微生物燃料电池的专利技术综述

检索了微生物燃料电池在中国的发明专利文献,综述了微生物燃料电池在废水处理中的应用及与现有技术中其他水处理技术耦合的专利进展,并对其实际应用的前景进行了展望。     

郑州市PM2.5组分季节性特征及来源研究

为了探究郑州市大气PM_(2.5)组分的季节性特征及来源,于2017年12月至2018年11月对郑州市5个点位进行采样,共采集有效环境受体样本1 166个。通过研究受体样本PM_(2.5)中的碳组分、水溶性离子和无机元素信息,获取各组分的季节特征,并结合正定矩阵因子分解(PMF)模型进行来源解析。结果表明,采样期间,郑州市PM_(2.5)平均浓度为69.6μg/m~3,占比较高的化学组分为NO_3~-、有机碳(OC)、SO_4~(2-)和NH_4~+,占比之和为86.7%。其中,NO_3~-、OC和NH_4~+呈现冬季高、夏季低的季节性浓度分布规律,SO_4~(2-)则是秋冬季稍高于春夏季。此外,Al、Si、Fe和Ca的浓度在春秋季略高于冬夏季。PMF模型解析结果显示,二次源为郑州市PM_(2.5)首要污染源,分担率为50.9%,其次是移动源(分担率12.0%)、燃煤源(分担率11.4%)和扬尘源(分担率10.2%)。其中,燃煤源在冬季较高、夏季较低,移动源在夏季最高,扬尘源在春季和秋季较高。     

广州地区灰霾过程和清洁过程的边界层特征对比分析

利用2014~2016年广州国家基本气象站的微波辐射计、风廓线雷达和地面观测数据,研究广州地区灰霾过程和清洁过程的边界层结构特征.结果表明：（1）灰霾过程中,270m高度以下风速随高度递减,270m高度以上的风速随高度递增,2000m以下的风速增率小于2000m以上的风速增率,盛行风向随高度的增加呈顺时针旋转,510m高度以下风速基本小于3.0m/s,其中08：00至20：00,390m高度以下风速小于2.0m/s;清洁过程中510~1590m和2790~3000m存在风速大于5.0m/s的高值中心,1830m高度以下,清洁过程各层的平均风速明显高于灰霾过程;（2）贴地逆温与能见度总体上呈负相关,与PM_2.5浓度呈正相关,相关系数分别为-0.367和0.455,而当贴地逆温和低空逆温同时存在时,其相关性更高,其相关系数分别为-0.5和0.601,说明多层逆温的存在更容易出现灰霾天气.灰霾过程中,低空逆温与能见度和PM_2.5的相关不明显,而清洁过程中,低空逆温的出现主要与冷空气南下有关,其与能见度呈正相关（0.217）,和PM_2.5浓度呈负相关（-0.64）,低空逆温不利于灰霾天气形成;（3）灰霾过程中,贴地逆温出现频率为60.68%,平均逆温强度为1.38℃/100m,平均逆温厚度为153.20m,明显高于清洁过程;清洁过程中,低空逆温的逆温强度、厚度和出现频率分别为0.27℃/100m、691.07m和64.61%,明显高于灰霾过程.（4）清洁过程的混合层高度明显高于灰霾过程,清洁过程的日均混合层高度（958.92m）是灰霾过程（398.03m）的2.4倍.     

新型垂直探测资料在污染天气分析中的应用

针对2017年1月上旬广州地区出现的一次持续时间长的重污染天气过程,基于地面观测资料、激光雷达、风廓线雷达和微波辐射计数据,从水平和垂直扩散条件2个方面分析了此次污染过程的形成和维持的原因.结果表明：（1）本次污染过程期间,广州地区地面风速基本为小于2m/s的偏北风,在300m高度以下普遍存在平均水平风速低于2.6m/s的小风层;污染前期640m高度内的各层回流指数廓线小于0.6,100m高度小于0.4,污染缓解后回流指数高于0.7.（2）地面PM_2.5浓度与逆温强度的相关系数为0.42,过程平均逆温厚度167m,平均逆温强度为1.08℃/100m;（3）PM_2.5浓度与边界层高度的相关系数为-0.56,清洁时段的平均边界层高度（876m）约为污染时段（620m）的1.4倍,过程最低边界层高度为267m;PM_2.5浓度与边界层通风量的相关系数为-0.61,清洁时段的平均边界层通风量（2538m²/s）约为污染时段（1136m²/s）的2.2倍,使用边界层通风量能更好表征大气污染的程度.     

烟台市PM2.5空间分布特征与来源解析

2016—2017年,选取烟台市3个代表性点位采集了PM_(2.5)样品,分析了其质量浓度和化学组成特征,并利用化学质量平衡(CMB)模型对环境空气受体进行了来源解析。结果表明:PM_(2.5)浓度呈现出盛泉工业园点位[(68.9±30.5)μg/m~3]福山环保局点位[(64.5±25.5)μg/m~3]百盛商城点位[(58.8±19.2)μg/m~3]的空间分布特征。水溶性离子、碳组分(OC和EC)和地壳类元素表现出不同的分布特征,与各点位所代表的不同功能区有关。形成机制上,NO~-_3在福山环保局点位主要以NH_4NO_3形式存在,而在盛泉工业园点位存在一定的Ca(NO_3)_2形式占比。源解析结果显示,3个点位均受到海盐源的影响,福山环保局点位二次颗粒物污染最为严重(43.9%),盛泉工业园点位燃煤源贡献突出(16.4%)。     

基于注意力机制优化的LSTM河流溶解氧预测模型研究

溶解氧(DO)是水体中的重要水质指标,构建数据驱动模型,实现对溶解氧的准确预测,将为水环境管理提供科学有效的技术手段. 考虑到溶解氧序列数据非线性强、非平稳性突出的特点,提出一种基于双阶段注意力权重优化机制的长短时记忆网络(long short-term memory, LSTM)的河流溶解氧预测模型(DAIW-LSTM模型),该模型的编码器包含双阶段权重优化的空间注意力机制,而解码器包含双阶段权重优化的时间注意力机制. 将该模型应用于流溪河流域白云李溪坝、流溪河山庄、从化街口等水质监测站溶解氧日均值预测的研究,开展了该模型与DA-LSTM、LSTM、Bi-LSTM等基线模型的预测效果对比分析,探讨了特征权重优化机制及上游站点水质数据输入对模型预测性能的影响. 结果表明:①通过与基线模型的预测效果对比,验证了DAIW-LSTM模型的精准性,其对白云李溪坝站溶解氧预测的对称平均绝对百分比误差(SMAPE)、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)分别为0.075、0.611、0.712,在所有模型中最优. ②对于新的注意力权重优化机制,第二阶段会对第一阶段的初步权重进行优化修正;针对pH、电导率、水温、气温等影响溶解氧预测的重要特征,DAIW-LSTM模型会自适应调整其权重在时间序列上的分布,从而提高该模型的预测精度. ③加入上游水质特征的输入影响,通过9个组合试验对比可知,DAIW-LSTM模型仍然为表现最佳的模型,该系列组合试验也证明上游站点及其特征变量选取的重要性. 研究显示,注意力权重优化机制的引入使得该模型相较其他基线模型展现出更好的适用性和精准性,可为地表水水质预测研究提供新思路.      

不同氧化剂辅助光催化反应对提高木质纤维素酶解效果的影响

木质纤维素以其可再生、丰富等优点成为可替代能源的理想选择,然而木质纤维素的致密结构使得后续的酶解过程极其困难,因此木质纤维素的预处理显得尤为重要.为了探讨氧化剂对光催化反应预处理木质纤维素的影响,在TiO₂/UV体系中添加不同种类的氧化剂对稻秆进行预处理,考察TiO₂/UV体系中影响光催化的因素〔ρ（TiO₂）、溶液pH及光催化时间〕,并进一步探讨在TiO₂/UV体系中添加O₃、SPC（过碳酸钠）、K₂S₂O₈及KIO₄等氧化剂对稻秆酶解效果的影响.结果表明:在TiO₂/UV体系中,当光催化时间为3 h、ρ（TiO₂）为10 g/L、pH为8时,稻秆的酶解效果最佳（310.17 mg/g）.TiO₂/UV/O₃光催化体系对稻秆的预处理效果强于TiO₂/UV/氧化剂体系,TiO₂/UV/O₃体系预处理稻秆酶解后产生的w（还原糖）最高,达到356.40 mg/g.TiO₂/UV/O₃体系预处理稻秆成分分析显示,木质素去除率为15.52%.FE-SEM（场发射扫描电镜）、FT-IR（红外光谱）及PXRD（X-射线粉末衍射）等表征分析结果表明,TiO₂/UV/O₃体系预处理能够对稻秆结构进行破坏.研究显示,TiO₂/UV/O₃光催化体系对稻秆进行预处理能够有效提高酶解效率.      

基于定位栏试验的奶牛粪便中雌激素含量特征

为探究奶牛粪便中雌激素含量特征, 采用定位栏试验收集奶牛粪便样, 采用超高效液相色谱串联(UPLC-MS/MS)法对粪便中4种天然雌激素(雌酮; 17α-雌二醇, 17β-雌二醇, 雌三醇)和2种人工合成雌激素(17α-炔雌醇, 己烯雌酚)的含量进行测定, 结果表明: 6种雌激素的检出率居于8.33%~98.89%之间, 4种天然雌激素中, 除雌三醇检出率为8.33%外, 其余3种的检出率均在90%以上; 2种人工合成雌激素检出率分别为52.22%(17α-炔雌醇)和64.44% (己烯雌酚); 6种雌激素总浓度范围为1.51~658.98μg/kg(干重), 总雌激素活性当量浓度范围为3.76~478.50μg/kg(干重).不同生长阶段奶牛粪便中雌激素含量存在显著差异, 6种雌激素总含量排序为泌乳牛>犊牛>育成牛, 其中位值分别为79.21, 47.20, 25.72μg/kg.不同季节采集的粪便样品中雌激素含量总体表现为冬季与春季相对较高, 夏季和秋季相对较低, 其中秋季粪便样品中6种雌激素含量显著低于其他季节.养殖场粪便堆放场样品中雌激素总含量在7.63~3921.92μg/kg之间, 显著高于通过定位栏试验采集的鲜粪中的雌激素含量.不同生长阶段、不同季节、不同采样点采集的牛粪样品中雌激素含量均存在较大差异, 在开展奶牛养殖雌激素排放量调查及风险评估工作中, 应充分考虑采样时间和采样点位的影响.