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91.
研究了颗粒活性炭(GAC)对水中邻苯二甲酸二甲酯(DMP)的静态与动态吸附特性.结果表明,Freundlich和Langmuir等温线模型可以较好的拟合GAC对DMP的吸附.GAC对DMP的吸附容量较大,溶液初始浓度为200mg/L时,GAC对DMP的动态和最大静态吸附容量分别为484.60,450.89mg/g.考察了不同流速条件下(0.65~4.00mL/min)GAC吸附DMP的穿透特性,Yoon-Nelson模型能很好地拟合DMP在GAC柱中的穿透曲线,根据试验数据和Yoon-Nelson模型计算出穿透参数K′、T和穿透点t1以及平衡点t2.在建立了进水流量与Yoon-Nelson穿透模型的参数之间的关系基础上,得到了活性炭柱出水浓度与进水流量和穿透时间之间的动态关系模型. 相似文献
92.
93.
生活垃圾焚烧飞灰在饰面砖中资源化应用技术 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了飞灰的性质,利用飞灰、红泥及缸砂研制饰面砖,研究了飞灰对饰面砖性能及微观结构的影响,并对其安全性进行了评价。结果表明:飞灰主要化学成分是CaO、SiO2、Al2O3,构成SiO2-Al22O3-金属氧化物体系,可用作饰面砖的原材料;当飞灰掺加量为20%时,饰面砖表现出良好的性能:抗压强度19·2MPa,吸水率7·2%,表观质量达到一等品要求;与飞灰相比,饰面砖中重金属浸出能力大大降低:As、Pb、Ni、Cr、Cu、Hg、Cd水平振荡浸出毒性未检测出,Zn的水平振荡浸出值下降到飞灰中的0·014倍,Hg、Cd有效浸出毒性未检测出,As、Pb、Ni、Cr、Cu、Zn的有效浸出毒性分别下降到飞灰中的0·056、0·001、0·067、0·058、0·056、0·029倍。 相似文献
94.
ASBR反应器处理豆制品废水的试验 总被引:1,自引:1,他引:0
采用厌氧序批式活性污泥法处理食品加工废水。试验研究了反应器的最佳进水、反应时间比,从而得出最低进水pH值和最少加碱量,同时还研究了反应器在常温和低温下的处理能力,以及pH冲击、搅拌频率、消毒液对反应器的影响。结果表明:最佳进水、反应时间比为2.5h4.5h,此时进水pH值降低到5.0,加碱量大大减少;CODCr去除率随温度的降低而降低,25℃时,CODCr去除率为83.45%,20℃时,CODCr去除率降至73%左右,15℃时,CODCr去除率只有57%左右;本工艺条件下最佳搅拌频率为每小时搅拌10min,反应器对pH冲击具有一定耐受能力,但消毒液对处理效果影响较大且恢复困难。 相似文献
95.
96.
97.
98.
盐城海岸湿地资源环境压力与生态调控响应 总被引:21,自引:0,他引:21
江苏盐城海岸湿地拥有以保护丹顶鹤和麋鹿为特色的两个国家级自然保护区。然而强烈的人类活动贯穿于海岸湿地发育的每一个阶段,包括湿地围垦、资源酷取滥采以及环境污染等,使得该区资源环境面临的压力不断增大。通过对其资源环境特征、人口经济发展压力、湿地不合理开发利用压力以及水资源污染压力的分析,进而利用生态调控设计相应的政策措施响应方案,包括生态规划与设计---科学的生态功能区划,调整若干原缓冲区中生物多样性热点区为核心区;生态工程---生境更新与调整,建立人工湿地生态工程、芦苇生态工程、生态旅游等生态示范区;生态系统管理与能力建设---社区共管,与周围社区居民建立有效的伙伴关系。 相似文献
99.
田湾核电站周边土壤及植物中137Cs含量调查及人群内辐射风险评价 总被引:1,自引:0,他引:1
为了调查田湾核电站运行后土壤环境中核素137Cs放射性水平的变化及评估其对当地居民的健康风险,采用现场采样测定的方法,分析了田湾核电站装料2年后周边土壤及植物中137Cs的放射性水平,并与运行前的本底调查结果进行了比较,同时利用放射性核素对人群内辐射风险评价模型结合田湾地区居民饮食情况对人群辐射风险进行了评估.结果表明,核电站运行2年后周边土壤中137Cs的放射性水平与运行前相比总体上没有明显变化,但个别村镇点位的137Cs放射性水平升高;核电站周边植物中137Cs的放射性水平均远低于我国相关国家标准(GB14882-1994)和运行前的本底值;田湾地区高公岛居民核素137Cs的年总摄入量为18.62Bq·a-1,远低于我国国标成人限值(GB14882-1994).通过摄入137Cs引起的人群内辐射总致癌风险较低,为1.51×10-7a-1,其中超过50%的风险来源于摄入鱼类海产品. 相似文献
100.
入河排污口是污染物进入生态环境的最后一道关口,预防超标排放是改善流域生态环境质量的基础.为实现排口超标排放事前预警,本研究以长江泰州段两类典型排口(污水处理设施排口和工业企业清净下水排口)为例,利用排口污染物监测数据与气象数据,基于长短期记忆神经网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)、卷积循环神经网络(CRNN)等深度学习算法构建多污染因子(总氮、氨氮、COD、总磷)浓度预测模型,并结合SHAP分析结果识别影响排口水质预测的重要因素.结果表明:(1)单层与双层GRU模型在排污口未来6 h污染物浓度预测中表现较好,R2可达0.67~0.81;(2)自相关变量的累积重要性绝对值占比超80%,对排口污染物浓度预测的影响显著大于其他输入变量.该方法有潜力拓展应用至其它排污口类型及其它污染因子的浓度预测,为排口污染预警和全链条管理提供技术支撑. 相似文献