精神活性物质在北京市某污水处理厂中的污染特征与生态风险

为了解污水处理厂对精神活性物质的去除特征及总出水对受纳水体的生态风险,采用固相萃取-高效液相色谱-串联质谱法调查了北京市某污水处理厂中13种精神活性物质的浓度水平与负荷量变化,并运用RQ（risk quotient,风险熵）对总出水中精神活性物质进行风险评估.结果表明:①13种精神活性物质在总进水与总出水中均能检出,总质量浓度平均值分别为2 395.10和63.59 ng/L,其中ρ（EPH）（EPH表示麻黄碱）占比分别为93.9%和67.9%,其次为COD（可待因）与METH（甲基苯丙胺）.污水处理厂上游地表水中ρ（EPH）、ρ（METH）与ρ（KET）（KET为氯胺酮）均高于总出水及其下游地表水,说明上游沿河可能有新的污染源输入.②污水处理厂对NK（去甲氯胺酮）、BE（苯甲酰爱康宁）和MTD（美沙酮）均呈负去除,其他精神活性物质的去除主要发生在二级生物处理与三级处理（超滤膜与UV消毒）阶段.③污水处理厂服务区域内精神活性物质的周内负荷量存在一定波动,AMP（苯丙胺）、METH、MDA（3,4-亚甲二氧基苯丙胺）、MDMA（3,4-亚甲二氧基甲基苯丙胺）、KET与HER（海洛因）的负荷量均在周末升高.④污水处理厂总出水中精神活性物质的生态风险均较低（RQ < 0.10）.研究显示,污水处理厂不能完全去除污水中的精神活性物质,总出水中残留精神活性物质对受纳河流生态系统产生的长期混合效应不容忽视.      

废塑料再生过程废水中微塑料去除模拟试验

微塑料是一种存在于不同环境介质中的新兴污染物,主要来源于废弃塑料制品,其存在污染范围广、潜在环境污染大的问题.废塑料再生企业生产废水中微塑料浓度远高于其他类型废水,对其生产废水中的微塑料进行处理具有重要的环境意义.模拟废塑料再生过程的生产废水并进行微塑料去除的絮凝沉淀试验,研究絮凝剂投加量、pH、水力快速搅拌条件的单因素和正交试验对废水中微塑料去除率及其各因素作用的影响.结果表明:①当PAC (聚合氯化铝)投加量为10 mL,PAM (聚丙烯酰胺)投加量为7 mL,pH为9,水力快速搅拌条件为100 r/min下维持40 s再200 r/min下维持40 s时,微塑料的总去除率最高,达91%.②PAC投加量是影响微塑料去除效果的主要因素,其次是pH.③微塑料的去除率与其本身的密度有关,密度大的ABS (acrylonitrile butadiene styrene,丙烯腈-丁二烯-苯乙烯)去除率最高,密度小的PE (polyethylene,聚乙烯)去除率最低.④不同粒径区间的微塑料去除率区别较大,粒径小(0.1~0.25 mm)的微塑料去除效果最好.研究显示,通过控制PAC和PAM的投加量、pH和水力搅拌速率等条件,能够有效将废水中的微塑料通过絮凝沉淀的方法去除,从而达到净化含微塑料生产废水的目的.      

人工智能技术对长江流域水污染治理的思考

随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术（径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络）对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属（Cr、Cu）、营养盐（TN、TP）、持久性有机污染物〔PBDEs（多溴二苯醚）、HCH（六氯环己烷）〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术（递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等）构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术（小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等）建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值.      

CeO2形貌结构对催化湿式空气氧化苯酚性能的影响

采用水热法、沉淀法和溶胶凝胶法制备了3种不同形貌的CeO₂催化材料,并将其用于湿式空气氧化苯酚水溶液过程中,探讨了CeO₂形貌结构对催化湿式氧化苯酚水溶液性能的影响.采用扫描电子显微镜（SEM）、透射电子显微镜（TEM）、X射线衍射（XRD）、程序升温还原（TPR）等手段对CeO₂催化材料进行了表征.结果表明,水热法制备的CeO₂催化材料表现出较好催化性能,主要原因是水热法合成的CeO₂呈现交错的纳米棒状结构,主要暴露（220）晶面,且沿着（220）晶向生长.在反应温度为200℃、空气压力为2MPa、苯酚初始浓度500mg/L的条件下,最终（240min）COD的去除率为95.5%.     

Ni2+对好氧颗粒污泥系统性能的影响

以城镇污水处理厂A²/O工艺的回流污泥作为接种污泥,在序批式反应器（SBR）中培养好氧颗粒污泥（AGS）,探究Ni²⁺对AGS系统的影响.结果表明：在25℃的条件下,50d左右培养出成熟的AGS,其形态多呈球状或椭球状,外表分布着少量丝状菌,颗粒污泥粒径主要在2~4mm,MLSS达6000mg/L,SVI维持在40~50mL/g.将Ni²⁺作用于培养出的成熟AGS,Ni²⁺在0~2mg/L的浓度范围内会提高AGS的稳定性,使MLSS上升,SVI降低;同时会促进AGS分泌胞外多聚物（EPS）,EPS组成成分中的蛋白质（PN）明显多于多糖（PS）;Ni²⁺对好氧颗粒污泥去除总氮（TN）的抑制程度要大于COD,最终COD去除率可维持在95%以上,TN去除率可维持在70%以上.     

基于铁锰泥的除砷吸附剂性能比较及吸附机理

为解决反冲洗铁锰泥粉末吸附剂（BSPA）使用后难以泥水分离问题,将除铁锰水厂生物滤池产生的反冲洗泥制成颗粒吸附剂（GA）和磁性粉末吸附剂（MPA）,并对BSPA、GA和MPA的除砷性能进行了比较,通过SEM、TED、XRD、BET、FTIR等技术对3种材料进行了表征,寻找3种吸附剂之间除砷性能差异的根源.结果表明,BSPA、GA和MPA对As （V）的最大吸附容量分别为40.980,5.048,8.694mg/g,改性后的吸附材料GA和MPA对砷的吸附能力下降.BSPA是一种以纤铁矿为主的无定形结构混合物,并混有针铁矿和结晶度差的水铁矿,GA的XRD图谱中出现石英晶体和少量赤铁矿晶体的衍射峰,而MPA的主要成分为结晶程度较高的磁赤铁矿.3种材料中均存在有利于吸附的含羟基官能团.BSPA、MPA和GA的比表面积分别为253.150,238.660,43.803m²/g.物相改变且结晶程度增加、表面羟基减少和比表面积降低是导致GA和MPA的砷吸附容量比BSPA低的主要因素.     

亚铵法制浆造纸厂中段废水处理技术分析研究

通过对采用两级气浮做预处理 ,生物硫化床串联接触氧化做深度处理的治理技术的分析研究 ,结合废水处理工程实例 ,说明了用两级串联气浮 +硫化床 +接触氧化工艺处理造纸中段水技术切实可靠 ,该治理工艺对处理亚铵法麦草制浆造纸中段废水有较强的针对性和可行性。     

A Global Overview of Atmospheric Acid Deposition Fluxes

This paper presents a summary of globalacid deposition flux data taken from a globalassessment report on acid deposition prepared forUNEP/WMO (Whelpdale and Kaiser, 1996). There is a largevariation in the spacial coverage and reliability ofmonitoring around the world. Many more stationsmeasure wet deposition than collect appropriate datafor estimating dry deposition. The widespread regionswith highest precipitation concentrations anddeposition fluxes of sulphate and nitrate coincideclosely with the regions of highest density ofSO₂ and NO_x precursor emissions occurringprimarily in the mid-latitude, northern hemispherebelt where a large fraction of the worlds fossilfuels is consumed. Organic acids in precipitation makea minor contribution to acidity (<20%) inindustrial regions, but in the rest of the world theyare of same order, or even exceed, inorganic acids.Less is known about dry deposition, but it appears topredominate near strong emission sources with wetdeposition predominating farther downwind. The molarratio of the N/S contribution to acidic deposition isclose to 1.0 over large areas of Europe and NorthAmerica, but is highly variable elsewhere, beinghighest in equatorial regions due to biomass burningand lowest near smelters and other large sources of SO₂.     

NBIAS中污泥龄对脱氮除磷效果的影响

探讨无回流间歇曝气系统 (简称 NBIAS) ,处理城市污水的污泥龄 ( SRT)对脱氮除磷及有机物去除效果的影响。通过原污水流程试验和人工合成污水静态模拟实验 ,试验结果表明 :在水温为 2 0℃～ 30℃ ,污泥负荷为 0 .2 5～0 .45kg CODcr/ kg MLSS· d,SRT为 1 8～ 2 2 d,HRT为 8～ 1 0 h时 ,利用原污水作为碳源 ,NBIAS在保持较高的 CODcr去除率的同时 ,总氮和总磷的去除率均在 80 %以上。     

Removal of high concentrated ammonia nitrogen from landfill leachate by landfilled waste layer

The landfill of municipal solid waste(MSW) could be regarded as denitrification reactor and involved in ammonia nitrogen biological removal process. In this research, the process was applied to municipal solid waste collected in Shanghai, China, which was characterized by high food waste content. The NH4^ removal efficiency in the system of SBR nitrifying reactor followed by fresh and matured landfilled waste layer in series was studied. In the nitrifying reactor, above 90% of NH4^ in leachate was oxidized to NO2^- and NO3^- . Then high concentrated NO2^- and NO3^- were removed in the way of denitrification process in fresh landfilled waste layer. At the same time, degradation of fresh landfilled waste was accelerated. Up to the day 120, 136.5 gC/(kg dry waste) and 17.9 gN/(kg dry waste) were converted from waste layer. It accounted for 50.15 % and 86.89 % of the total carbon and nitrogen content of preliminary fresh waste, which was 4.42 times and 5.17 times higher than that of reference column respectively. After filtering through matured landfilled waste, BOD5 concentration in leachate dropped to below 100 mg/L, which would not affect following nitrification adversely. Because the matured landfilled waste acted as a well methanogenic reactor, 23% of carbon produced accumulatively from fresh landfilled waste degradation was converted into CH4.