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991.
以氧化石墨烯(GO)与石墨相氮化碳(g-C_3N_4)为改性剂,采用界面聚合与超滤抽吸结合,对PVDF平板超滤膜(简称原膜)进行表面改性,得到可见光响应的纳米复合改性膜(简称:GO/g-C_3N_4改性膜),研究改性膜的制备条件及其表面性能.结果表明:(1)最佳制备条件为:g-C_3N_410 mg、g-C_3N_4/GO比值为80、苯胺(An)浓度0.5%、An浸泡时间4 h、过硫酸铵(APS)浓度0.8 g·L~(-1)、APS浸泡时间3 h;(2)GO/g-C_3N_4改性膜表面亲水性与抗污染性能显著提高,表面接触角下降55.1%,通量衰减率下降46.3%,经水力冲洗后膜通量恢复率增加51.5%;(3)改性膜的机械强度与拉伸强度增强,拉伸弹性模量增加;(4)GO/g-C_3N_4改性膜表面具有较强的可见光活性,最大吸收边带为495 nm,表面改性功能层的禁带宽度(Eg)值为2.5 e V.改性膜对罗丹明B(Rh B)的可见光催化降解去除率达到81.2%,而原膜对Rh B吸附去除率仅为42.2%. 相似文献
992.
负载铁生物炭对土壤-水稻系统As溶出特性与生物有效性的影响与机理解析 总被引:4,自引:0,他引:4
负载铁生物炭(FeBC)已证实对溶液体系和雄黄矿高砷(As)尾渣中的无机As具有极为显著的吸附钝化效能,但其对土壤-水稻系统中As的溶出特性和生物有效性的影响尚为空白.为此,本研究系统探析了FeBC处理对水稻根际As溶出特性、根表铁膜As持留-释放模式转化和As向水稻体内各器官转运积累的影响与发生机制.结果表明,FeBC处理条件下的水稻根际pH普遍高于对照(CK),而氧化还原电位(Eh)则低于CK;FeBC处理所导致的根际Eh下降几乎同步使根际孔隙水As、Fe浓度自分蘖期后均随FeBC比例的增加而升高,且孔隙水As、Fe浓度具有显著正相关性(p0.01).成熟期内根表铁膜Fe、As含量均随FeBC比例的增加而升高,这一点可由微区X射线荧光(μ-XRF)所显示的2%FeBC处理中水稻根系表面Fe、As浓度均显著高于CK得到印证,而这一特点导致FeBC处理下的白根和糙米As含量显著升高(p0.05).以上结果表明,FeBC能有效提高水稻根表铁膜形成量及其对As的持留,但超过特定阈值的铁膜浓度(20~25 mg·g~(-1))对As的大量富集却可成为根系对As的吸收源,促进As向根系内的转运,并导致稻米As积累量升高.由此可见,含Fe钝化剂对水稻根际As生物有效性的影响具有可变性,其应用风险和产生机制值得引起高度关注. 相似文献
993.
嘉陵江重庆段表层水体多环芳烃的污染特征 总被引:3,自引:4,他引:3
为了确定嘉陵江重庆段表层水体中多环芳烃(PAHs)的组成、来源及污染特征,于2009年8月采集了8个表层水样,利用GC-MS仪器测定了16种优先控制PAHs的浓度.结果表明,水体中16种优先控制PAHs浓度范围为467.13~987.97ng.L-1,平均浓度值为702.91 ng.L-1,水体PAHs浓度和溶解性有机碳(DOC)含量呈现明显的线性正相关.PAHs的组成以2~3环PAHs为主,占水体ΣPAHs总量的68.90%.寸滩区域水体PAHs主要来源于木材和煤的燃烧污染,朝天门区域水体PAHs主要来源于石油源,嘉陵江重庆段其他区域水体PAHs主要来源于液体石化燃料的燃烧.虽然嘉陵江重庆段整体污染水平较低,但是5个取样点的地表水苯并(a)芘(BaP)含量超过国家地表水质量标准. 相似文献
994.
995.
共存离子对地浸废水中铀生物沉淀过程的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
采用硫酸盐还原菌生物(还原)沉淀法消除地浸废水中的放射性铀污染,研究了共污染离子Cu(II)、Zn(II)、Fe(III)和SO42-分别对铀生物沉淀过程的影响。序批式实验结果表明,初始Cu(II)浓度低于10mg/L或Zn(II)浓度低于20mg/L时对铀生物沉淀过程影响不大,当Cu(II)浓度超过15mg/L或Zn(II)浓度超过25mg/L时,该过程会因重金属的生物毒性作用受到完全抑制。在含有Fe(III)的氧化环境中,铀生物沉淀过程与Fe(III)还原过程同时进行,但铀沉淀速度相对减慢。初始SO42-浓度低于4000mg/L时对铀生物沉淀过程影响很小,超过5000mg/L时会产生明显的抑制作用,且抑制作用随着SO42-浓度的上升而加强。 相似文献
996.
This study screened out eluants for efficiently desorbing metal nanoparticles from plant root surface, and distinguished the proportions of CuO-nanoparticles uptake and adsorption. 相似文献
997.
老化作用对微塑料吸附四环素的影响及其机制 总被引:2,自引:2,他引:0
微塑料(MPs)和抗生素同为新型污染物,微塑料可以在水环境中吸附抗生素并作为其载体而共同迁移,而微塑料会在环境中不断地老化,其吸附能力和吸附机制也会随之改变.以聚乙烯(PE)和聚苯乙烯(PS)为目标MPs,通过紫外法(UV-254)进行照射,对比老化前后微塑料颜色、表面形态和官能团等理化特性改变,以及其对四环素(TC)吸附的影响,探讨了相关影响机制.结果表明,准二级动力学模型能较好地模拟吸附过程,在24 h内达到吸附平衡,老化微塑料对TC的吸附量明显高于原始微塑料,且PS的吸附量高于PE.Langmuir和Freundlich等温吸附方程均能较好地描述吸附等温试验数据,TC在微塑料上的吸附是自发的和吸热的物理吸附过程,老化作用对微塑料吸附热力学特性无明显影响.随着pH值的增加,吸附量先增大后减小,老化前后的微塑料均在pH=5时达到最大吸附量.紫外老化增加了微塑料的比表面积,生成了—C=O、—OH和O=C=O等含氧官能团,改变了微塑料的理化特性,从而改变了微塑料对TC的吸附机制:相比原始PE微塑料,老化PE除了疏水分配、范德华力和静电作用外,孔填充也是吸附的重要机制;原始PS微塑料的主要吸附机制为疏水分配、范德华力、π-π作用和静电作用,老化PS则增加了氢键和孔填充作用. 相似文献
998.
基于MODIS影像的洪泽湖水生植被覆盖时空变化特征及影响因素分析 总被引:1,自引:1,他引:0
水生植被是湖泊生态系统的重要组成部分,在改善湖泊水质、维护生物多样性方面起到重要的作用.当前我国湖泊普遍面临富营养化和水生植被退化等问题,监测水生植被时空变化特征、探究主要影响因子,对于保护水生植被和修复富营养化湖泊生态系统具有重要意义.因此,本文选用2007~2017年中等分辨率卫星MODIS数据,引入植被频次法(vegetation present frequency,VPF)提取水生植被信息,结合气象因子和人类活动分析了洪泽湖近11 a水生植被的时空变化特征及潜在影响因素.结果表明,洪泽湖水生植被VPF存在着明显的季节和年际变化,VPF春夏显著高于秋冬(P 0. 05,one wayANOVA),最大值0. 43出现在6月,最小值0. 21出现在1月,4~10月生长期显著高于其他月份.年际上,洪泽湖北部湖区(Z1) VPF呈现显著降低的趋势(R2=0. 56,P 0. 01),由2008年的最高值0. 50下降到2016年最低值0. 27,下降了45. 8%,表明水生植被在该地区呈现快速退化趋势.空间上,洪泽湖水生植被VPF整体上由沿岸带向开敞水域递减,其中北部(Z1)和西部湖区(Z2)高于其他湖区(Z3~Z5).洪泽湖全湖VPF年际变化受年均气温、年降水量、年平均风速和年日照时数影响不显著(P 0. 05),表明气候要素对洪泽湖水生植被年际变化影响较小.在采砂活动和水生植被共同存在的北部湖区,总悬浮物浓度与VPF存在显著负相关(R2=0. 48,P 0. 01),表明采砂导致的总悬浮物浓度增加是影响Z1区域水生植被退化的重要原因,又以采砂区附近表现尤为明显. 相似文献
999.
以滴滴涕(DDTs)为降解对象,采用基于纳米Fe_3O_4/过碳酸钠的新型非均相类芬顿试剂进行处理,考察了纳米Fe_3O_4投加量、过碳酸钠投加量和初始pH值对水中DDE、DDD、o,p′-DDT和p,p′-DDT4种DDTs去除率的影响.同时,采用响应面法进行多因素实验设计,利用二次多项式和逐步回归法拟合了DDTs降解率与实验条件之间的关系,并对实验条件进行了优化.结果表明,纳米Fe_3O_4和过碳酸钠单独处理对DDTs降解率的最大值均小于60%,两者联合处理可大幅度提高DDTs降解率,表明两者对于DDTs降解存在较好的协同作用,纳米Fe_3O_4/过碳酸钠体系在碱性条件下可以有效降解水样中的DDTs.在纳米Fe_3O_4投加量为8.0 g·L~(-1)、过碳酸钠投加量为1.5 g·L~(-1)、溶液初始pH值为11的条件下,DDE、DDD、o,p′-DDT和p,p′-DDT的降解率分别为95.5%、84.3%、96.8%和87.5%,与模型预测值接近.自由基猝灭实验结果表明,羟基自由基是降解过程中主要的活性物质.GC/MS检测结果表明,DDTs脱氯生成DDE和DDD,随后DDE和DDD进一步降解生成DDMU、o,p′-TDE、DDNU、DDMS及DBP等物质. 相似文献
1000.
基于UNMIX模型的矿区周边农田土壤重金属源解析 总被引:21,自引:13,他引:8
采集了云南省会泽县铅锌矿区周边42个农田土壤样品,测定了14种元素的含量,应用UNMIX模型进行了土壤重金属源解析的研究,并利用Arc GIS地统计分析模块中的反距离加权插值法分析了污染严重的6种重金属的空间分布,进一步验证源解析结果.结果表明:(1)研究区土壤中Pb、Zn、Cd污染较为严重,均超过当地土壤背景值的数十倍.(2)UNMIX模型解析出的3个土壤重金属污染来源分别为工业活动造成的人为污染源(源1),源贡献率为16.32%;燃煤和施肥导致的污染源(源2),源贡献率为68.26%;矿山开采导致的人为污染源及土壤母质造成的自然污染源的综合污染源(源3),源贡献率为15.42%.(3)研究区的农田土壤重金属污染的空间分布格局与当地的土地利用类型和UNMIX模型解析的结果基本吻合,表明UNMIX模型可以很好地应用于矿区周边农田土壤重金属源解析研究. 相似文献