鄰居是如何處置每種廢棄物的;沒(méi)有傳統(tǒng)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子接近標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)計(jì)顯著性水平。從可能代表“利他主義/公益”和“名譽(yù)”行為動(dòng)機(jī)的因素中分離出其他因素,意外發(fā)現(xiàn)能代表“利他主義/公益”動(dòng)機(jī)的因素不顯著。因此,不太可能通過(guò)該動(dòng)機(jī)來(lái)影響注排廢棄物進(jìn)家庭污水系統(tǒng)的行為,例如污水會(huì)對(duì)環(huán)境造成影響的社會(huì)意識(shí)不太可能影響個(gè)人行為。2個(gè)因素影響名譽(yù)動(dòng)機(jī):改變習(xí)慣的意愿和受訪者是否認(rèn)為其鄰居將某些廢棄物排入家庭污水管網(wǎng),后者是唯一呈顯著性影響的因素。換言之,當(dāng)受訪者認(rèn)為鄰居將某些廢棄物排入家庭污水管網(wǎng)時(shí),也極有可能會(huì)這樣做。也就是說(shuō),不會(huì)因?yàn)槭茉L者注排某類廢棄物進(jìn)入家庭污水管網(wǎng),而認(rèn)為其鄰居也會(huì)如此。

    研究沒(méi)有確定這種影響應(yīng)該采取何種形式,但研究結(jié)果清楚地表明,影響居民排放廢棄物行為的最大驅(qū)動(dòng)力可能是鄰居或親戚的行為,而非廢棄物對(duì)環(huán)境的影響或廢棄物造成水污染的宣傳。

    邱訓(xùn)平譯

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    小康(2022年19期)2022-07-09 10:41:00
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    世界博覽(2020年19期)2020-10-30 10:02:46
    管網(wǎng)獨(dú)立是妥協(xié)還是改革
    能源(2018年8期)2018-09-21 07:57:20
    從管網(wǎng)獨(dú)立看國(guó)企改革
    能源(2018年8期)2018-09-21 07:57:20
    管網(wǎng)改革虛實(shí)
    能源(2018年8期)2018-09-21 07:57:18
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