工业VOCs气体处理技术应用状况调查分析

在调研大量工业VOCs气体处理工程案例的基础上,分析了不同工业VOCs气体处理技术的应用状况,包括不同处理技术在国内外的市场占有率、处理气体流量、VOCs浓度、VOCs种类以及所应用的行业等.结果表明,催化氧化、吸附、生物法是应用较多的VOCs处理技术.冷凝、膜分离和吸附工艺多用于处理浓度大于10000mg/m3的VOCs气体,并可回收VOCs;催化燃烧、热力燃烧工艺多用于处理浓度2000~10000 mg/m3且不具回收价值的VOCs气体;生物处理、等离子体多用于处理浓度低于2000mg/m3的VOCs气体.在进行VOCs处理技术选择时,应综合考虑VOCs气体特性(VOCs浓度、流量、温湿度、颗粒物含量)、VOCs处理技术的技术经济性能、排放标准等因素.     

原生质体紫外诱变提高简青霉的木质素降解性能

以简青霉Penicillium simplicissimum (Oudem.) Thom BGA为出发菌株,对其进行原生质体紫外诱变.经过筛选获得2株诱变菌株(J12与J18),它们的木质素降解酶酶活要明显高于出发菌株J.其中诱变菌株J12产生的漆酶和锰过氧化物酶酶活较高,相对于出发菌株J分别提高了145%和47%,达到44.0,50.9 U/g.诱变菌株J18产生的木质素过氧化物酶酶活较高,达到67.1 U/g,相对于出发菌株J提高了40%.且木质素降解率也最高,相对于出发菌株J分别提高了198.1%.经过7次传代, J12和J18的木质素降解酶活性保持稳定,没有降低.     

公路隧道水害倾向性分级的Bayes判别法及应用

为提高公路隧道整体安全性能,保障人员安全,减少财产损失,避免公路隧道水害事故的发生,将Bayes判别理论应用于公路隧道水害倾向性判别和分级中。采用影响隧道水害发生的隧道区渗透系数、降水情况、单位涌水量、构造断裂带类型、围岩分级、隧道施工情况、防排水措施情况等7项指标作为基本判别因子;将公路隧道水害倾向性分为4个等级作为Bayes判别分析的4个正态总体。以采自典型的20组公路隧道的实测数据为训练样本,建立公路隧道水害倾向性分级的Bayes判别函数。对训练后的模型运用交叉确认估计法进行验证,然后运用该模型对6条待检验的公路隧道样本的水害倾向性进行分级。研究结果表明:构建的Bayes判别分析模型误判率极低,分级效果合理有效,可以运用于公路隧道水害倾向性的分级中,有利于公路隧道水害的预防和治理。     

基于鱼骨图和层次分析法的石油静电事故影响因素分析

针对石油静电事故影响因素的复杂性、多层次性和不确定性的特点,采用鱼骨图分析法,找出了引发石油静电事故的影响因素,确定出6个主因素、25个子因素的石油静电事故评价指标体系。应用层次分析法确定了各个影响因素的重要程度,分析出导致石油静电事故的重要因素。结果表明,6个主因素中,隶属于生产操作工艺和安全生产管理的操作错误、人体静电和接地故障3个主因素权重之和高达0.792,是引发石油静电事故的主导因素;子因素中预防的重点应放在喷溅式装卸油、化纤品与人体摩擦和接地线损坏方面。鱼骨图分析法和层次分析法的联合应用,合理地解决了石油静电事故影响因素分析难题,具有一定的推广应用价值。     

一种利用AIS数据计算受限水域内航标安全距离的方法

AIS数据详细记录了特定水域的船舶位置、船首向和尺寸等数据,可用于计算受限水域内航标安全距离。按一定标准网格化目标航标附近水域,统计周围航行的他船船体出现在每一个网格中的频数,形成他船航迹的网格频数图。按长度尺寸分类,将同类他船航迹网格频数图叠加,形成特定类型船舶的航迹网格频数图。按频数大小填充颜色,可清晰地显示航标附近他船安全通行状态下与航标保持的距离。实验选取上海港航标附近水域海量AIS数据,获取了60~79m,80~99m,100~129m,130~159m船舶航迹形成的网格频数图,结果显示,四类船舶距航标的安全距离随着他船长度的增大而增加,分别为50m,70m,110m,150m。     

新疆伊犁喀什河流域地表水水化学特征及控制因素

利用2019年1月至7月伊犁喀什河流域的水化学测试数据,采用Piper三线图、相关性分析、Gibbs模型等方法,分析喀什河流域的地表水水化学特征及其控制因素,并对其物质来源进行探讨.结果 表明,喀什河流域地表水呈弱碱性(7.77≤pH≤8.16),TDS介于184.8-588.12 mg.L-1之间,其浓度均值(243.48 mg.L-1)低于世界半干旱区地表水TDS的均值(370 mg·L-1),同时低于干旱区地表水TDS的均值(440 mg·L-1),但高于世界河流的均值(115 mg·L-1);阳离子以Ca2+为主,HCO3-为其主要阴离子,两者分别占其相应离子总量的82.8％和82.6％;研究区主要离子浓度总体随海拔升高而降低,主要原因是高海拔流域冰雪融水占比高;水化学类型以HCO3-Ca·Mg和HCO3-Ca型为主;地表水主要离子受岩石风化作用和阳离子交换作用的影响,主要离子来源于碳酸盐岩和硅酸盐岩的风化溶解,HCO3-、Mg2+、Ca2+与SO42-主要来自白云岩等碳酸岩盐的风化溶解,Na+与K+主要来自长石类硅酸盐岩的风化溶解,人类活动对离子组分的影响较弱.     

沈阳市大气PM2.5中水溶性离子的季节变化特征

为研究沈阳市大气中PM2.5及其水溶性离子的污染特征、季节差异和来源情况,使用URG-9000D在线监测系统对沈阳市2019年大气颗粒物进行连续的采样分析,并利用正交矩阵因子分析法(PMF)进行污染物的来源解析.结果 表明,2019年沈阳市秋冬季节PM2.5质量浓度变化受相对湿度影响较大,冬季PM2.5平均质量浓度达到85.76 μg·m-3,细粒子污染较为严重.沈阳市大气PM2.5中SNA(SO42-、NO3和NH4+)所占比重表现为春季最高秋季最低;夏季SO42-和NH4+浓度较高,而NO3-浓度较低.SO42-在夏季呈单峰型日变化,与NO3-变化趋势相反.春夏秋三季NH4+与SO42-、NO3-主要结合为(NH4)2SO4和NH4NO3,冬季NH4+主要以(NH4)2SO4和NH4HSO4的形式存在.沈阳市存在较强的SO2和NOx二次转化现象,且各季节中SO2的转化率均高于NO2.PMF源解析结果表明,二次源对沈阳市大气污染贡献最大,夏秋季生物质燃烧和冬季燃煤源贡献同样不可忽视.     

某金属冶炼企业土壤As污染特征及潜在生态风险评价

以某金属冶炼企业原址用地土壤为研究对象,采用单因子污染指数法、地累积指数法、潜在生态危害指数法探讨土壤As污染累积、潜在生态风险和空间分布特征。结果表明：研究区土壤采样点位超标率为98.85%,2.5~14.0 m深度范围土壤As污染较重、潜在生态风险较高,尤以6.0~10.0 m深度范围内相对最高。从As污染成因看,0~1.0 m深度范围土壤As污染主要受企业生产活动影响;1.0~14.0 m深度范围土壤As污染除受企业生产活动影响外,还与大量回填的含As较高的硫铁矿渣、极强碱性土壤环境、土壤渗透性有关。从As污染空间分布特征看,垂直方向上As污染浓度在0~10.0 m深度范围内随深度增加呈升高趋势,地表10.0 m以下随深度增加呈下降趋势。水平方向上,地表以下5.0、10.0、12.0 m剖面深度处As污染羽分布随深度增加呈增大趋势,12.0 m以下呈减小趋势。土壤As污染分层评价结果与地表以下特定剖面深度处土壤As污染评价结果一致性较好,土壤As污染较重的区域潜在生态风险亦相对较高。可见,采用单因子污染指数法、地累积指数法、潜在生态危害指数法综合评价土壤As污染与潜在生态风险,具有较高的可靠性。     

近3年西双版纳州勐腊县大气污染基本特征及污染原因分析

对西双版纳州生态环境局勐腊分局2017年8月-2020年8月逐日空气质量数据的分析表明,2-4月是勐腊县空气质量指数（Air Quality Index,AQI）频繁达到二级及以上的时段,空气质量分指数（Individual Air Quality Index,IAQI）能够达到二级及以上标准的污染物为PM_2.5、PM₁₀、O₃、SO₂中的一种或几种,PM_2.5、PM₁₀污染较为严重,PM_2.5对空气质量的影响最大,可使空气质量达到重度污染,混合污染出现比例远大于单一污染.2019、2020年3-4月勐腊县轻度及以上连续污染日数超过5 d的5次过程中,4次污染过程的主要潜在源区在勐腊上风方向老挝西北部及泰国与其相邻的区域,权重潜在源贡献因子（Weight Potential Source Contribution Function,WPSCF）大于0.6的区域与同年3、4月泰国西北部、老挝西北部的火点密集区有较好的对应关系,4次污染过程与老挝西北部及泰国与其相邻区域的生物质燃烧关系密切;1次污染过程的主要潜在源区主要在当地,当地建筑施工、交通运输、生物质燃烧和餐饮行业细颗粒物的排放会导致勐腊县空气质量出现明显下降.为验证勐腊县连续污染过程受到了周边国家烧荒的影响,利用逐日气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Thickness,AOT）对2020年3月23-4月9日的污染过程进行了个例分析,发现AOT大值区位于勐腊上风方向,高浓度污染物持续稳定地向勐腊传输导致勐腊出现持续重污染.     

粉煤灰源NaY沸石的制备及其对乙酸乙酯的吸附性能研究

采用粉煤灰合成沸石的方法既经济又环保,在乙酸乙酯吸附领域中具有巨大应用前景.遵循节能减排、废物再利用的环保原则,探索了3种不同Si/Al比的粉煤灰、结晶温度、结晶时间和碱浓度4个因素对合成NaY沸石的影响.XRD、氮气吸脱附实验及ICP结果表明,Si/Al比和水热结晶温度对高比表面积NaY沸石的合成影响最大.Si/Al比在1左右的粉煤灰合成的沸石比表面积较低,且晶形中存在大量的NaA沸石,而Si/Al比在2左右的粉煤灰合成了高比表面积且纯度较高的NaY沸石;3种粉煤灰均在65 ℃下合成NaY沸石,但在105 ℃下完全转化为方钠石.实验优化结果表明,最优合成条件为采用Si/Al为2左右的粉煤灰,在2 mol·L^-1碱浓度、65 ℃水热温度下结晶12 h.该条件下合成的NaY沸石比表面积高达654.86 m²·g^-1(比表面积最高的粉煤灰源沸石之一),是原粉煤灰比表面积的22倍左右,对乙酸乙酯的吸附量也由15.4 mg·g^-1增至108.2 mg·g^-1.