中国报废汽车中铂族金属回收潜力估算

基于Gompertz模型预测中国2018~2050年民用汽车的社会保有量;在此基础上,采用物质流分析方法估算得出我国汽车高峰报废年限大约为9a.然后,通过市场供给A模型预测我国2018~2025年汽车报废量,结果显示,我国汽车报废量到2025年将达到2535.05万辆,并且地理空间分布极不均衡.基于上述汽车报废量的时空分布,测算不同技术发展情景下废汽车三元催化剂中的铂族金属回收潜力和需求量.结果显示：如果按照当前催化剂消耗水平,全国铂族金属的需求量均在2019年达到峰值,铂钯铑分别达到4.57,65.70,7.92t,有望实现行业内闭环供应;如果以欧盟汽车尾气治理标准为目标,而现有汽车技术不发生根本变化,需求量将大幅增加,铂钯铑分别在2020年达到峰值85.01,109.38,8.37t,存在严重的供需矛盾.为此,建议在汽车生产者责任延伸制度中,关注废催化剂的回收和再生利用,以促进前端生产环节在不同技术选择中考虑稀贵金属的供给限制.     

基于FY-4A卫星数据反演气溶胶光学厚度及分析应用

风云四号A星（FY-4A）是我国新一代静止气象卫星,多通道扫描成像辐射计（AGRI）是风云四号静止气象卫星的主要载荷之一.为探究FY4A数据用于气溶胶光学厚度（AOD）反演的可行性,基于FY-4A/AGRI数据,利用暗像元算法对2019年2月23~26日及10月27~30日京津冀地区AOD进行反演研究,并与AERONET地基观测AOD数据进行了对比分析.结果表明,基于FY-4A数据及构建响应函数库,通过暗像元方法能较好的反演出京津冀地区气溶胶空间分布;AOD主要的高值区体现在京津冀中南部地区并向周边郊区逐渐降低,在AOD值较大时此特征较为明显;将反演值与同期AERONET地基观测数据对比验证,相关系数达到0.869,均方根误差为0.221,表明AOD反演值与观测值吻合较好,FY-4A卫星数据反演AOD具有一定可行性.     

负载型钌催化剂的制备对甲苯催化燃烧的影响

采用浸渍法,将贵金属钌负载到分子筛制备了钌基催化剂,探讨了分子筛类型、钌负载量、焙烧温度和催化剂粒径等制备条件对催化剂催化氧化甲苯性能的影响。结果表明,以ZSM-5为载体制备的钌基催化剂催化甲苯的效果优于β分子筛为载体的催化剂;随着钌负载量的增加,在1%～1.2%的范围内催化剂活性明显上升,之后有所下降;焙烧温度在250～350℃的范围内,催化剂对甲苯的催化活性随焙烧温度的升高显著上升,但350℃之后活性变化不大;在一定范围内适当降低催化剂粒径可增加催化剂的活性,但降到40目以下时催化剂活性变化不大。实验条件下制备的催化剂可在180℃时催化转化98%的甲苯,表现出了低温催化去除甲苯的优异性能。     

低温等离子体协同催化降解废气污染物的研究进展

阐述了低温等离子体协同催化工艺流程与反应机理,探讨了反应温度、废气进口组分、废气中水蒸气含量、气体流速、气溶胶等因素对降解效果的影响。分析认为:一段式低温等离子体协同催化可改变低温等离子体特征及催化剂催化特性,但尚未解决尾气臭氧逃逸、副产物产生及放电稳定性等问题;两段式低温等离子体协同催化可提高污染物分子降解效率并减少尾气臭氧逃逸,但未能有效利用等离子体的能量,气体中的水蒸气、粉尘及反应过程中产生的气溶胶均能影响后置催化剂的催化性能;两段式低温等离子体协同催化已具备工程应用条件,还需配套高效预处理单元以降低废气中水蒸气、粉尘等对催化剂的影响。     

酸洗磷化废水处理及回用工程实例分析

针对机械加工企业酸洗磷化废水,采用"隔油+中和沉淀+生化+混凝沉淀+活性炭吸附+超滤+反渗透"工艺进行处理,通过工程实例分析了组合工艺处理效果与运行成本。结果表明,组合工艺出水COD、总磷、总铁、TDS达到《城市污水再生利用工业用水水质》(GB/T 19923—2005)工艺与产品用水标准要求,出水电导为50～150μs/cm,吨水直接运行成本为6.605元。     

FY-3C/VIRR数据中国周边海域区域SST反演算法开发

已有的验证结果显示风云三号C星（Fengyun-3C,FY-3C）搭载的可见光红外辐射仪（visible and infrared radiometer,VIRR）反演的业务化海洋表面温度（sea surface temperature,SST）产品存在较大偏差。根据FY-3C/VIRR的热红外通道设置,分别选择非线性SST算法（non-linear SST,NLSST）和三通道非线性算法（triple window NLSST,TNLSST）开发适用于中国周边海域的白天和夜间区域SST反演算法。通过对卫星热红外波段的亮温和现场数据进行晴空海洋匹配样本数据构建,利用回归拟合方法获得NLSST和TNLSST的算法系数。采用独立样本数据对区域算法进行验证,白天数据的偏差和标准差分别为0.082 ℃和0.633 ℃,夜间为?0.007 ℃和0.557 ℃。以OISST（optimum interpolation SST）为参考值,将区域算法反演的SST与国家卫星气象中心的业务产品进行对比,结果显示区域算法将白天SST的偏差和标准偏差从0.047 ℃和0.743 ℃减小到0.031 ℃和0.641 ℃,夜间从0.184 ℃和0.708 ℃减小到0.034 ℃和0.556 ℃。