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1.
为进一步提高无机高分子絮凝剂的处理效果并降低处理成本,研究"一步法"絮凝剂制备工艺,同时引入稀土镧对絮凝剂进行改性处理,制备固体稀土镧聚合硫酸铁絮凝剂(La-PFS).实验通过响应面优化絮凝性能,研究结果表明.聚合温度为123℃、镧铁摩尔比为1∶105.56、OH~-/Fe摩尔比为0.19时,制备产品对高浊度废水除浊效率效果达到99.41%.引入稀土镧在一定程度上增长絮凝剂链状结构,增强吸附能力.在对造纸废水处理中,稀土镧聚合硫酸铁对造纸废水处理效果明显优于传统市售絮凝剂,絮凝沉淀速度有较大提升,浊度去除率达到68%,COD_(Cr)去除率达到35%. 相似文献
2.
通过对我国辐射环境监测相关法规的调研,在深入分析当前辐射环境监测法规框架结构和突出问题的基础上,构建我国辐射环境监测法规体系,重点关注辐射环境质量监测、核与辐射监督性监测及应急监测等方面的工作需求,提出完善部门规章、健全核安全导则及规范性文件的建议。 相似文献
3.
建立了土壤和沉积物中8种多溴联苯醚(PBDEs,BDE-28、BDE-47、BDE-99、BDE-100、BDE-153、BDE-154、BDE-183和BDE-209)加速溶剂同时萃取和净化-气相色谱-三重四极杆串联质谱(ASE-GC-MS-MS)的分析方法。通过优化加速溶剂萃取与弗罗里硅土在线净化和串联质谱多反应监测模式的条件,较好地去除基质干扰,并提高了三重四极杆串联质谱定性的准确性及定量的灵敏性。该方法采用改进的色谱柱能同时分析包括高溴代联苯醚BDE-209在内的8种PBDEs,其浓度范围为1~100 ng/mL(BDE-209为10~1 000 ng/mL),线性良好,线性回归系数均大于0.997。方法检出限为0.004~0.1 ng/g,方法回收率为75%~110%,方法精密度为2.4%~15.6%。适于批量处理土壤和沉积物中含有多组分痕量PBDEs的样品。 相似文献
4.
5.
用灰关联分析和神经网络方法预测煤与瓦斯突出 总被引:4,自引:0,他引:4
本文应用灰色系统理论的灰色关联分析,对煤与瓦斯突出影响因素进行灰关联分析,得出了各影响因素对煤与瓦斯突出影响程度的大小排序,选择灰关联分析的五个优势因子:瓦斯放散初速度、坚固性系数、瓦斯压力、煤体破坏类型和开采深度,作为输入参数,用计算机对神经网络编写程序,建立了煤与瓦斯突出预测的神经网络模型.用我国典型突出矿井的煤与瓦斯突出实例作为学习样本,对网络进行训练学习,并以云南恩洪煤矿的煤与瓦斯突出实例作为预测样本进行验证. 相似文献
6.
最优环境税:庇古法则与税制协调 总被引:2,自引:0,他引:2
从经济学的角度对国外关于最优环境税的经典理论——庇古法则及近十年来研究的前沿内容——一般均衡模型等作出阐释,并在外部性理论的基础上通过一个一般均衡模型考察环境税的效率特性和在次优情形下最优环境税的决定因素。随后是对我国开征环境税的几点思考:环境税的课征范围应暂定为排放各种废水、废气(烟尘)和固体废弃物的行为。环境税税率的确定可以采用“反复迭代”的方法,即“环境效益优先,兼顾税收协调和收入分配等效应。”其他相关问题的处理,如环境税和其它政策手段的配合使用,环境税税收的使用等。 相似文献
7.
自催化法合成聚天冬氨酸 总被引:1,自引:0,他引:1
以马来酸酐和乙酸铵为原料,在微波条件下用自催化法合成了聚天冬氨酸(PASP)。通过正交实验确定了最佳合成条件:n(乙酸铵):n(马来酸酐)=1.2,微波功率为1200W,反应时间为10min。在最佳合成条件下,PASP的收率为91.6%,PASP的黏均相对分子质量约为1.5×10^4。经红外光谱表征和核磁共振氢谱测试结果表明,PASP的各种主要官能团表现明显。当Ca^2+质量浓度为250mg/L、PASP加入量为3mg/L时,PASP的阻垢率达到95%,表明PASP具有较好的阻垢性能。 相似文献
8.
9.
通过对24个飞灰样品的重金属全量消解和高精度X射线荧光光谱法(HDXRF)快速检测结果进行线性回归分析,发现HDXRF法可较准确测定飞灰中Cu、Pb、Zn、Ni和Cd含量(线性回归决定系数R230.90).采用HDXRF法对某焚烧厂飞灰重金属含量6个月快速检测及浸出毒性测定数据统计分析发现:飞灰重金属月均含量较稳定(变异系数CV<0.14)但日均含量波动较大(CV>2.54);飞灰中Pb、Cu和Zn含量呈正相关(相关系数r>0.78);金属浸出浓度受浸出液终点pH值影响显著,超标频率依次为Pb(68.9%)、Cd(66.1%)、Ni(24.0%)、Cu(14.2%)和Zn(1.6%).短期飞灰金属含量和浸出毒性数据受焚烧工况,烟气处理工况和垃圾组分等多种因素共同影响,不具有代表性.为评估垃圾分类源头削减重金属效果,建议采用快速检测方法对焚烧飞灰重金属含量进行长期监测. 相似文献
10.
为了解决地面PM2.5监测网络在空间和时间覆盖受限的问题,提出了基于宽时空覆盖的卫星气溶胶光学厚度AOD,利用Stacking方法建立地面PM2.5浓度估算模型,将AOD、PM2.5和各气象参数以及与PM2.5排放有关的数据进行训练,使用改进网格搜索对模型超参数进行优化,通过对多重共线性分析,建立基于Stacking的最优PM2.5浓度估算模型。选取2016-01-01-2016-12-31的数据作为实验对象,结果表明:相比于随机森林、GBRT和XGBoost 3种模型,使用岭回归作为元学习器的Stacking模型性能更优,可见Stacking适用于大范围地理区域的大气污染监测。 相似文献