高效钙钛矿型H2-SCR催化剂的制备与研究

用溶胶凝胶法合成了3种不同B位的钙钛矿催化剂,同时用X射线衍射(XRD)、比表面积分析(BET)、扫描电镜(SEM)、程序升温化学吸附(TPR)4种手段对催化剂进行了物理化学表征.从经济性和实际性考虑,本研究使用了清洁无二次污染的H2作为SCR的还原剂,同时控制了H2的加入比例,在小NO/H2比(1∶1、1∶5、1∶10)情况下,考察了3种催化剂的催化效率.由于实际燃煤烟气中含有大量的O2,因此,同时考察了高O2(O2/NO=100∶1)的加入对氧化还原反应的影响.从考察结果我们得知,在NO/H2为1∶1时,LaCoO3和LaNiO3的催化活性优于LaMnO3,达到80％.而在高H2/NO比时,则是LaMnO3的催化活性最高,达95％以上.O2的加入对氧化还原反应影响较大,温度高于250℃时,O2出现竞争性反应,消耗了大部分的还原剂,使得NO脱除率降低,而在250℃以下,O2的影响较小.     

吸附-电氧化法降解气态乙二醇乙醚乙酸酯(EGEA)的研究

采用吸附-电氧化两步联动降解VOCs,结果表明,相同电压下以铁作为阳极时的CODCr脱除率达到80%以上,比用不锈钢阳极时高40%左右.电解质溶液的pH值和CODCr值随时间有规律地变化,也验证了反应器中所发生的反应.     

浅谈“净效益准则”和“不加重污染准则”

我们在环境管理工作中时常会遇到这样两个问题:某一水域已经遭到严重污染,其水质连地面水第Ⅴ类标准也达不到。那么,第一,在这样的水域是否允许再建设新项目?第二,如果允许建,执行什么排放标准才是合理的?众所周知,任何工程的建设都要付出费用,建成投产后就会产生经济效益。与此同时,项目可能由于改善环境质量而获得环境效益,也可能产生新的污染使环境质量遭到破坏。从原则上来讲,建设项目不仅应该有好的经济效益和社会效益,还应有环境效益。但这个原则过于笼统,缺乏定量化的分析,在具体决策上有困难。我们在近年来的工程一环境系统决策问题上以“净效益准则”作为经济分析指南。“净效益准则”要求工程项目在规划服务年限内的净效益现值达到     

草浆黑液中碱的扩散渗析回收与处理

研究采用扩散渗析法回收草浆黑液中的氢氧化钠,分别采用了离子交换膜和上海交通大学高分子研究所提供的疏水氟膜、亲水氟膜对草浆黑液进行处理。单位膜面积单位体积黑液下阴极室总碱量的增加用R表示。三种膜的R值分别为2.17×10-7mol/(mL·cm2)、9.20×10-8mol/(mL·cm2)、4.39×10-7mol/(mL·cm2)。可见亲水氟膜的扩散渗析效果最好。实验对原黑液及经亲水氟膜扩散渗析得到的稀碱液进行了质谱分析,结果显示只有一部分小分子有机物转移到蒸馏水一侧。从亲水氟膜处理前后的扫描电镜图可以看出亲水氟膜只有较轻微的污染。可见亲水氟膜有最好的扩散渗析效果和较好的使用寿命。     

活性碳纤维在环境保护中的应用

由于活性碳纤维的吸附面积大,可以作为固相微萃取的纤维用于对环境污染物质的分析检测,包括含硫和含氯的一些有机化合物.同时,活性碳纤维具有良好的导电性能,可以作为电极,能有效地去除环境中城市污水、燃料废水和腐植酸的污染.     

电催化氧化降解大气中甲醛的研究

将有机废气通过高效微孔曝气转移到液相,采用活性碳纤维作为电极,研究不同鼓气速率和不同电压对处理效果的影响.结果表明,本方法适用于低浓度高气量有机废气的处理.在实验范围内,当曝气速率为20L·h-1,外加电压为5V的条件下,处理速率最稳定.     

SCR催化剂碱(土)金属中毒及其改性再生研究进展

选择性催化还原(SCR)技术因其脱硝效率高、运行成本低、不产生二次污染等优点而被广泛应用于燃煤电厂等企业的烟气脱硝。催化剂是SCR技术的核心,SCR催化剂的中毒失活导致废SCR催化剂的产生量越发增多,而碱(土)金属是引起SCR催化剂中毒失活的主要因素。详细总结了碱金属(K、Na)和碱土金属(Ca、Mg)导致SCR催化剂中毒的机理及其各相应化合物对催化剂性能的影响,初步探讨了提高新鲜催化剂抗碱(土)金属中毒的措施和碱金属中毒催化剂的改性再生,为延长SCR催化剂的使用寿命进而减少废SCR催化剂的产生量提供参考。     

从废FCC催化剂和废汽车尾气净化催化剂中回收稀土的研究进展

以稀土元素(简称稀土)用量较大的废FCC催化剂和废汽车尾气净化催化剂为研究对象,分析总结了两类废催化剂中稀土的成分和回收方法。从废催化剂中回收稀土普遍采用先浸出、后分离提纯的方法。浸出普遍采用无机酸(多为盐酸),分离方法包括溶剂萃取法、化学沉淀法等,最后经焙烧得到稀土氧化物。为从废催化剂中高效回收稀土,可着重考察新浸出机制的引入、分离方式的选择、分离试剂的应用,以及浸出和分离条件的优化,从而为实现工业化回收提供技术支持。     

多种特征因子结合GBDT的降水数据降尺度方法研究

结合增强型植被指数(EVI)、大气可降水量(PWV)、地表温度(LST)、坡度(Slope)、坡向(Aspect)、海拔(Altitude)及经纬度(LON,LAT)提出了一种基于机器学习算法结合站点数据校正的降尺度框架.分析了前馈神经网络(FNN)、随机森林(RF)、梯度提升决策树(GBDT)在长江流域GPM IMERG数据空间降尺度过程中的鲁棒性差异;考虑了2001—2019年不同季节植被对降水降尺度结果的时滞效应;探究了降尺度数据对GPM的校正效果与降水量的关系.通过站点实测数据对模拟结果进行精度分析,结果表明:3种降尺度结果在得到1km空间分辨率降水数据的同时,也不同程度提高了数据的精度.其中,GBDT模拟结果对降水细节特征表达更明显,可以很好地反应降水的空间异质性.并且它在年、季时间尺度上模拟的结果在各研究区内的精度均为最优(年R²=0.748～0.958,季R²=0.518～0.909),有更好的降水捕获能力和更强的模型鲁棒性;春冬季植被的滞后性对GPM降尺度结果的响应最为敏感,最佳滞后期分别为1个月和2个月,夏秋季时滞效应不明显...     

碳纳米管的制备方法及在环保领域中的应用

介绍了碳纳米管的结构和特性,综述了其主要的制备方法,介绍了碳纳米管在环境治理、环境分析和环境保护等领域的应用,这些应用主要基于碳纳米管本身优异的吸附性能和电化学机械性能,最后探讨了目前碳纳米管在制备和环境应用中所存在的问题.