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21.
沱江沉积物中有机氯农药分布特征及其与藻类有机质的关系和生态风险评估 总被引:2,自引:0,他引:2
使用气相色谱-质谱联用仪分析了长江支流沱江流域48个表层沉积物中有机氯农药(organochlorine pesticides,OCPs)的残留水平,探讨了其分布和组成特征及其与总有机碳(total organic carbon,TOC)、藻类有机质之间的关系,以及评估其生态风险.结果表明沱江流域表层沉积物中OCPs的总含量为3.17~127 ng·g-1,其中六六六(hexachlorocyclohexane,HCHs)类农药的含量为2.83~86.0 ng·g-1,滴滴涕(dichlorodiphenyltrichloroethane,DDTs)类农药的含量为0.340~40.9 ng·g-1.OCPs空间分布特点为:上游 < 中游 < 下游 < 支流.HCHs和DDTs的组成成分分析表明,沱江流域存在林丹输入的现象,主要来自于历史残留,这与绝大多数流域的DDTs的输入状况相似.OCPs含量与TOC、藻类有机质含量之间存在着极显著的正相关性关系,表明藻类有机质在TOC对沉积物中的OCPs分配中起更为重要的作用.生态风险评估表明,沱江流域表层沉积物的有机氯农药存在较大的生态风险,可能对河流的底栖生物及生态环境造成明显的影响. 相似文献
22.
利用臭氧(O3)-陶瓷膜过滤(CMF)处理常规工艺出水,研究了不同O3-CMF耦合方式对膜性能和消毒副产物(DBPs)的影响.结果表明,与单独CMF相比,异位O3-CMF和原位O3-CMF均可以有效缓解膜污染,原位O3-CMF控制效果最佳.异位O3-CMF对进水(常规工艺出水) DOC去除率(26.25%)略高于原位O3-CMF(22.31%),但是其SUVA去除率(83.91%)明显低于原位O3-CMF(93.10%).羟基自由基(·OH)生成特征表明原位O3-CMF可促进O3产生更多的·OH.在O3、·OH氧化和陶瓷膜截留协同作用下,异位O3-CMF和原位O3-CMF出水中总荧光响应强度和相对分子质量大于0.3×103,有机物含量降低,进而使得出水中含碳消毒副产物(C-DBPs)生成量分别降低了21.86%和32.35%,含氮消毒副产物(N-DBPs)生成量分别降低了16.16%和19.13%.但O3和·OH氧化后生成的小分子有机物因难以被CM截留导致其在出水中含量增加,进而增加了卤代酮(HKs)、水合氯醛(CH)和三卤硝基甲烷(THNMs)的产生.本研究对于不同O3-CMF方式下O3与CM的协同机制的探讨,改善膜性能和提升DBPs前体物的去除具有一定指导意义. 相似文献
23.
中国集成电路制造行业VOCs排放特征及控制对策 总被引:2,自引:0,他引:2
中国电子信息产业发展迅速,集成电路等电子器件产量不断增加.在集成电路制造的过程中,大量有机溶剂的使用导致VOCs的产生和排放,从而对大气环境造成影响.为掌握集成电路制造行业VOCs的排放特征,系统分析了其工艺流程和产排污环节,分析了行业废气收集和治理现状,通过对典型企业VOCs的排放监测,获得VOCs排放水平;采用排放因子法核算行业VOCs历史排放量,并基于行业排放特征及减排潜力分析,提出了相应的污染防治对策.结果表明:在集成电路制造中,VOCs排放环节主要集中在光刻、清洗、去胶等过程,1 m2集成电路产量约使用87 g有机溶剂,VOCs产生量较大;通过采取高效的VOCs治理技术,集成电路制造行业有组织排放水平较低,平均浓度为2.1 mg·m-3,但厂界无组织排放浓度相对较高,平均浓度为0.78 mg·m-3,接近国家标准的排放限值.根据排放量核算结果,2011—2016年中国集成电路制造行业VOCs排放量呈逐年上升的趋势,主要受产量增加而相应污染控制技术水平提升有限的影响,无组织排放量比重大,占排放总量的38.1%~45.1%. 相似文献
24.
富营养化巢湖沉积物溶解性有机质光谱时空分布特征及其环境意义 总被引:3,自引:0,他引:3
通过紫外吸收光谱(UV-vis)和三维荧光光谱(3D-EEMs),研究典型富营养化湖泊巢湖沉积物溶解性有机质(DOM)光谱时空分布特征.结果表明,巢湖表层沉积物DOM的a(254)含量为13.1~101.7 m-1,平均值为(32.2±16.2)m-1.其中,夏季沉积物a(254)的含量((46.6±25.6)m-1)要显著高于其它季节,且湖心区a(254)平均值和变异性均小于湖滨区.表层沉积物DOM的S275~295值从春季到冬季上随时间呈明显上升趋势.沉积物DOM荧光强度在夏季最高,在垂直剖面上总体呈下降趋势.DOM组分以酪氨酸类蛋白质和溶解性微生物产物为主,各组分在空间分布上无明显差异.巢湖沉积物DOM荧光指数(FI)为2.56~4.89,腐殖化指数(HIX)为0.57~6.78,生物源指数(BIX)为0.31~1.54.巢湖沉积物DOM主要来自于生物源,藻的生长循环会显著影响富营养化湖泊沉积物DOM的来源和性质. 相似文献
25.
焦化废水处理过程中产生的焦油、污泥和结晶杂盐等固相物质,既有资源属性,又有污染特性,但目前缺乏基于能源、经济及环境影响方面的评估.本研究阐述了3类固相物质的形成机制,建立了质量当量计算及处置方法评价模型.以宝武集团韶关钢铁股份有限公司焦化厂(二期)焦化废水处理工程的A/O/H/O(厌氧/好氧/水解/好氧)流化床工艺作为考察对象,利用工程运行参数和水质统计数据进行固相物质的产量推算,结果发现,焦油、物化污泥、生物污泥(含水率为80%)和工业杂盐的产率分别为0.186、5.80、4.24和1.97 kg·m-3.通过处置方法评价模型明确了焦油焚烧、污泥热解、结晶杂盐分盐提纯后工业应用是最佳处置方案,在60 m3·h-1废水处理规模的固相物质处置过程中,每年约产生1177 MWh的能源,获得135.0万元的经济效益,排放627.0 t CO2,表明能源回收、经济效益和环境影响的协同存在. 相似文献
26.
采集太原市城北和城南区域环境空气和5类污染源挥发性有机物样品,测定样品中典型单环芳烃稳定氢同位素(δD)组成,基于同位素质量平衡原理计算单环芳烃从源到环境空气受体的δD初始混合值,探讨单环芳烃来源.结果表明,柴油挥发源、溶剂挥发源、汽油挥发源(97#)、汽油挥发源(95#)、机动车尾气(97#)、机动车尾气(95#)和民用燃煤源中单环芳烃δD范围依次为:(-138.7‰~-115.5‰)、(-147.0‰~-121.0‰)、(-150.8‰~-117.6‰)、(-131.8‰~-113.8‰)、(-171.2‰~-120.0‰)、(-138.9‰~-102.7‰)和(-168.3‰~-142.3‰),民用燃煤源中单环芳烃δD显著贫重氢同位素(D)组成,机动车尾气源与汽油挥发源中苯的δD相比显著贫D,可用于探索污染物转化过程;城北和城南环境空气中δD范围为(-131.7‰~-115.1‰)和(-131.9‰~-74.9‰),δD初始混合值为-138.4‰和-173.9‰,体现了其来源差异. 相似文献
27.
对2017年9月~2018年8月深圳市北部大气PM2.5中水溶性有机物(WSOM)的质量浓度、质谱及来源结构进行测量和分析.结果表明:PM2.5的质量浓度为(32.3±18.4)μg/m3,WSOM的质量浓度为(9.4±5.7)μg/m3,占颗粒物总有机物的(77.6%±14.0%).质谱分析显示,WSOM的氧碳比(O/C)平均值达到(0.57±0.09),属于二次有机物的O/C值范围,且生物质燃烧排放的离子碎片C2H4O2+的丰度显著,说明WSOM的来源中有显著的生物质燃烧排放的有机气溶胶.为了明确WSOM的来源结构,利用正矩阵因子分解法(PMF)模型进行来源解析,发现3个合理因子:高氧化态有机气溶胶(MO-OOA),低氧化态有机气溶胶(LO-OOA)和生物质燃烧(BBOA),贡献比例分别为51.7%,31.8%和16.5%.MO-OOA和BBOA贡献浓度均呈现秋冬高、春夏低的季节变化特征,反向轨迹分析显示其与内陆污染传输关系密切.LO-OOA的变化相对稳定,本地源的贡献较大.结合14C同位素示踪法对秋冬季WSOM样品分析,发现机动车等化石源二次有机物是WSOM的主要来源,贡献比例达到53.9%,需继续加强对化石燃料控制来降低WSOM污染. 相似文献
28.
29.
对比了浙江省2014和2018年金属表面涂装企业的有机废气排放及治理情况,分析了该行业涂料及稀释剂的使用、主要污染因子,测算了溶剂型、水性涂料的挥发性有机物(VOCs)产生系数和排放系数.结果表明:2018年VOCs治理水平明显高于2014年,水性涂料使用企业比例由18%上升至36%,纯溶剂型企业由82%下降至64%;金属表面涂装行业的主要排放污染物为二甲苯、丁醇、乙酸乙酯、乙酸丁酯、甲苯、丙二醇、乙苯、苯乙烯等8种有机物.溶剂型和水性涂料的VOCs产生系数分别为0.72和0.31kg/kg;溶剂型和水性涂料2014年VOCs排放系数为0.64和0.29kg/kg,2018年为0.48和0.21kg/kg. 相似文献
30.
模拟废印刷线路板(WPCB)的热拆解过程,分析热拆解过程中的挥发性有机物(VOCs)组分;利用真实溶剂似导体屏蔽(COSMO-RS)模型对浓度较高的污染物进行量子力学模拟,研究离子液体(ILs)组成单元对目标污染物溶解度的影响差异,分析溶解过程中主导分子间作用力类型,确定优选吸收剂;测定不同溶剂进行溶解性,验证模型适用性.结果表明:①乙酸乙酯和环戊酮是浓度较高的VOCs组分,在240和250℃时浓度分别为43.1,153mg/m3和105,252mg/m3,质量百分比总和分别为76.3%和67.3%.②高表面屏蔽电荷密度分布峰、长烷基链阴阳离子和亲电基团的存在可提高乙酸乙酯和环戊酮在ILs中的溶解度.双三氟甲磺酰基亚胺盐(NTf2-)类ILs是一类优良吸收剂.静电力和范德华力对溶解过程起主导作用.③COSMO-RS模型可定性和半定量用于预测乙酸乙酯和环戊酮的溶解度. 相似文献