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1.
Biomethane production through biogas upgrading is a promising renewable energy for some industries which could be part of the equilibrium needed with fossil fuels consumption to achieve a sustainable society. This paper presents a comprehensive list of biogas upgrading technologies focused on carbon dioxide removal as well as recent advances reported by researcher with wide expertise in this topic. Additionally, an extensive costs–performance comparison among the technologies studied is discussed. Among the different alternatives, chemical scrubbing stood out to achieve high biomethane purities while cryogenic technologies proved to be effective against methane losses. Regarding the different costs, water scrubbing and membrane separation seem to be the most affordable techniques.  相似文献   
2.
Background, Aim and Scope Air quality is an field of major concern in large cities. This problem has led administrations to introduce plans and regulations to reduce pollutant emissions. The analysis of variations in the concentration of pollutants is useful when evaluating the effectiveness of these plans. However, such an analysis cannot be undertaken using standard statistical techniques, due to the fact that concentrations of atmospheric pollutants often exhibit a lack of normality and are autocorrelated. On the other hand, if long-term trends of any pollutant’s emissions are to be detected, meteorological effects must be removed from the time series analysed, due to their strong masking effects. Materials and Methods The application of statistical methods to analyse temporal variations is illustrated using monthly carbon monoxide (CO) concentrations observed at an urban site. The sampling site is located at a street intersection in central Valencia (Spain) with a high traffic density. Valencia is the third largest city in Spain. It is a typical Mediterranean city in terms of its urban structure and climatology. The sampling site started operation in January 1994 and monitored CO ground level concentrations until February 2002. Its geographic coordinates are W0°22′52″ N39°28′05″ and its altitude is 11 m. Two nonparametric trend tests are applied. One of these is robust against serial correlation with regards to the false rejection rate, when observations have a strong persistence or when the sample size per month is small. A nonparametric analysis of the homogeneity of trends between seasons is also discussed. A multiple linear regression model is used with the transformed data, including the effect of meteorological variables. The method of generalized least squares is applied to estimate the model parameters to take into account the serial dependence of the residuals of this model. This study also assesses temporal changes using the Kolmogorov-Zurbenko (KZ) filter. The KZ filter has been shown to be an effective way to remove the influence of meteorological conditions on O3 and PM to examine underlying trends. Results The nonparametric tests indicate a decreasing, significant trend in the sampled site. The application of the linear model yields a significant decrease every twelve months of 15.8% for the average monthly CO concentration. The 95% confidence interval for the trend ranges from 13.9% to 17.7%. The seasonal cycle also provides significant results. There are no differences in trends throughout the months. The percentage of CO variance explained by the linear model is 90.3%. The KZ filter separates out long, short-term and seasonal variations in the CO series. The estimated, significant, long-term trend every year results in 10.3% with this method. The 95% confidence interval ranges from 8.8% to 11.9%. This approach explains 89.9% of the CO temporal variations. Discussion The differences between the linear model and KZ filter trend estimations are due to the fact that the KZ filter performs the analysis on the smoothed data rather than the original data. In the KZ filter trend estimation, the effect of meteorological conditions has been removed. The CO short-term componentis attributable to weather and short-term fluctuations in emissions. There is a significant seasonal cycle. This component is a result of changes in the traffic, the yearly meteorological cycle and the interactions between these two factors. There are peaks during the autumn and winter months, which have more traffic density in the sampled site. There is a minimum during the month of August, reflecting the very low level of vehicle emissions which is a direct consequence of the holiday period. Conclusions The significant, decreasing trend implies to a certain extent that the urban environment in the area is improving. This trend results from changes in overall emissions, pollutant transport, climate, policy and economics. It is also due to the effect of introducing reformulated gasoline. The additives enable vehicles to burn fuel with a higher air/fuel ratio, thereby lowering the emission of CO. The KZ filter has been the most effective method to separate the CO series components and to obtain an estimate of the long-term trend due to changes in emissions, removing the effect of meteorological conditions. Recommendations and Perspectives Air quality managers and policy-makers must understand the link between climate and pollutants to select optimal pollutant reduction strategies and avoid exceeding emission directives. This paper analyses eight years of ambient CO data at a site with a high traffic density, and provides results that are useful for decision-making. The assessment of long-term changes in air pollutants to evaluate reduction strategies has to be done while taking into account meteorological variability  相似文献   
3.
大气二次污染物是新疆独山子区大气污染物的重要组成部分,研究大气中二次组分的转化过程对区域大气污染治理有着重要意义.对新疆独山子区2015年9月至2016年7月采集到的样品进行水溶性组分分析.结果表明,水溶性无机离子(TWSIs)表现出与PM_(2.5)一致的季节变化,为冬季(67.86μg·m~(-3))秋季(13.77μg·m~(-3))春季(10.09μg·m~(-3))夏季(4.85μg·m~(-3));冬季二次无机离子(NH~+_4、SO~(2-)_4和NO~-_3)占TWSIs的98%;结合气溶胶热力学模型(E-AIM)探讨独山子区大气颗粒污染物中颗粒相含水量以及颗粒酸碱性;表明独山子区颗粒物呈酸性,年均原位pH为0.81,其中冬季样品的pH(2.93)值最高;颗粒含水季节变化为冬季(331.32μg·m~(-3))秋季(5.91μg·m~(-3))春季(5.46μg·m~(-3))夏季(1.62μg·m~(-3));年均氮氧化率(NOR)和硫氧化率(SOR)分别为0.13和0.47,表明区域污染物存在二次转化;进一步分析表明颗粒相中的硫酸盐质量浓度受到颗粒含水量和颗粒酸碱度的影响较为明显;高的颗粒相含水条件下区域硝酸盐的形成主要以非均相反应为主.  相似文献   
4.
为探究长春秋季生物质燃烧对PM_(2.5)中水溶性有机碳(water-soluble organic carbon,WSOC)吸光性的影响,于2017年10~11月进行PM_(2.5)样品采集,对PM_(2.5)中碳质组分、糖类化合物和WSOC的光吸收特征参数进行分析.研究表明:长春秋季PM_(2.5)中WSOC、有机碳(organic carbon,OC)、元素碳(elemental carbon,EC)的平均浓度分别为(10.12±3.47)、(17.07±5.64)和(1.34±0.75)μg·m~(-3),二次有机碳(secondary organic carbon,SOC)对OC的平均贡献率为38.93%.长春秋季总糖浓度为(1 049.39±958.85)ng·m~(-3),其中作为生物质燃烧示踪剂的脱水糖含量(左旋葡聚糖、半乳聚糖和甘露聚糖)在总糖中占比为91.69%,糖类相关性分析结果显示生物质燃烧源为长春秋季大气中糖类物质的主要贡献源.糖类物质的相关性分析及3种脱水糖的特征比值研究显示,作为长春秋季大气主要污染源的生物质燃烧的类型是硬木和作物残渣的燃烧.长春秋季WSOC的光吸收波长指数(AAE)为5.75±1.06,单位质量吸收效率(MAE)为(1.23±0.28)m~2·g~(-1),表明生物质燃烧对WSOC吸光性具有重要影响.利用生物质燃烧特征源参数量化计算生物质燃烧对WSOC浓度的贡献达58.82%,对总WSOC光吸收的贡献达40.92%.  相似文献   
5.
利用GC5000在线气相色谱仪于2018年4月15日~5月15日对郑州市城区环境大气挥发性有机物(VOCs)进行监测,开展其污染特征、臭氧生成潜势(OFP)和来源解析研究.结果表明,监测期间,郑州市春季VOCs平均体积分数为40.26×10~(-9),非污染日和污染日VOCs平均体积分数分别为35.82×10~(-9)和44.12×10~(-9),污染日相较非污染日增长23%;VOCs物种对OFP的贡献表现为烯烃芳香烃烷烃炔烃;源解析结果显示监测期间郑州市VOCs主要来源是LPG源(66.05%)、机动车源(47.39%)、工业溶剂源(37.51%)、燃烧源(37.80%)和植物排放源(11.25%),且污染日的LPG源和植物排放源的贡献率较非污染日增长22.92%和68.50%.  相似文献   
6.
有色可溶性有机物(CDOM)作为溶解性有机物的重要组分,影响着水体中污染物质的形态特征和迁移转化过程.本研究运用紫外-可见光谱技术(UV-vis)以及三维荧光光谱(EEMs)技术结合平行因子分析法(PARAFAC),对岗南水库自入库河口到坝前主库区四季演变过程中沉积物间隙水CDOM的分布、光谱特征以及来源进行解析.结果表明,岗南水库沉积物间隙水CDOM的相对浓度a_(254)、a_(260)、a_(280)和a_(355)存在显著的季节差异,并且相对浓度大小为夏季春季秋季冬季;沉积物间隙水CDOM的E2/E3、E3/E4、E4/E6以及S_R存在显著的季节差异,呈现冬季高夏季低的特征;秋冬季的E2/E3以及E3/E4明显高于春夏季,并且秋冬季的E3/E4大部分均大于3.5,表明秋冬季沉积物间隙水CDOM具有更小的分子量和更低的腐殖化程度;三维荧光光谱通过PARAFAC解析出3种组分,分别为类酪氨酸(C1)、短波类富里酸(C2)和降解的腐殖类物质(C3),并且3种荧光组分间具有显著的正相关性(P0.001);岗南水库沉积物间隙水的CDOM总荧光强度和各荧光组分荧光强度呈现显著的季节差异,总荧光强度以及各组分的荧光强度呈现春季的最高、秋冬季次之、夏季最低的分布特征;秋冬季各个荧光组分占比不存在显著差异,春夏季各个荧光组分占比不存在显著差异,秋冬季与春夏季各个荧光组分占比存在显著差异;秋冬季沉积物间隙水CDOM生物源指数(BIX)和荧光指数(FI)均高于春夏季,表明秋冬季CDOM的自生源强于春夏季,与腐殖程度指标(HIX)的结果相吻合;PCA结合Adonis分析显示沉积物间隙水CDOM的光谱特征呈现显著的季节差异(P0.001);并且组分C1、C2、C3以及水质参数[氨氮、硝氮、亚硝氮、溶解性总氮以及溶解性总磷]均有很好的线性回归方程.综上,通过对岗南水库沉积物间隙水CDOM光谱特征进行研究,可以为分析岗南水库有机物污染特征和水质管理提供技术支持.  相似文献   
7.
基于2012-2016年NPP-VIIRS夜间灯光数据测算哈长城市群共计68个县级单元碳排放数据,采用空间自相关、位序规模法则、空间计量模型以及空间马尔科夫链模型,对县级尺度城市碳排放空间特征、影响因素和动态空间溢出作用进行分析.结果表明:①城市碳排放呈现逐年下降的趋势,空间Moran''s I指数表明研究区城市碳排放存在高度的空间自相关,碳排放的高值集聚性呈降低的趋势.②位序规模法则表明,研究区全部城市的碳排放属于次位型分布,高位次城市的碳排放表现突出;在前十位城市的碳排放规模先减少再增加,由分散向集中演变.③多种空间面板模型对比分析表明,城市经济水平和人口密度因素呈现显著的正相关关系;固定投资和外商投资因素仅在时间固定模型中起到正向影响作用;技术进步以及路网密度因素则起到显著的抑制作用.④空间马尔科夫链分析结果表明,城市碳排放空间溢出效应明显,位于低水平区域与高水平区域的城市在转移过程中保持稳定;位于中低水平区域的城市与高碳排放的城市相邻会降低转移概率,反之则会提升转移概率.  相似文献   
8.
不同低碳氮比废水中好氧颗粒污泥的长期运行稳定性   总被引:2,自引:2,他引:0  
袁强军  张宏星  陈芳媛 《环境科学》2020,41(10):4661-4668
为了研究好氧颗粒污泥系统处理低碳氮比废水的长期运行稳定性,采用低碳氮比(C/N)条件下逐步增加碳氮负荷的进水方法,分别在反应器A和B中接种好氧颗粒污泥,考察其长期运行过程中的理化性质、处理性能及应对冲击负荷的稳定性.其中A反应器的碳氮比一直维持在2,而B则由4逐步降至2.结果表明,在4℃存储30d的好氧颗粒污泥,经过25d的培养,其活性基本恢复,A、B反应器化学需氧量(COD)和氨氮(NH4+-N)的去除效率均达到90%以上.在其后的稳定阶段,B反应器COD和NH4+-N去除率达到90%以上,实现了完全硝化;而A反应器COD去除率仅80%左右,虽然NH4+-N去除率最终也达到90%以上,但仅实现短程硝化.在冲击负荷阶段,A和B反应器COD去除率仍维持在80%以上,但是NH4+-N去除受到很大冲击.A反应器NH4+-N去除效率恶化,B反应器仅实现了部分硝化.整个运行过程,好氧颗粒污泥的物理性质受到的影响不大,A和B反应器的污泥容积指数(SVI30)分别维持在60 mL ·g-1和75 mL ·g-1左右,混合液悬浮固体(MLSS)在5g ·L-1和3.7g ·L-1左右.颗粒污泥微生物群落分析表明,B反应器相对于A反应器丰富度和多样性更高.同时B反应器具有更高丰度的Zoogloea属,在颗粒中能产生更多的胞外蛋白促使颗粒结构更稳定,保证系统的长期稳定运行.以上结果表明,与C/N为2的好氧颗粒污泥系统相比,C/N为4的系统脱碳硝化效果好,抗冲击负荷能力强,更有利于颗粒污泥的长期稳定运行.  相似文献   
9.
潮土细菌及真菌群落对化肥减量配施有机肥和秸秆的响应   总被引:6,自引:0,他引:6  
为了研究化肥减量配施有机肥和秸秆对华北麦玉轮作田潮土细菌和真菌群落的影响,在天津市宁河区试验基地开展田间定位施肥试验,采用Illumina高通量测序技术比较了5种施肥模式(单施化肥处理,F;化肥减施处理,FR;化肥减量与秸秆配施处理,FRS;化肥减量与有机肥配施处理,FRO;化肥减量与有机肥和秸秆配施处理,FROS)下土壤细菌及真菌群落的组成、多样性和结构差异,并结合土壤理化性质分析,探究不同施肥处理下驱动细菌和真菌群落变化的关键土壤环境因子.结果表明,FRO处理显著提高了土壤SOM含量.FROS处理的TP含量显著高于FRS处理,增加了13.33%.FRO和FROS处理AP含量较其它处理显著增加,NH4+-N含量显著高于化肥处理(F和FR).各施肥处理土壤中优势细菌门类均为变形菌门(Proteobacteria)、放线菌门(Actinobacteria)、绿弯菌门(Chloroflexi)和酸杆菌门(Acidobacteria),优势真菌门类均为子囊菌门(Ascomycota).在化肥减量配施有机肥(FRO)的基础上添加秸秆(FROS)显著降低了放线菌门(Actinobacteria)的相对丰度.FRS和FROS处理均显著降低了芽单胞菌门(Gemmatimonadetes)的相对丰度.FROS处理显著提高了浮霉菌门(Planctomycetes)和疣微菌门(Verrucomicrobia)的相对丰度.对于真菌群落而言,有机肥(FRO和FROS)的施入显著提高了子囊菌门(Ascomycota)的相对丰度.与FR处理相比,FROS处理显著降低了被孢菌门(Mortierellomycota)和油壶菌门(Olpidiomycota)的相对丰度,且FRS处理同样显著降低了油壶菌门(Olpidiomycota)的相对丰度.FROS处理的细菌群落Shannon多样性指数显著高于F和FR处理,分别增加了1.26%和1.25%,Chao1指数较F处理显著增加了4.51%,细菌Shannon多样性指数与AP和NH4+-N含量显著正相关(P<0.05).与FR处理相比,FRS、FRO和FROS处理显著降低了真菌群落Shannon多样性指数,分别达到29.85%、24.94%和25.73%,真菌Shannon多样性指数与AP含量显著负相关(P<0.05).细菌群落结构在FROS处理下显著区别于F、FR和FRO处理,土壤SM、TP、pH和AP是导致细菌群落结构变化的主要驱动因子;真菌群落结构在FRO和FROS处理下显著区别于F和FR处理,真菌群落结构变化主要受土壤TN、AP和TP的驱动.综上所述,添加有机肥和秸秆改变了土壤理化性质,进而改变了土壤细菌和真菌群落组成,土壤真菌对有机物料的敏感程度高于细菌,细菌和真菌群落结构均受到土壤P的调控,在潮土农业耕作中应引起充分重视.  相似文献   
10.
北京南部城区PM2.5中碳质组分特征   总被引:5,自引:3,他引:2  
为了解《大气污染防治行动计划》实施后北京市大气PM2.5中碳质组分特征,于2017年12月至2018年12月在北京污染较重的南部城区进行了PM2.5连续采样,对其中的有机碳(OC)和元素碳(EC)进行了全面研究.结果表明,北京大气PM2.5、OC和EC浓度变化范围分别为4.2~366.3、0.9~74.5和0.0~5.5 μg ·m-3,平均浓度分别为(77.1±52.1)、(11.2±7.8)和(1.2±0.8)μg ·m-3,碳质组分(OC和EC)整体占PM2.5的16.1%.OC质量浓度季节特征表现为:冬季[(13.8±8.7)μg ·m-3] > 春季[(12.7±9.6)μg ·m-3] > 秋季[(11.8±6.2)μg ·m-3] > 夏季[(6.5±2.1)μg ·m-3],EC四季质量浓度水平均较低,范围为0.8~1.5 μg ·m-3.二次有机碳(SOC)年均质量浓度为(5.4±5.8)μg ·m-3,四季贡献比例范围为45.7%~52.3%,年均贡献为48.2%,凸显了二次形成的重要贡献.随污染加重,尽管OC和EC贡献比例均降低,但浓度水平却成倍升高,OC和EC浓度在严重污染天分别是空气质量为优天的6.3和3.2倍.与非供暖时段相比,供暖时段PM2.5、OC和SOC浓度分别增加了14.4%、47.9%和72.1%,体现了OC对供暖季PM2.5污染的重要贡献.PSCF分析表明,位于北京西南的山西省和河南省部分区域是PM2.5和OC的主要潜在源区,且PM2.5潜在源区更为集中;EC的PSCF高值(>0.7)区域较少,主要位于北京南部,如山东省和河南省部分地区,且北京市及周边地区贡献明显.  相似文献   
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