合肥市环城水体的生态补水研究

合肥市的环城水体没有天然补给水源,极易引起水体污染,开展生态补水工程很有必要。由于水资源紧缺,拟采用中水补水。选用一维河道稳态水质模型及均匀混合水质模型研究了不同量的生态补水对银河、包河、雨花塘水体影响,以及流动后对南淝河亳州路桥一长江路桥段的影响,评估了生态补水工程的可行性,最终确定了最佳的生态补水量。     

等离子体催化降解有机废水研究

研究了多种因素对高压脉冲介质阻挡放电低温等离子体法处理印染废水效果的影响。通过实验得出结论:随着有效处理时间和峰值外施电压的增加,废水中的有机物的去除率增加;随着水样浓度的增加,废水中有机物的去除率降低;随着催化剂(TiO)2量的增加,废水中有机物的去除率先升高后降低,最佳催化剂的加入量为0.5 g/L TiO2悬浮液0.5 mL。     

城市垃圾生物干化最佳工艺参数的优化研究

对董村综合垃圾处理厂的有机垃圾进行生物干化,以正交试验确定其最佳工艺运行参数。利用生活垃圾生物干化反应仓开展垃圾生物干化中试试验,以新鲜餐厨垃圾为试验材料,通过正交试验来探讨工艺参数(堆高、初始含水率、通风方式、翻堆方式)对干化效果的影响变化,从而确定生物干化的最佳工艺参数。试验结果表明:垃圾生物干化工艺中各因素影响水分去除率的大小顺序为:翻堆方式>通风方式>初始含水率>堆高。垃圾生物干化的最佳工艺条件如下:堆高1.5 m,初始含水率60%,通风方式(通风10 min,静止30 min),翻堆方式为2天1翻。     

等离子体活化水灭活金黄色葡萄球菌生物膜

利用大气压空气等离子体诱导生成的活化水(PAW)对金黄色葡萄球菌生物膜的失活效果和机制开展研究。采用菌落形成单位方法对生物膜失活效果进行了评价;采用刃天青荧光染色方法研究了细胞的新陈代谢能力;采用H_2-DCFDA荧光染色法检测了细胞内活性氧的浓度;采用分光光度法检测了活化水中具有代表性长寿命活性组分浓度。结果表明,60 min产生的活化水浸泡30 min后,菌落形成单位从10~(7.4)减少到10~(2.6);生物膜中约70%的细菌丧失了新陈代谢能力;活化水处理后,生物膜细菌胞内活性氧(ROS)的浓度有明显升高趋势;随着等离子体处理时间的延长,活性基团H_2O_2、NO_2~-、O_3的浓度均有不同幅度地提高。综合以上分析,等离子体活化水具有良好的灭菌效果,而且活化水中积累的大量活性基团与细胞内ROS协同作用可能是生物膜失活的主要原因。     

掺杂锰矿粉的PbO2复合电极的制备与应用

采用高压塑片法制备了纯PbO2电极及掺杂锰矿粉的PbO2复合电极,通过扫描电镜、加速寿命测试对电极性能进行了考察,并探讨了用PbO2复合电极对弱酸性桃红BS溶液进行的电催化降解机制和工艺条件.结果表明.PbO2复合电极的使用寿命是纯PbO2电极的3.3倍;在所考察的范围内,随着电流密度的增大,染料转化率和COD去除率均随之增加-当电流密度由70mA/cm2增加到90 mA/cm2时,染料转化率和COD去除率增加趋势减缓;溶液pH对染料降解有影响,弱酸性桃红BS溶液在强酸和强碱条件下的降解效果较好,pH在3.98～7.99时,染料转化率和COD去除率变化不大;染料转化率和COD去除率均随着电解时间呈递增关系,3.0 h后上升趋势逐渐减缓;支持电解质为NaCl时,能使染料转化率迅速提高,但其COD去除率不是很高;支持电解质为KNO3时,能显著提高弱酸性桃红BS溶液的COD去除率,0.5 h时COD去除率达到83%以上.另外,通过加入羟自由基清除剂叔丁醇的研究表明,在弱酸性桃红BS的降解过程中,有羟自由基产生并参与了催化降解反应.     

微生物燃料电池浸取废旧锂电池的影响因素分析

将MFC的阴极还原能力应用于废旧锂电池正极材料LiCoO_2的还原浸取.构建了以弱酸中LiCoO_2作为化学阴极电子受体的双室MFC,探讨了MFC阴极浸取还原LiCoO_2的可行性,并研究了浸取还原过程中阴极液pH、离子强度、固液比等因素对MFC的产电性能与LiCoO_2浸取效果的影响.实验结果表明:MFC阴极还原LiCoO_2使得固相中Co(III)被还原为液相中Co(II)是可行的,MFC能够持续地输出电压,且MFC优于弱酸浸取效果.阴极液pH值越低,MFC的产电性能和LiCoO_2的浸取效果越明显,阴极液pH为1.0时,MFC的最大输出电压为600 m V,60 h时浸取率达到86.5%;随着阴极液中KCl浓度和固液比(S/L)的增加,MFC输出电压和浸取效率也越高;对影响MFC的影响因素分析讨论得出,阴极液pH值是LiCoO_2还原过程中重要影响因素,因此,在后续的实验设计中要重点考虑pH的影响.     

安徽省工业化石能源消费碳排放研究

按不同化石能源品种的消费量估算安徽省2004—2014年CO2排放量,分析该省工业行业能源消费量及化石能源消费碳排放量的变化规律。在此基础上,采用等维灰数递补动态GM(1,1)预测模型预测3种发展情景下2030年安徽省工业化石能源消费碳排放量。结果表明:安徽省工业化石能源消费CO2排放量由2004年的1.64亿t上升到2014年的4.25亿t;到2030年,在基准情景、低碳情景和强化低碳情景下将分别达到7.51亿t、6.06亿t和4.91亿t。