碳化对焚烧飞灰“减污降碳”协同处置潜力研究

为探究我国不同地区生活垃圾焚烧飞灰“减污降碳”协同处置潜力,选取我国8个典型地区的飞灰为研究对象,采用加速碳化试验模拟飞灰长期填埋场景,通过重金属浸出试验探究碳化前后其重金属浸出浓度的变化情况,通过热重分析研究其对CO₂的实际吸收能力,同时基于Steinour方程研究2009—2021年我国飞灰对CO₂的理论吸收能力. 结果表明:通过浸出试验得知加速碳化后飞灰中重金属Zn、Cd的浸出浓度分别下降了10%~18%和9%~30%,其中上海市和河南省飞灰样品中Zn的浸出浓度已低于生活垃圾填埋场入场要求. 《生活垃圾焚烧污染控制标准》(GB 18485—2014)的发布实施导致飞灰中碱性成分占比上升,使得飞灰对CO₂的吸收潜能增至标准发布之前的约1.38倍. 以贵州省、上海市、山东省、北京市、广东省、辽宁省、河南省、天津市8个不同地区的飞灰样品为例,通过Steinour方程推算得到2020年我国飞灰对CO₂的理论吸收量达339.93×104 t,约占2020年我国碳排放总量的0.034%. 对上海市、北京市及河南省3个飞灰样品进行加速碳化试验,通过热重曲线得到飞灰在碳化前后CaCO₃分解段的失重率,进一步推算出2020年我国飞灰对CO₂的实际吸收量达16.34×104 t,占其理论吸收量的4.8%,飞灰对CO₂的实际吸收量小于其理论吸收量的主要原因是,在加速碳化过程中产生的碳酸钙及其他聚合物包裹飞灰,使外部CO₂难以进入飞灰内部. 研究显示,加速碳化对飞灰“减污”效果明显,但“降碳”效果仍需对碳化场景以及预处理过程的工艺参数进行优化,以期最大限度地提高飞灰对CO₂的实际吸收能力.      

滦河冲洪积扇地下水脆弱性评价体系研究

根据滦河冲洪积扇的主要环境地质问题,选择包气带岩性、厚度等7个参数作为评价指标,建立该区地下水脆弱性评价体系,认为只有评价参数选择正确、适当,地下水脆弱性评价才能为地下水管理、保护和规划提供决策参考。     

金属氧化物负载RuO2催化分解N2O的中试实验研究

文章应用共沉淀法制备了不同的金属氧化物,采用程序浸渍法分别制备了RuO_2负载型催化剂,O_2-TPD表征分析结果表明,采用La改性的复合金属氧化物Me_xO_y(Me=La、Mg、Al)为载体,制备的Ru_2O/Me_xO_y有较好的低温O_2脱附性能,同微型固定床活性变化规律吻合。实验室中试实验结果表明,在原料气组成:14(V)%N_2O+75(V)%N_2+11(V)%O_2、体积空速SV=10 000 h~(-1)、入口温度340℃的条件下,RuO_2/Me_xO_y催化剂在300 h连续实验过程中,N_2O的分解转化率≥98%。CO_2-TPD分析表明反应前后催化剂的总碱量及碱性分布基本相同;SEM分析表明,同新鲜催化剂相比,反应后催化剂的表面相对粗糙,但在实验条件下,RuO_2/Me_xO_y催化分解N_2O的活性基本不发生变化。     

上海老港填埋垃圾场渗滤液COD与UVA的相互关系

本实验研究对象为上海老港填埋场1991年填埋单元渗滤液和各处理工艺出水渗滤液,水样经过不同孔径膜微滤和超滤后,比较了各自COD值和UVA值之间的相关性．结果表明,水样COD浓度愈低,与其对应的UVA相关性愈好．由于有机物的组成不同,对应的特征吸收范围存在差别,因此,不同渗滤液的UVA与COD的关系也不同．渗滤液中的胶体物质对COD值有贡献,微滤和超滤系统使渗滤液中的胶体物质被截留,COD值减小,测定得到对应的UVA值也相应减小．     

西藏玉龙铜矿开发对区域水环境影响分析

西藏玉龙铜矿是世界级特大型铜矿,目前即将开采。矿区位于海拔4 800多米的青藏高原,地处长江上游自然保护区,生态环境脆弱。矿区位于一个完整水文地质单元内的区域地下水补给区,地下水与地表水垂直交替运动频繁,水力联系密切。评价了区域地表水、地下水环境质量,通过江西省德兴铜矿开发过程中的环境问题类比,分析了矿山开发对区域水环境的影响,根据区域水文地质条件,从保护水环境角度,对玉龙铜矿开发提出了几点防止污染扩散的建议,以利于资源与环境的可持续发展。     

N2O回收利用及减排技术研究进展

减排N₂O对控制地球温室效应和保护人类健康具有重要的意义。综述了有关分离纯化N₂O的技术及N₂O回收利用于芳烃氧化制苯酚的研究进展,介绍了N₂O的热分解及催化分解等减排技术的研究成果。指出：采用N₂O直接氧化芳烃制苯酚技术需要解决的技术关键是开发高选择性的催化剂;催化分解是目前可行的N₂O减排技术,而制备高活性且抗O₂、水蒸气及硫化物干扰的催化剂是今后的研究热点。     

融合心电特征提取的矿工疲劳状态识别

疲劳引起的人为失误是事故的主要原因。为准确识别矿工疲劳状态，降低作业风险，利用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)优化反向传播(Back Propagation, BP)神经网络，构建疲劳识别模型。首先，通过模拟日常作业进行疲劳诱发试验，将OpenBCI Cyton开发套板作为心电信号的采集装置；其次，借助MATLAB对所采集心电信号(Electrocardiogram, ECG)数据进行预处理，基于疲劳等级形成初始样本数据集；进而利用Pan-Tompkins算法进行特征提取；最后，针对特征间皮尔逊相关系数进行假设检验，从而获得优选指标并用于模型训练，经疲劳识别模型得出结果。结果表明，与传统BP神经网络、支持向量机(Support Vector Machines, SVM)、遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化BP神经网络相比，模型准确率分别提高6.25百分点、22.92百分点、2.78百分点，从而为企业作业人员休息制度的制定及完善提供了理论依据。研究结果对于相关便携式精神状态监测硬件研发具有参考价值。