Cu~(2+)改性活性炭的制备及其去除废水中CN~-的研究

以活性炭为载体负载溶液中的 Cu~(2+),Cu~(2+)改性活性炭对溶液中 CN~-的去除效果较好。Cu~(2+)改性活性炭的最佳制备条件:活性炭加入量为1 g,质量浓度为5 g/L 的 CuSO_4溶液加入量为50 mL,溶液 pH 为4,负载时间为5.0 h。在此最佳条件下活性炭的最大 Cu~(2+)负载量为25.90 mg(以每克活性炭计)。Cu~(2+)改性后活性炭的 CN~-去除率明显提高,由22.10%提高至94.07%。Cu~(2+)改性活性炭吸附CN~-的最佳实验条件:溶液 pH 为12～13,吸附时间为9 h。Cu~(2+)改性活性炭对 CN~-的饱和吸附量为22 mg/g。Mg~(2+),K~+,Ca~(2+),Cl~-,SO_4~(2-),CO_3~(2-),AsO_3~-对 Cu~(2+)改性活性炭的 CN~-去除率基本没有影响。Cu~(2+)改性活性炭的动态吸附实验表明,开始一段时间流出液中 CN~-含量几乎为零,远低于国家排放标准(0.5 mg/L)。     

用废橡胶制备沥青再生剂的实验

为了实现废物资源综合利用,以橡胶对沥青的性能改善为基础,以废橡胶为原料,在轻组分助剂介质中采用微波降解和助溶处理技术制备沥青再生剂.通过正交实验设计,以再生沥青的针入度、延度、旋转薄膜烘箱老化(RTFOT)后的针入度比及残留延度为评价指标确定了再生剂原材料的合理配比及工艺条件,并进行了再生剂的效果试验.研究表明,最佳配比及条件为增塑剂DOP 40%,芳香油分糠醛抽出油40%,废橡胶粉20%,抗老剂添加量为以上总量的0.5%,微波功率为900 W,处理时间为10 min.再生效果试验表明,10%的再生剂用量可以有效补充老化沥青缺失的组分,恢复其胶体结构及流变性能.     

中国西南典型山地城市环境宜居性评价 ——以重庆市两江新区城区为例

城市环境宜居性评价对推动城市品质提升、功能优化有十分重要的意义.通过分析山地城市自然环境和人文环境的复杂特性,构建了涉及自然环境、人文便利性、人文舒适性、人文健康性、人文安全性5方面10个指标的城市环境宜居性评价体系.在此基础上,以重庆市两江新区城区为研究对象,通过评价指标计算、分级、赋权等工作,对城市环境宜居性进行了...     

管道内天然气爆炸火焰及压力波传播规律实验研究

天燃气安全不仅仅局限在企业内部,而是面向全社会,关系到社会稳定和市民生命财产安全。随着天然气市场开拓和广泛利用,庞大的管网系统和多样的用气环境给安全工作提出了更高的要求。采用理论分析、实验研究相结合的方法研究了管道内天然气爆炸火焰及压力波的传播规律。应用直径为700mm,长度为93m的管道进行了三次天然气爆炸传播实验。得出爆源点最大压力值并不是整个爆炸过程的最大值;压力波最大压力值在爆源点附近先降低,然后上升到某一峰值之后再逐渐衰减;最大压力值在衰减过程中不是单调衰减,有点起伏;随着天然气浓度的增大,其爆炸平均升压速率反而减小;随着天然气浓度的增大,其爆炸平均升压速率反而在减小;爆源附近火焰传播速度较小,上升到某一峰值后逐渐衰减。     

灰色局势决策法在地下水水质评价中的应用

概要叙述了灰色局势决策法的计算步骤,以铜锣山地区12眼水井为研究对象,选取硫酸盐、氯化物、总硬度和总溶解性固体等4项评价因子,然后用该法对研究区域岩溶地下水进行评价.评判结果表明,该地区赋存于三叠系中统雷口坡组和下统嘉陵江组地层中的地下水水质较好.结果为评价该地区隧道施工中地下水环境负效应提供了依据.     

中等城市大气环境监测优化布点研究

常用的“实测法”有“历史数据估算法”和“网格法”两种。对于中等城市,往往因常规监测点位少而应用“历史数据估算法”难以满足要求;“网格法”则因其布点多、周期长(一般需进行采暖期和非采暖期的布点监测),投入的人力、物力大而使中等城市的三级站难以胜任。我们采用适量网格布点一次性监测和历史数据相结合的方法,使之相互印证,互补长短。并以确定特征点位突出优化点位的代表性,以严密的统计分析和检验保证优化点位的准确性。     

毛细管柱气相色谱法测定水中痕量氯酚

本文采用GDX-401树脂富集水中氯酚类化合物,经洗脱、萃取、衍生化,在经过改装的SP2305气相色谱上用毛细管柱——电子扑获检测器测定。对色谱条件、衍生化及富集条件作了研究。测定了地面水和自来水中ppt级的氯酚。     

利用保留时间锁定软件对水中挥发性有机物进行气相色谱测定

使用保留时间锁定软件 (RTL) ,在气相色谱体系中建立了水质中 5 3种挥发性有机物的保留时间数据库 ,使原始的保留时间成为化合物定性的可靠参数 ,实现了未知样品在色谱仪上的定性 ,提高了分析效率。     

基于G1法的应急能力评估指标权重的确定

在对城市应急能力评估前,确定应急能力评估指标的权重是重要问题之一。笔者介绍了一种无需一致性检验的方法G1法;分析并提出城市应急能力评估指标,通过实例利用该方法对指标在体系中的权重进行了计算。结果表明,在指标的数量较多的情形下,其计算量较其他方法明显减少,同时该方法的可操作性强,便于使用。     

基于机器学习方法的太湖叶绿素a定量遥感研究

为了比较评价人工神经网络和支持向量机2种机器学习算法在水质遥感中的应用能力,本研究首先从基础理论和学习目的入手,对比分析了2种机器学习算法的理论体系;其次,以太湖为例,基于MODIS遥感影像,构建了反演太湖叶绿素a浓度的2种机器学习方法模型,通过对模型的验证、稳定性和鲁棒性分析以及全湖反演结果对比3个方面评价了2种模型的泛化能力.验证结果表明,支持向量机模型对验证样本预测结果的均方差根和平均相对误差分别为5.85和26.5%,而人工神经网络模型的预测结果均方差和平均相对误差则高达13.04和46.8%;稳定性和鲁棒性评价亦说明,以统计学习理论为基础的支持向量机模型具有更加良好的稳定性、鲁棒性,空间泛化能力优于人工神经网络模型;2种机器学习算法对太湖叶绿素a的浓度分布反演结果基本一致,但人工神经网络模型因其学习目标设定和网络构建中的“过学习”等缺陷,造成了对东太湖以及湖心区叶绿素a的反演结果与实际监测结果差异较大.