金鱼藻对工业废水中氨氮的去除行为研究

工业废水处理过程中,如何有效控制氨氮浓度,是废水排放重要的工艺之一。金鱼藻是常见的水生植物,对水质具有较强的净化作用,本实验通过模拟氨氮污染的培养环境,研究不同氮浓度对金鱼藻去除氮能力的影响。结果表明,氮浓度不高于10 mg/L时,处理7 d后水体中氨氮的去除率接近90%;在氨氮浓度分别为20 mg/L和50 mg/L时,经过35 d的处理,氨氮去除率分别为85%和66%,金鱼藻吸收富集的氮含量随着培养水体中氮浓度升高而增加,且不同部位间吸附含量在高浓度情况下差异较为明显。使用金鱼藻对实际工业废水进行氨氮去除处理,去除率达到73%。将植物吸附污染物应用在工业废水处理工艺中具有一定的前景,值得深入研究。     

以北运河（北京段）为例模拟评估北京市“水十条”水质改善效果

基于MIKE11构建北运河(北京段)一维水质模型,以氨氮、COD为目标污染物,建立污染源与水质响应关系。以2013年为基准年,考虑不同人口疏解情景预测2020年北运河(北京段)流域人口,并结合北京市"水十条"设置减排情景方案,对2020年水质改善效果进行量化评估。模拟结果表明:北京市"水十条"可实现显著的水质改善效果,到2020年,在中人口疏解方案下,北运河氨氮、COD平均质量浓度相比2013年分别下降40.8%~77.7%、39.3%~59.7%。COD质量浓度可稳定达标,氨氮质量浓度离达标还有一定差距,但日浓度可稳定在8mg/L以下,基本消除了黑臭水体。     

苏州城区河道水质现状分析

跟踪了苏州城区内27个重点河流断面半年的监测数据,重点监测了溶解氧、氨氮、总磷、高锰酸盐指数4个富营养化指标。计算了各种污染物单因子污染指数、主要污染物分担率和平均污染指数,并对水质污染程度进行综合评价。结果表明,在苏州城区河道的27个重点监测断面中,大部分属于中度污染,水体的主要污染物为溶解氧、氨氮和总磷。分析了可能导致城区河道水体污染的主要原因,并提出治理建议。     

生物絮凝剂在啤酒废水处理中的应用实验

本文用生物絮凝剂处理可生化性的啤酒废水，对生物絮凝剂投加量、生物絮凝剂处理的适宜pH值、温度、金属离子影响等条件进行较系统的研究，绘制出单一因素对生物絮凝剂处理效果影响的曲线，确定生物絮凝剂处理啤酒废水的最适条件．经过5d处理，啤酒废水中COD去除率可达90．53％；污水中氨氮的去除率可达84．08％；絮凝率可达87．56％．     

二氧化钛光催化技术处理制药废水的实验研究

通过改变二氧化钛浓度、调节pH值、添加H2 O2及铁离子浓度等实验方法，验证了二氧化钛光催化反应处理制药废水的效果。根据测定制药废水中氨氮、COD浓度，计算氨氮、COD的去除率，得出二氧化钛光催化反应的最佳反应条件，为实际应用提供依据。     

改进模糊综合评价和主颜色提取模型对河道黑臭独立评价

为实现水体黑度和臭度的独立评价，以四川省11个市17条黑臭或曾黑臭的河道为研究对象，利用相关性分析法、主成分分析法，提取出影响河道水体黑度和臭度的特征因子，采用改进模糊综合评价法和基于K-均值聚类的主颜色提取法搭建出黑臭程度独立评价模型。结果表明：影响河道水体发黑的特征因子是总铁、COD和DO；影响河道水体发臭的特征因子是COD、NH₃-N、TP和DO；改进模糊综合评价和主颜色提取模型对河道黑度和臭度的独立评价与实测值误差基本在一个等级以内的准确率为85.7%。河道的黑臭程度独立评价模型的确定能够实现对城市河道水质更为客观与快速的评价，为黑臭水体针对性治理与水质提升提供理论依据。     

一种新型光路设计在重金属分析仪中的应用

针对在线重金属分析仪中电源波动、水体浊度等干扰问题,提出一种新型的光路设计方案。实验表明,采用该设计的在线水质分析仪PhotoTek 6000的抗干扰能力大大提高,电源稳定性达到0.6%;同时当试样中浊度变化4个数量级时,测量结果与实际值的相对偏差小于2%。     

化工园区污水特征分析及生物毒性研究

对天津市某化工园区9个主要污染企业及总排放口的废水进行监测分析,测定了12项水质常规指标和8项重金属指标,采用主成分分析法和生物毒性测试对化工区废水的水质进行了综合评价。结果表明,水质指标中大部分常规项目(如COD、氨氮和重金属含量)在多数企业污水中都符合排放标准,总氮、总磷污染较重,其中磷的污染最严重,最高超标23.83倍;影响污水性质的第一主成分为氯化物、电导率、全盐量和Cr,第二主成分为溶解氧、悬浮物、氨氮、总氮、总磷和As;废水具有一定的生物毒性,且不同化工企业之间毒性差异较大。水质化学测定的结果和生物毒性程度有一定相关性,但也存在差异,应该结合两者综合评价水质污染特征。     

化学需氧量和总有机碳在水质在线监测中的比较

化学需氧量（COD）和总有机碳（TOC）是定量表示水体受有机物污染的2个重要代表性指标。传统的COD在线监测方法在监测有机污染物方面存在一定的挑战,系统比较了COD和TOC在线监测方法在特殊水质中的应用。结果显示：TOC对难氧化有机物的氧化效率高达98%,高氯离子和无机还原性离子对TOC测量误差影响分别约为10%和7%。TOC可更直接、更准确地反映出水体受有机物污染的情况,最后对TOC指标在水质在线监测中的推广应用提出建议。     

无人监测船在城市内河水质监测中的应用

采用无人船监测技术结合镇江市内河水质状况普查工作,大于120 h的航行试验,总航行里程约为90 km,对建成区水体中的氨氮(NH3-N)、溶解氧(DO)、氧化还原电位(ORP)和浊度进行原位监测,结果表明,通过合理选择搭载相应的测量电极,无人监测船能够满足地表水测量数据准确度的要求,同时可实现研究区域的监测全覆盖,提升了地表水环境监测的工作效率。     

基于综合指数法的城市河流水环境质量排名探讨

依据城市河流水环境质量状况进行定期排名,是目前环境管理者为促进地表水环境质量改善的一种政策措施,采用正确的排名方法是保障排名结果是否合理的关键。研究选用综合污染指数法、水质类别法两种常用的评价方法,同时结合城市河流黑臭、浑浊等特点,筛选出pH、溶解氧、色度、化学需氧量、悬浮物、氨氮、总磷7项因子参与评价并对河南省辖内的城市河流进行排名。结果表明,选用的排名方法基本满足城市河流水环境质量排名的需求,具有广泛的应用价值。     

丹江口库区及其上游流域水质污染特征及评价

根据丹江口库区及其上游河流5个区域42个断面2012-2013年的水质监测数据，采用主成分分析法确定主要污染因子及权重，对不同流域的水质进行综合评价。第一主成分包括总氮、溶解氧、五日生化需氧量、总磷、氨氮、高锰酸盐指数，第二主成分为氟化物、粪大肠菌群，第三主成分为化学需氧量；其权重分别为5．022，2．256，1．508。评价结果表明，湖北十堰市和丹江口市流域水环境污染相对较重，其次为河南南阳市、陕西商洛市、陕西安康市以及陕西汉中市流域。     

袁河袁州区段溶解氧过饱和成因分析及防治

2020年8月15日袁河袁州区段(棚下-袁河水厂取水口)出现溶解氧过饱和现象,为了解该河段溶解氧的变化及提高河道流量前后对水生态环境的影响,将该段河道分为6个监测断面,于8月16—24日监测每个监测点的常规水质、浮游植物群落结构、溶解氧和实时流量.结果表明:自然状态下袁河袁州区段溶解氧沿水流方向从6.8 mg/L逐渐增...     

南宁市城市内河黑臭分级综合评价研究

为有效避免南宁市城市内河水质出现仅透明度超标导致黑臭等级误判的情况,通过相关性分析、方差分析和多重对应分析确定评价指标和临界值,建立基于综合水质指数法的城市内河黑臭分级评价方法。结果表明:以溶解氧、氨氮、总磷和化学需氧量为黑臭分级评价指标,水体轻度黑臭和重度黑臭综合水质指数临界值分别为6.3和8.5。该评价方法结果符合实际情况,且能反映水质的时空变化情况。     

北运河流域河流沉积物中氮磷污染物释放规律

北京市北运河流域属于典型缺水型城市纳污河流,沉积物释放的氮磷污染物已成为阻碍水环境质量持续改善的主要因素。利用自制环形水槽,对不同流速下沉积物中氮磷的动态释放规律进行研究,结果表明,静态条件下,沉积物中氨氮平均释放速率1 136 mg/(m~2·d),磷酸盐平均释放速率为145 mg/(m~2·d),在流速0.05 m/s的缓流水体中,氨氮平均释放速率为1 408 mg/(m~2·d),而磷酸盐平均释放速率为125 mg/(m~2·d)。流速增加会显著促进氮素的硝化作用,使水体中氨氮浓度降低,硝酸盐氮浓度上升。同时,流速增加导致水体中颗粒物含量增加,促进磷吸附行为,水体中磷酸盐浓度下降。     

趸船式水质自动监测站建站模式的技术可行性分析

分析大胜关水质自动监测站建成运行后2015-2018年每月实际水样比对数据,并与同期建设固定式水站水样比对结果比较,探讨趸船式水站的技术可行性。结果表明:趸船式水站自动监测的pH值、溶解氧、电导率、氨氮指标与实验室数据有较好一致性,相关性均>0.7,且显著性概率<0.01,存在非常显著的相关关系,pH值、电导率、高锰酸盐指数3个指标的实际水样比对合格率均超过80%,其中高锰酸盐指数和氨氮指标的误差范围与固定式水站监测结果的误差范围相当。     

官厅水库入库断面水质多指标评价与演变特征分析

水体质量状况及其污染特征是流域水污染防治规划和治理措施制定的前提和基础。采用主成分分析和层次聚类分析等多元统计分析方法,选取溶解氧、高锰酸盐指数、化学需氧量等10个不同类型的监测指标,综合评价了官厅水库入库断面八号桥2006—2017年丰水期和枯水期水质年际变化特征,识别了不同阶段关键污染指标。结果表明:各年份丰水期(9月)大多数水质指标均优于枯水期(5月),特别是粪大肠菌群和氨氮,但总磷和高锰酸盐指数的差异较小。根据水质指标年际变化情况,可将研究期分为污染严重阶段(2006—2007年)、污染改善阶段(2008—2015年)和污染全面好转阶段(2016—2017年)。大部分水质指标呈现逐年好转的趋势,特别是粪大肠菌群、氨氮和五日生化需氧量,但总磷仍是官厅水库入库河流的重要污染指标。     

太湖流域河流入河污染负荷通量与入湖水质响应关系分析——以殷村港为例

以2020年1—12月太湖主要入湖河流殷村港水质自动监测站的监测数据及2020年太湖水位资料为依据,构建了一维水量水质耦合数学模型,建立了入河污染负荷通量与入湖控制断面水质响应关系,以入太湖控制断面殷村港站达Ⅲ类水质水为目标,模拟计算了殷村港站主要污染物入湖水质变化过程。结果表明,殷村港站高锰酸盐指数、氨氮、总磷等水质指标浓度最大值均明显的降低,其中氨氮浓度降低幅度相对较大,主要集中于3—6月;高锰酸盐指数和总磷日均入河污染负荷通量变化相对较小,氨氮日均入河污染负荷通量降低幅度相对较大;殷村港站高锰酸盐指数、氨氮、总磷等水质指标年入河污染负荷削减量分别为24.17,41.43,3.87 t。提出,基于核算出的削减量需进一步结合污染负荷通量过程和污染源溯源分析,确定不同水质指标下入河污染负荷控制方向,为科学合理规划殷村港主要污染物的入河污染负荷总量控制提供科学依据。     

陕北石油勘探开发区地表水污染特征分析

研究了陕北主要石油勘探开发地区地表水的水质状况,分析了pH、矿化度(全盐量)、硬度、六价铬、砷、镉、铅、氨氮、挥发酚、石油类、化学需氧量(COD)、氯化物、硫酸盐、硝酸盐氮、总磷、氰化物、氟化物等17个指标,结果显示砷、镉、铅、氟化物、硝酸盐、氰化物、氟化物的P_i值均小于1;挥发酚、总磷、石油类、氨氮、COD、六价铬、硫酸盐、矿化度、氯化物、硬度均超标。研究区东部和西部地表水呈现出不同的污染特征,通过分析不同区域污染物来源,提出了污染防治对策与建议。     

Statistical analyses of coastal water quality for a port and harbour region in India

A long-term study of temperature, pH, turbidity, suspended solid, salinity, dissolved oxygen, biochemical oxygen demand and ammonia nitrogen has been performed in a port and harbour region in India for four years from December 1996 to November 2000. Marine water quality results showed no regular trend. The mean monthly values of temperature, pH, turbidity, suspended solid, salinity, dissolved oxygen, biochemical oxygen demand and ammonia nitrogen were in the range of 22.64 ± 0.4 to 29.05 ± 1.37 °C; 7.65 ± 0.04 to 7.81 ± 0.13; 28.8 ± 14.7 to 64.2 ± 32.0 NTU; 283.5 ± 81.8 to 356.0 ± 159.7 mg/L; 29.78 ± 7.18 to 29.78 ± 1.04 ppt; 4.67 ± 0.50 to 6.01 ± 1.02 mg/L; 5.41 ± 1.92 to 7.56 ± 2.1 mg/L; and 0.25 ± 0.07 to 0.63 ± 0.49 mg/L, respectively. The results of correlation analysis showed that biochemical oxygen demand (BOD) was inversely correlated dissolved oxygen (DO) and poorly correlated with all other parameters. Turbidity and suspended solid were moderately correlated with each other while salinity was moderately correlated with other water quality parameters. In factor analysis, four factors were drawn out of the eight variables, which represented 74% of the variance of the original data. Factor I was related to suspended solid and turbidity. Factor II represented mainly temperature and DO showing inverse relation between these two. Factor III implied the degree of pollution at any monitoring station. Factor IV included pH and salinity. It could be concluded that the factor model represented almost all the variables.