改性酚醛基炭泡沫的表面结构及脱硫脱硝

采用前驱体改性的方法,以CuCl2、FeCl2和MgCl2为改性剂,制备出改性酚醛泡沫,经炭化/活化得到改性酚醛基炭泡沫。研究了不同金属对酚醛基炭泡沫表面物理与化学特性的影响,并进行同时脱硫脱硝实验研究。通过研究发现,添加CuCl2的样品比添加FeCl2、MgCl2的样品的中孔孔容大接近10倍;比表面积和孔容是CFCu>CF0>CFFe>CFMg;金属改性剂主要以金属和金属氧化物的形式存在于酚醛基炭泡沫中,而表面其他官能团大体结构不变。经CuCl2、FeCl2和MgCl2改性后,脱硫效率分别提高了39%、11%和13%,脱硝效率分别提高了19%、10%和4%,其中以CuCl2改性的酚醛基炭泡沫的效率最高。     

生物质材料在重金属废水处理中的应用

可再生、低成本、有效且易从环境获取的生物质材料越来越多地用于去除废水中的重金属离子。本文着重介绍三大类生物质材料：Ⅰ、动物类（主要是甲壳素和壳聚糖衍生物）;Ⅱ、植物类（包括木质素、活性炭、竹炭、富含单宁的物质、农林废弃物等）;Ⅲ、微生物类（各种茵类等）,及其改性产物在处理有毒重金属废水方面的应用研究进展。     

生物质催化气化制氢技术研究

在人类面临严重的能源危机与环境污染的背景下,世界各国都在致力于对洁净能源氢的开发和研究,并取得了一定的研究成果。生物质气化制氢是一项富有前景的制氢技术,已引起了世界各国研究者的普遍关注。文章首先介绍了生物质气化制氢技术的国内外研究及应用现状,然后介绍了一种一体式生物质气化炉水蒸汽催化气化制氢的工艺流程,氢气体积的含量可达到50%以上。最后总结了这种工艺在各种制氢方法中,具有技术成熟、工艺简单,效率高等优点,有广阔的应用前景。     

生物质慢速热解工艺的新探讨

慢速热解作为生物质气流床气化的前处理工艺在国内为首创。慢速热解方法不仅可以脱除生物质内的氧元素提高能量密度,而且可以改变生物质的物性有效解决生物质气流床气化过程的输送问题。文章分析了不同生物质种类热解后固体产物、液体产物和气体产物的特性,并且粗略衡算了热解过程的吸热量。结果表明:在热解温度<500℃时,液体产物和气体产物的热值随着热解温度的升高而增加;为得到高固体产率和能量产率的半焦作为气化原料,热解温度不宜>500℃;从能量衡算角度分析而得,热解过程的吸热量很少。     

生物质秸秆燃料的应用分析

通过对我国能源现状的分析,提出应大力发展生物质秸秆燃料;详细分析了秸秆燃料的特点、发展前景,并提出推行秸秆燃料的政策、措施。     

生物质能的绿色效能分析

本文对生物质原料特性及其应用进行了分析,并通过生命周期法(LCA)对生物质和煤气化合成二甲醚料的过程进行对比评价.每生产1千克二甲醚,使用前者比后者可减少排放CO2924.11克、NOx25.01克、SOx70.93克,痕量金属排放量也大大减少.由此可见,利用生物质对减少有害气体的排放意义重大,并能从源头上保证整个过程的环境友好性.     

上吸式生物质气化炉焦油成分的分析

文章在10 KWth上吸式生物质气化炉上进行木屑的气化实验,通过改变床层高度和气化剂空气的量,将产生的生物质焦油进行取样。经GC-MS分析得出上吸式气化炉焦油的主要成分为初级和二级焦油,其中以酚类焦油所占比重最多,大约为总量的38%~60%;在同样床高的条件下,随着空气量的增加,酚类焦油含量有所降低,但仍然是焦油中比重较大的。     

生物炭输入对土壤污染物迁移行为的影响

重点综述了生物炭输入对土壤中污染物的吸附固持作用及生物有效性的影响,分析其作为土壤添加剂消减土壤污染风险的有效性,为生物炭在土壤中的应用研究提供依据。     

AMD铁絮体改性生物炭对重金属吸附机理研究 ——以Pb(II)为例

以酸性矿山废水生成的铁絮体和秸秆生物炭为原料,采用化学改性和紫外辐射联用技术制备改性生物炭,并通过正交试验确定最佳改性条件,同时利用FTIR、SEM和BET等方法对吸附材料的形貌特征、孔隙结构及其表面化学性质进行表征.结果表明,通过改性使吸附材料比表面积增大,吸附位点增多,在25℃、pH为7时,吸附材料改性后比表面积为295.71 m²·g^-1,对Pb（II）的拟合吸附量可达278 mg·g^-1.改性材料对Pb（II）的吸附过程符合Langmuir吸附等温线模型和准二级动力学模型,主要为单分子层吸附,受化学吸附控制.     

基于神经网络的东北地区秸秆焚烧预测

选取农作物秸秆露天燃烧严重的东北地区,采用人工神经网络的方法,结合卫星火点和气象数据,开展秸秆露天燃烧预测研究.结果表明：人工神经网络预测模型成功验证了松嫩平原地区2015年10月25日~11月15日的秸秆露天燃烧情况,其准确度为67.1%,经过多次试验,在神经网络建模与验证数据配比为80：20时,预测准确度最高,可达69.7%,同时该模型的稳定性较好.而对不同区域,不同时间段的预测研究表明,人工神经网络较适用于长时间序列的预测.就影响因素而言,相对湿度是影响秸秆露天燃烧的最重要因素.本研究结果可为空气质量模式提供火点预测数据,提高其预报预警能力,为区域联防联控政策的制定提供科技支持.