污泥中碱性氮杂环化合物的分析鉴定

氮杂环化合物是近年来发现的具有较强致癌性和致变性的有机污染物。国外在分析鉴定环境样品,如海洋沉积物、淡水湖沉积物、大气飘尘以及香烟烟气冷凝物中的氮杂环化合物方面作了大量的工作,但对于污水处理厂污泥中该类化合物的分析尚未见公开报道。本研究结合国家“六五”科技攻关项目“北京市高碑店污水系统污染综合防治研究”的要求,应用GC/MS/DS方法对高碑店污水处理厂污泥中碱性氮杂环化合物进行     

纳米腐植酸基复合树脂的制备及其对Ni~(2+)和Cd~(2+)的吸附

采用水溶液聚合法,以丙烯酸、丙烯酰胺及改性蒙脱土为原料,纳米腐植酸为基体,N,N’-亚甲基双丙烯酰胺为交联剂,过二硫酸钾为引发剂,制备了丙烯酸-蒙脱土-丙烯酰胺/纳米腐植酸复合树脂(简称复合树脂)。考察了溶液pH、吸附时间、吸附温度、初始离子浓度等因素对复合树脂分别吸附Ni~(2+)和Cd~(2+)的影响。实验结果表明:在吸附温度35℃、吸附时间90 min、溶液pH为7、初始Ni~(2+)和Cd~(2+)的浓度分别为0.02 mol/L、复合树脂加入量16.7 g/L的条件下,Ni~(2+)和Cd~(2+)的吸附量分别为383.02 mg/g和359.27 mg/g;复合树脂吸附Ni~(2+)和Cd~(2+)的吸附等温线均满足Langmuir等温吸附方程;吸附过程均符合准二级动力学方程;复合树脂重复使用6次,其对Ni~(2+)和Cd~(2+)的吸附量分别降低了17.1%和9.3%。     

CuO(-CeO_2)/SBA-15对萘氧化的催化活性及CO_2选择性研究

通过浸渍法制备CuO/SBA-15和CuO-CeO2/SBA-15两种介孔材料催化剂,采用BET、XRD、TPR和XPS等对催化剂进行表征,重点考察催化剂对萘氧化反应的催化活性及对产物CO2的选择性。BET、XRD和XPS等实验结果表明CuO高度分散于介孔分子筛SBA-15中,CeO2可促进CuO在载体上的分散,同时能降低催化剂的TPR还原温度。活性测试结果表明CuO/SBA-15对萘氧化反应的催化活性较高,但是催化氧化的CO2选择性较低,温度在380℃时CO2的生成率仅为60%左右;CeO2的添加不仅提高了CO2的生成率,15%CuO-15%CeO2/SBA-15在325℃使CO2生成率达到99%,而且CeO2增强了催化剂的稳定性。     

参数对2A12铝合金微动疲劳局部塑性影响分析

目的研究局部塑性对微动疲劳的影响。方法建立2A12铝合金圆柱/平面微动疲劳有限元模型,考虑塑性作用进行有限元分析,研究微动疲劳参数对局部塑性的影响。结果局部塑性变形发生在试件表面或次表面,最大等效塑性变形随着微动垫半径的减小而增大。随着轴向应力的增加,最大切向应力增加;随着摩擦系数的增加,剪应力的最大值急剧增加,粘着区增加,滑移区减小,但摩擦系数对整个接触区的大小没有影响。结论微动疲劳参数对局部塑性有一定的影响。     

2A12铝合金微动疲劳全寿命预测方法研究

目的对于2A12铝合金,提出基于成核寿命和扩展寿命的微动疲劳全寿命预测方法。方法基于损伤力学法计算裂纹成核寿命,利用扩展有限元计算裂纹尖端应力强度因子,应用断裂力学计算裂纹扩展寿命,并对预测者和试验值进行比较。结果损伤力学法能考虑接触面应力三维度的作用来反映多轴状态作用,能有效模拟微动疲劳多轴行为。基于损伤力学法的微动疲劳全寿命预测模型能有效预测微动疲劳全寿命。由于微动作用,裂纹成核非常早,扩展寿命从试件的近表面开始,占全寿命的主要部分。结论考虑成核寿命和扩展寿命的微动疲劳全寿命分析是完善的,预测值与试验值比较吻合。     

T700碳纤维环氧树脂复合材料与2A12铝合金电偶腐蚀研究

目的研究电偶腐蚀行为。方法根据飞机服役过程中面临的典型气候条件,对T700碳纤维环氧树脂复合材料与2A12铝合金连接在不同环境温度(0,10,20,30,40℃)、不同p H值(3,5,7)和不同质量分数(3.5%,7%,10%Na Cl溶液)电解质溶液条件下进行电偶腐蚀实验,并分析各参数对电偶腐蚀的影响规律和电偶腐蚀对材料的影响。结果随着电解质溶液温度、Na Cl浓度的升高和p H值(限酸性环境)的降低,腐蚀电流逐渐增大。结论电偶腐蚀过程对复合材料影响不大,铝合金腐蚀破坏加重。     

热脱附-稳定化工序对土壤镉稳定化效率的影响

热脱附-稳定化是修复重金属-有机物复合污染土壤的主要工艺。由于热脱附对土壤重金属有“活化”和“固化”的双重作用,因此,热脱附-稳定化工序会影响重金属的稳定化效率。以含镉(Cd)的复合污染土壤为研究对象,从浸出率、形态分布、微观形貌3个层面,分析热脱附-稳定化(T-S)和稳定化-热脱附(S-T)工艺对Cd稳定化效率的影响。结果表明：S-T工艺浸出率(42.26%)低于T-S工艺(52.11%);由于Cd“活化”“固化”与稳定化作用,S-T工艺处置的土壤Cd弱酸提取态和残渣态比例分别是T-S工艺的0.75,1.4倍,形态更趋于稳定分布;电镜扫描(SEM)显示,S-T工艺比T-S工艺处置后土壤颗粒结晶更为显著,说明土壤Cd的稳定化效果更好。     

管道一类环境风险企业环境管控方案研究

西南管道公司积极贯彻习近平生态文明思想,紧扣生态文明建设主线,秉承中国石油集团有限公司"奉献能源,创造和谐"的企业宗旨,以"一类环境风险企业"为契机,突出全过程环境风险管控,策划设计了一类环境风险企业如何进行环境风险管控的方案,形成了"1个意见、5个方案、18项具体措施"的"1+5+18"环境管理体系,作为公司环保管理的指导方案。文章分析了此环境风险管控方案的设计目标、逻辑关系,对环境风险管控方案的内容进行了解读,为提升公司生态环境保护工作水平奠定了制度基础。     

油气田开发项目噪声危害的职业防护分析

针对油气田集输站场噪声源点多的现状,通过对生产工艺、设备、现场卫生学调查综合分析,油气田开发项目高噪声设备集中在大功率泵、压缩机、发电机等,结合类似项目职业卫生评价经验,识别该项目生产过程中噪声主要存在场所、接噪人员。进行了噪声个体采样检测,气田内部集输采气工、天然气处理厂操作工噪声定点采样检测,结果判定均为合格。提出了防噪设施和个人防护措施设施,阐明了噪声作业分级及分级管理原则,通过采取工程防护、个体防护、职业健康监护等措施,可有效预防职业性噪声聋的发生、控制噪声危害进程,从而促进康复、改善职工的生活质量。     

机器学习加速能源环境催化材料的创新研究

“双碳”背景下，加快研发高效的能源与环境催化材料有助于推进能源清洁利用和环境污染治理。传统催化材料研发模式主要依赖实验试错方法，难以满足能源与环境领域对高效催化材料的研发需求。快速发展的机器学习等数据科学技术为催化材料研发带来范式变革的契机。基于机器学习、实验数据和计算数据的有机结合，可对催化材料进行快速筛选，突破传统试错法的局限性，有利于解决催化剂研发效率低、成本高等难题。本文从催化材料的位点预测、配方筛选、构型设计以及反应路径优化等角度讨论了机器学习方法加快能源与环境催化材料创新的研究进展，分析了不同训练数据获取途径对应的机器学习方法构建及其在催化材料开发中的应用，展望了机器学习加快催化材料研究方法创新的发展趋势，以期为促进其在能源与环境领域的应用提供启示。