第１７卷第３期 重庆科技学院学报（自然科学版） ２０１５年６月 西安市ＰＭ ２．５污染水平时空分布特征 及其成因分析 李凤 纵孟 晁代强 易俊 ， （１．重庆科技学院安全工程学院，重庆４０１３３１；２．重庆市安全生产科学研究院，重庆４０１３３１） 摘要：在研究西安市２０１３年１—４月份的ＰＭ２．５污染水平的基础上，对ＰＭ２．５质量浓度逐日变化规律和各月份 分布情况进行分析，结果显示西安市１—３月份的ＰＭ２．５污染较为严重且质量浓度值震荡性显著，４月份ＰＭ２．５质 量浓度值相对偏低且较平稳。然后通过每个观测点统计各级别ＡＱＩ出现的频率，描述每个观测点的污染状况，计算 ＡＱＩ指标各监测物质的相关性矩阵，结果显示ＰＭ１０与ＰＭ２．５的相关性最大，ＣＯ、ＳＯ 和ＮＯ：与ＰＭ２．５呈显著正相 关，结合西安市的实际情况分析ＰＭ２．５指标的成因。 关键词：ＰＭ２．５；污染特征；相关性矩阵 中图分类号：Ｘ５１３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７３—１９８０（２０１５）０３—０１２１—０４ 大气与人类生存息息相关，但是随着工业的发 展，空气污染日益严重。大气中的悬浮颗粒物造成 各月份分布情况来描述其时间变化规律。 １．１．１ ＰＭ２．５质量浓度逐日变化规律 的雾霾天气更加频繁，由此给人体健康和环境带来 危害，成为制约社会经济发展的重要因素¨Ｉ２ Ｊ。随 着环境空气质量指数（ＡＱＩ）标准的实施，细颗粒物 利用Ｅｘｃｅｌ表绘制了２０１３年１—４月份西安市 ＰＭ２．５平均质量浓度变化规律图（图１），并对其进 行分析。 ＰＭ２．５（粒径≤２．５ ｍ）作为学术界的新课题开始 进入公众视线。ＰＭ２．５粒径小、表面积大，有害物 质更易于附着并积累，因而对人体和环境的危害 性远大于粗颗粒物。近年来国际上对我国大气中 冒６ｏ。 ・５００ 蔷伽 艇３００ 刺ＰＭ２．５进行的大量实验和研究成果表明，我国气溶 胶细微颗粒物污染程度有进一步恶化的趋势，研究 ２００ ’ｃ ，ｉ １００ 富 ０ ＰＭ２．５的污染特征和成因迫在眉睫 。以颗粒物 污染较为严重的西安市为研究对象，选取覆盖西安 日期（ｍｍ—ｄｄ１ 市主要区县的１３个ＰＭ２．５质量浓度监测点，对其 ２０１３年１—４月份ＰＭ２．５污染的特征及其成因进 行分析 图１ ２０１３年１—４月份西安市ＰＭ２．５ 全市平均质量浓度变化规律图 １ 西安市ＰＭ２．５的时空分布规律及污染 评估 １．１ 西安市ＰＭ２．５质量浓度的时间变化规律 从图１可知，西安市２０１３年１月１日至４月２６ 日的日均ＰＭ２．５浓度在５Ｏ～５００ Ｉ￣ｇ／ｍ 变化。从 ２０１３年１月１日开始，污染物逐渐积累，到１月８日 ＰＭ２．５质量浓度达到第一次高值，为３６４ Ｉ￣ｇ／ｍ ，将 ２４ ｈ ＰＭ２．５小时平均质量浓度作平均，得到ＰＭ２．５ 日平均值为２２０ ｇ／ｍ ，１月９日ＰＭ２．５的质量浓度 相关资料显示，气象条件对大气污染水平有较 大影响 ］。为了使气象因素的影响降到最小，本次 研究主要通过分析西安市ＰＭ２．５逐日变化规律和 收稿日期：２０１４—０９—０２ 逐渐降低。之后几天空气状况较好，颗粒物的质量 基金项目：国家自然科学基金项目（９１０２４０３１）；重庆科技学院研究生科技创新项目（ＹＫＪＣＸ２０１３０１６） 作者简介：李凤（１９９０一），女，河南安阳人，重庆科技学院在读硕士研究生，研究方向为安全技术及工程。 ・１２ｌ・ 李凤，等：西安市ＰＭ２．５污染水平时空分布特征及其成因分析 浓度逐渐增大，１月１９日ＰＭ２．５平均质量浓度增加 至４２ Ｉ．Ｌｇ／ｍ ，到１月２９日ＰＭ２．５日平均值为２４０ Ｉｘｇ／ｍ 。值得注意的是，２月１０日是中国的传统佳 节——春节，由于鞭炮燃放造成污染物质量浓度 日平均最高值达５００ ｇ／ｍ 。在随后的观测中，西安 市区颗粒物污染较前一段时间降低，但仍有数个污 染高值出现，如２月１６日ＰＭ２．５平均质量浓度达 到３０６ ｌａ，ｇ／ｍ ，２月２４日（中国的传统节日——元 宵节）达到３３３ Ｉ，ｚｇ／ｍ。，元宵节后第２天达到３２ ｌａ，ｇ／ｍ 。 根据《环境空气质量标准》（ＧＢ３０９５—２０１２） Ｊ， ＰＭ２．５日平均浓度二级标准限值为７５ Ｉ，ｚｇ／ｍ 。在 １—２月份ＰＭ２．５的质量浓度日平均值分别达到 ２４９，２４５ Ｉ￣ｇ／ｍ ，超过标准３．３倍，３月份ＰＭ２．５的 质量浓度日平均达到１６２ ｔｘｇ／ｍ ，超过标准值２．２倍 多。按照中华人民共和国国家环境保护标准《环境 空气质量指数（ＡＱＩ）技术规定》 Ｊ，在１—３月份西 安市区环境空气质量为重度污染，在４月份ＰＭ２．５ 的质量浓度虽然相对比较平稳，且总量较低，但是４ 月份空气质量为良的天数在总观测天数中的比例仅 为３５％。由此可见，在１—３月份冬春季采暖期间 大气颗粒物污染较为严重，并且由于西安春季干燥 少雨且易受来自于西北地区沙尘的影响，大气的污 染程度较为严重。 １．１．２ ＰＭ２．５质量浓度月变化规律 ２０１３年１—４月份ＰＭ２．５的月平均质量浓度 分别为２４９，２４５，１６２，１１２ ｇ／ｍ ，可见ＰＭ２．５在冬 春采暖期间的月均浓度远大于其他月份，如１月份 ＰＭ２．５的月平均质量浓度最高，是４月份的２倍多。 为了更直观地描述ＰＭ２．５质量浓度在不同月份的变 化情况，以５０ Ｉｘｇ／ｍ 为间隔，统计了观测期间不同质 量浓度的ＰＭ２．５在每个月出现的天数在每月统计天 数中的比例（图２）。 ６０ ５０ 旃４０ 萋 １Ｏ Ｏ 图２各月份ＰＭ２．５质量浓度出现频率分布图 由图２可见，西安市区４月份ＰＭ２．５质量浓度 ・ｌ２２・ 在５１～１００ Ｉｘｇ／ｍ。范围内出现的天数占本月统计天 数的５０％，在１０１～１５０ Ｉ，ｚｇ／ｍ 浓度范围内出现的天 数占到了３０％。４月份ＰＭ２．５质量浓度在２０１— ３００ Ｉ，ｚｇ／ｍ 范围内出现的比例却不足５％，大于 ３００ Ｉ．ｚｇ／ｍ 的天数为零；３月份ＰＭ２．５质量浓度在 １０１～１５０ ｌａ，ｇ／ｍ 范围内出现的天数占本月统计天数 的４６％，在１５１～２００ ｔｘｇ／ｍ 浓度范围内出现的比例 为２４％，均高于统计范围内的其他月份。值得注意 的是：２月份ＰＭ２．５质量浓度在２０１—３００ ｇ／ｍ 范围 内出现的天数比例为２２％，大于３００ ｌａ，ｇ／ｍ 范围的 比例达到了３６％，仅次于１月份。１月份ＰＭ２．５质 量浓度在２０１～３００ ｇ／ｍ 范围内出现的天数所占 比例为２７％，大于３００ Ｉ．ｚｇ／ｍ 范围的天数所占比例 高达４０％，均高于统计范围内的其他月份。分析认 为西安市区在１—３月份冬春季采暖期间大气颗粒 物污染较为严重，大气中ＰＭ２．５质量浓度较高，空 气质量指数为重度污染和严重污染，４月份的空气 质量指数较前３个月有较大改观。 西安是典型的煤烟污染型城市，１—３月份是 煤等燃料消耗的高峰期，因此ＳＯ 和ＮＯ 的排放量 偏高，而且在此期间地表温度低，大气稳定度较高， 加之较少的降雨和较弱的光照，导致比较频繁的逆 温现象，以致大气污染物不易于扩散，从而导致污染 物的浓度急剧升高。 １．２西安市ＰＭ２．５质量浓度空间分布规律 根据《环境空气质量标准》中计算空气质量指 数的方法 ］，首先计算了各监测点２０１３年１月１日 至４月２６日每天的空气质量指数，并根据相关标准 对各个监测点每天的空气质量指数进行了级别划 分，然后统计监测期间西安市１３个观测点各级空气 质量指数出现的频率（表１）。 表１直观地体现了各区的污染状况。广运潭的 污染最为严重，空气质量指数级别超过Ⅱ级的概率 高达７８％；高压开关厂、市人民体育场、高新西区和 草滩的污染程度也令人堪忧，其空气质量指数级别 超过Ⅱ级的频率都超过７０％。 ２ ＰＭ２．５的相关因素分析 ＰＭ２．５的成分主要由水溶性离子、颗粒有机物 和微量元素等组成。有研究认为，ＡＱＩ监测指标中 的二氧化硫（ＳＯ ），二氧化氮（ＮＯ：），一氧化碳 （ＣＯ）是在一定环境条件下形成ＰＭ２．５前的主要气 态物质。为了分析ＰＭ２．５形成的主要原因，本次研 李凤，等：西安市ＰＭ２．５污染水平时空分布特征及其成因分析 究对ＡＱＩ指标中６个基本监测指标的相关性与 性进行分析，进而分析ＰＭ２．５与其他５项分指标及 其对应污染物含量间的相关性，相关性矩阵如表２ 所示。 ％ 表１各观测点空气质量指数（ＡＱＩ）频率统计表 表２ ＡＱＩ指标中６个基本监测指标的相关性分析表 ＰＭ１０与ＰＭ２．５的相关性最大，为０．７４３ ８８３。 １—４月份的ＰＭ２．５污染水平进行分析，确定了其 ＣＯ、ＳＯ２和ＮＯ：也与ＰＭ２．５在含量上呈显著正相 关。事实上，ＣＯ是煤炭等化石燃料不完全燃烧的产 物，因此与ＰＭ２．５的含量有绝对的正相关性；ＳＯ，和 随着时间和空间变化的分布特征，并通过因素相关 性分析，确定了各ＡＱＩ检测指标之间的相关性特 征，为西安市完善ＰＭ２．５治理导则和实施治理提供 了依据。 参考文献 ＮＯ 是生成硫酸盐、盐、铵盐的前体物质，理应 与ＰＭ２．５有很大的相关性；而０ 具有强氧化性，极 易将ＣＯ、ＳＯ：和ＮＯ２氧化，进而抑制ＰＭ２．５质量浓 度的增加，从表中数据亦可以看出，０ 与ＰＭ２．５、 ＣＯ、ＳＯ２和ＮＯ 在含量上呈负相关。 ［１］Ｚｈａｎｇ Ｒ Ｊ，Ｗａｎｇ Ｍ Ｘ，Ｘｉａ Ｘ Ｇ．Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｏｆ Ａｅｒｏｓｏｌｓ ｉｎ Ｗｉｎｔｅｒ ｏｒ Ｓｐｒｉｎｇ ｉｎ Ｂｅｒｉｎｇ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｎ— ｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，２００２，１４（１）：７—１１． ３ 结语 ［２］Ｄｏｃｋｅｒｙ Ｄ Ｗ，Ｓｃｈｗａｒｔｚ Ｊ，Ｓｐｅｎ￣ｅｒ Ｊ Ｄ．Ａｉｒ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ａｎｄ 本次研究通过对西安市１３个监测点在２０１３年 Ｄａｉｌｙ ＭｏｒｔＭｉ￣：Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｓ ｗｉｔｈ Ｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅｓ ａｎｄ Ａｃｉｄ ・】２３－ 李凤，等：西安市ＰＭ２．５污染水平时空分布特征及其成因分析 Ａｅｒｏｓｏｌ［Ｊ］．Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，１９９２，５９：３６２ —５４—５６． ３７３． ［５］全国量和单位标准化技术委员会．ＧＢ ３０９５—２０１２环 境空气质量标准［ｓ］． ［６］ＨＪ ６３３—２０１２环境空气质量指数（ＡＱＩ）技术规定（试 行）［ｓ］． ［３］毛节泰，张军华，王美华．中国大气气溶胶研究综述 ［Ｊ］．气象学报，２００２（５）：６２５—６３４． ［４］任海燕．认识ＰＭ２．５［Ｊ］．中国科技术语，２０１２，１４（２）： Ｔｈｅ Ｔｅｍｐｏｒａｌ ａｎｄ Ｓｐａｔｉａｌ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ＰＭ２．５ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ Ｌｅｖｅｌ ｉｎ Ｘｉ ａｎ ＬＩ Ｆｅｎｇ ＺＯＮＧ Ｍｅｎｇ ＣＨＡＯ Ｄａｉｑｉａｎｇ。 ＹＩ Ｊｕｎ ‘ （１．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｓａｆｅｔｙ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ ４０１３３１，Ｃｈｉｎａ； ２．Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｓａｆｅｔｙ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ ４０１ ３３ １，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｓｔｕｄｉｅｄ ｔｈｅ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｌｅｖｅｌ ｏｆ ＰＭ２．５ ｉｎ Ｘｉ ａｎ，ｂｙ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｄａｉｌｙ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ａｎｄ ｅａｃｈ—ｍｏｎｔｈ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ＰＭ２．５ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ｂｙ Ｅｘｃｅ１．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ＰＭ２．５ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｉｓ ｍｏｒｅ ｓｅｒｉｏｕｓ ａｎｄ ｔｕｒｂｕｌｅｎｔ ｓｉｇｎｉｉｆｃａｎｔｌｙ ｄｕｒｉｎｇ Ｊａｎｕａｒｙ ｔｏ Ｍａｒｃｈ．Ａｔ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｔｉｍｅ，ＰＭ２．５ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｉｓ ｇｅｎｅｒａｌｌｙ ｌｏｗｅｒ ａｎｄ ｓｍｏｏｔｈｅｒ ｏｎ Ａｐｒｉｌ．Ｂｙ ｃｏｕｎｔｉｎｇ ｅａｃｈ ＡＱＩ ｌｅｖｅｌ Ｓ ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｉｎ ｔｈｅ ｔｏｔａｌ ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ ｄａｙｓ ｆｏｒ ｅａｃｈ ｍｏｎｉ－ ｔｏｒｉｎｇ ｐｏｉｎｔ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｄｅｓｃｒｉｂｅｄ ｔｈｅ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｓｔａｔｕｓ ｏｆ ｅａｃｈ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｐｏｉｎｔ，ｔｈｕｓ ｄｉｓｐｌａｙｅｄ ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕ— ｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ＰＭ２．５ ｉｎ Ｘｉ ａｎ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｍａｔｒｉｘ ｏｆ ｅｖｅｒｙ ＡＱＩ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｉｎｄｅｘ． ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ＰＭ１０ ａｎｄ ＰＭ２．５ ｉｓ ｔｈｅ ｈｉｇｈｅｓｔ．Ａｔ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｔｉｍｅ，ＣＯ，ＳＯ２ ａｎｄ ＮＯ２ ａｌｓｏ ｓｈｏｗｅｄ ａ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ＰＭ２．５，ａｎｄ ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ ｒｅｖｅａｌｅｄ ｔｈｅ ｃａｕｓｅｓ ｏｆ ＰＭ２．５ ｗｉｔｈ ａｃ— ｔｕａｌ ｅｖｉｄｅｎｃｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｃｉｔｙ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ＰＭ２．５；ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ；ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｍａｔｒｉｘ （上接第１０５页） Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｈｙｄｒａｕｌｉｃ Ｓｙｓｔｅｍ ｉｎ Ｈｉｇｈ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｍｕｌｔｉｌａｔｅｒａｌ Ｗｅｌｌｓ Ｌ／Ｍｉｎ ＬＩ Ｒｕｉｑｉａｎｇ ＹＡＮ Ｒｅｎｔｉａｎ （Ｉ．ＧＷＤＣ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＣＮＰＣ，Ｐａｎｊｉｎ Ｌｉａｏｎｉｎｇ １２４０１０，Ｃｈｉｎａ； ２．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，Ｄａｌｉａｎ Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｄａｌｉａｎ Ｌｉａｏｎｉｎｇ １ １ ６０３４，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ａｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｈｙｄｒａｕｌｉｃ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｆａｃｔｏｒ ａｆｆｅｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ ｍｕｈｉｌａｔｅｒ— ａｌ ｗｅｌｌｓ．Ｂｅｃａｕｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｄｒｉｌｌｉｎｇ ｆｌｕｉｄ ｉｎ ｈｉｇｈ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｉｓ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｆｒｏｍ ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ｍｕｄ，ｔｈｅ ｈｙ— ｄｒａｕｌｉｃ ｐａｒｔ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅ ｂｙ ｔｈｅ ａｃｃｅｐｔａｎｃｅ ｔｏｌｅｒａｎｃｅ ｉｎ ｏｌｄ ｍａｃｈｉｎｉｎｇ ｈｏｒｎ３ ｃｏｕｌｄ ｎｏｔ ｍｏｖｅ ｉｎ ｈｉｇｈ ｐｒｅｓｓｕｒｅ．Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｆａｉｌｕｒｅ ｏｆ ｈｙｄｒａｕｌｉｃ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎ ｈｉｇｈ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｔｈｅ ｆｉｔ ｔｏｌｅｒａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｈｙ— ｄｒａｕｌｉｃ ｃｙｌｉｎｄｅｒ ｗａｓ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆｉｎｉｔｅ ｅｌｅｍｅｎｔ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｘｔｅｒｎａｌ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｔｅｓｔ．Ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｔｏｏｌｓ ｉｎ ａ ｍｕｌｔｉｌａｔｅｒａｌ ｗｅｌｌ ｏｆ Ｋａｚａｋｈｓｔａｎ Ｋｅｎｊｉｙａｋｅ，ｔｈｅ ｔｏｏｌ ｃｏｕｌｄ ｃｏｎｑｕｅｒ ｔｈｅ ａｄｖｅｒｓｅ ｅｆｆｅｃｔｓ ｂｙ ｈｉｇｈ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ａｎｄ ｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙ ｃｏｍｐｌｅｔｉｏｎ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｈｉｇｈ ｐｒｅｓｓｕｒｅ；ｍｕｌｔｉｌａｔｅｒａｌ ｗｅｌｌｓ；ｈｙｄｒａｕｌｉｃ ｓｙｓｔｅｍ；ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ・１２４・
