天津静稳指数建立及在环境气象预报和评估中的应用

基于2014—2015年NCEP再分析资料及天津地区PM_2.5质量浓度数据,构建天津地区静稳指数以期反映大气综合扩散能力,为天津霾、空气质量预报和大气环境气象条件评估提供支撑.研究结果表明：本文构建的静稳指数可作为评估天津地区细颗粒物大气扩散能力的重要指标参数,其建模产品与天津地区PM_2.5质量浓度相关系数为0.62,在评测期间（2016年6月1日—2018年5月31日）,基于EC模式的静稳指数24 h预报产品与天津地区PM_2.5质量浓度相关系数为0.67,1~7 d预报产品与PM_2.5质量浓度相关系数超过0.53,8~10 d预报产品随着时效增加指示能力有所下降,相关系数为0.4左右,但通过显著性检验.对比同期基于GFS资料和WRF/Chem构建的天津中长期环境气象数值模式,其相关系数接近,趋势预报效果相当.同时,由于静稳指数综合了水平风速、混合层高度、相对湿度等多项指标,可以综合反映一个地区大气扩散能力,在大气环境气象条件评估中可发挥积极作用,以同排放源不同气象条件的数值模拟为基准定义细颗粒物大气扩散条件,2013—2018年逐月大气扩散条件同比上年改善的占总样本41%,同比转差的占总样本59%,利用静稳指数对大气扩散条件月同比变化趋势进行判断,识别准确率可达80%.     

北京与成都大气污染特征及空气质量改善效果评估

近年来我国空气质量持续改善,大气颗粒物浓度明显降低.为探究气象条件和减排措施对细颗粒物（PM_2.5）浓度的相对贡献,选取两个典型代表城市——北京和成都,对比分析两城市所处的地理环境条件、污染排放以及气象扩散条件.结果表明,北京与成都2013~2018年重污染天数及污染过程显著减少,SO₂和PM_2.5浓度降幅明显,与2013年相比,两城市2018年SO₂浓度的降幅分别为77.8%和70.9%,PM_2.5浓度分别降低了42.7%和48.5%.冬季PM_2.5浓度下降速率最大,每年分别以13.5μg·m^-3和14.1μg·m^-3的速率降低.2013~2018年成都较北京风速偏小,温度偏高约3℃,静小风日数偏多,冬季静小风频率高,混合层高度、大气容量指数以及通风系数明显偏小,大气扩散条件较差.综合静稳天气指数（SWI）和环境气象指数（EMI）结果表明北京大气扩散条件优于成都,但近几年的变化程度有所不同.2014~2018年两城市的EMI呈减小趋势,2018年成都地区EMI降幅最显著,气象条件明显好转.与2014年相比,2018年北京与成都全年大气污染减排对PM_2.5浓度的贡献分别为33.5%和24.0%,气象条件的贡献分别为7.2%和11.1%;冬季减排贡献分别为31.7%和32.5%,气象条件的贡献比全年的大.     

沈阳市冬季大气PM2.5中水溶性离子污染特征及来源解析

为研究沈阳市冬季PM_2.5和水溶性离子的污染特征,使用URG-9000D在线监测系统于2018年冬季对大气颗粒物和气体组分进行连续采样.结果表明,采样期间沈阳市PM_2.5的平均质量浓度为80.67 μg·m^-3,总水溶性离子质量浓度变化范围为2.68~132.79 μg·m^-3.与清洁天相比,污染天NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺（SNA）占比明显增加,占到PM_2.5的43.7%.静稳天气时SO₂短时间内的迅速累积使得沈阳市冬季大气PM_2.5有暴发性增长现象.Pearson相关性分析可知,SNA、Cl^-与PM_2.5之间的相关系数均达0.78以上,表明沈阳市冬季PM_2.5的主要贡献组分为SNA和Cl^-.PMF源解析表明沈阳市冬季污染物来源主要包括二次反应源、燃煤和生物质燃烧源以及扬尘源.     

南京江北2014-2016年PM2.5质量浓度分布特征及气象和传输影响因素分析

利用2014-2016年南京江北地区PM_2.5质量浓度和气象要素的小时数据,并结合HYSPLIT模式后向轨迹聚类分析和PSCF法分析了PM_2.5质量浓度的污染特征及其主要影响因素和主要来源特征.结果表明：2014-2016年PM_2.5质量浓度呈逐年下降趋势,下降幅度约为17.40%,由2014年的62.1 μg·m^-3下降至2016年的51.2 μg·m^-3,能见度由2014年的5.8 km上升至2016年6.6 km.PM_2.5质量浓度存在显著的月变化和季节变化特征,1月浓度最高,可达93.0 μg·m^-3;8月浓度最低,仅为38.8 μg·m^-3;冬季浓度最高,可达76.8 μg·m^-3,夏季浓度最低,仅为47.1 μg·m^-3.不同季节日变化均为单峰型分布.气象要素对PM_2.5质量浓度的影响较大,不同相对湿度下能见度和PM_2.5质量浓度具有较好的拟合关系.霾和非霾天PM_2.5质量浓度的阈值为15 μg·m^-3.不同季节的主导气团不同,春季主导气团为偏北气流和偏东气流,占比分别为43.50%和30.80%;夏季主导气团以东部气流为主,占比约为68.22%;秋季和冬季主导气团为来自北方的气流,总占比分别为83.52%和100%;偏北内陆气团PM_2.5质量浓度较大,偏东海洋性气团PM_2.5质量浓度较低.PM_2.5质量浓度潜在源区春冬季潜在源区范围较大,夏秋季潜在源区范围较小,季节变化显著.春季潜在来源主要分布在安徽、江西北部、江苏南部和浙江北部等地区,夏秋季分布在安徽东部、浙江北部和江苏南部等地区,冬季分布在安徽、河南东部,山东和江苏等地区.     

两湖盆地冬季区域大气颗粒物污染特征及独特的风场和下垫面影响

为认识近年来长江流域中游两湖（湖南-湖北）盆地大气环境变化特征,本文利用两湖盆地2015~2019年冬季近地面PM_2.5和PM₁₀观测数据,结合风速、地形和植被指数等资料,探讨两湖盆地冬季大气颗粒物PM_2.5和PM₁₀的变化特征及其与风速、地形和下垫面的关联.结果表明：①两湖盆地2015~2019年冬季PM_2.5污染频发,其中两湖盆地西北部的襄阳和荆门的冬季平均分别多达62 d和61 d出现PM_2.5污染（PM_2.5>75 μg·m^-3）,襄阳重污染（PM_2.5>150 μg·m^-3）多达19 d,表明两湖盆地是长江流域中游地区一个区域性PM_2.5污染中心.②在空间上,两湖盆地污染呈现出西北重东南轻、城市群污染较重的特征,这主要与冬季风驱动的大气污染物的区域传输和两湖盆地城市地区的强排放有关.③近地面风速与PM_2.5和PM₁₀地面浓度变化呈现特殊的"U"型非线性关系,PM_2.5和PM₁₀浓度拐点值分别为153 μg·m^-3和210 μg·m^-3,揭示了两湖盆地局地大气颗粒物累积主导了轻/中度污染,大气污染物区域传输决定了重度污染的独特区域特征.④两湖盆地冬季PM_2.5和PM₁₀地面浓度与地形高度和植被指数均呈显著负相关,反映了两湖盆地地形和城市化下垫面变化的大气环境效应.     

天山北坡城市群PM2.5浓度时空分布特征及影响因素分析

针对天山北坡城市群开展PM_2.5浓度时空分布特征和影响因素分析,对区域经济建设和环境保护具有积极的意义.通过地理加权回归（GWR）模型,利用MCD19A2气溶胶产品结合气象因子,反演得到天山北坡城市群2015~2021年3~11月的PM_2.5浓度时空分布,继而实现变化趋势和影响因素分析.结果如下：①研究区PM_2.5浓度高值主要分布在天山北麓和古尔班通古特沙漠之间的绿洲城市群地带,呈现“四周低,中间高”和“西低东高”的空间分布特征,2015~2021年研究区的ρ（PM_2.5）年均值为16.98 μg·m^-3,高值主要聚集在乌鲁木齐市市区部分,并向昌吉市和阜康市延伸递减;ρ（PM_2.5）月均值分布规律与年均一致,但存在季节差异,表现为：秋季（20.32 μg·m^-3）>春季（18.25 μg·m^-3）>夏季（12.47 μg·m^-3）,春季和冬季聚集现象会更明显;②研究区PM_2.5浓度年均值在2015~2021年呈现下降趋势,3~10月均值同样表现为下降趋势,仅11月表现为略有升高;从PM_2.5浓度变化趋势空间分布分析,下降集中在主要城市市区部分,尤其是乌鲁木齐市市区部分及其周边地区减少幅度最大,变化最为剧烈;③研究区气温、气压与PM_2.5浓度呈现正相关效应,而相对湿度,风速,大气边界层高度,降水量与PM_2.5浓度呈现负相关效应;各因子影响程度从高向低排列为：大气边界层高度>相对湿度>气压>气温>风速>降水量.     

南京和北京气溶胶光学厚度与PM2.5质量浓度关系对比分析

利用南京与北京地区2014年5月1日—2019年10月31日的PM_2.5监测数据、气溶胶光学厚度观测资料以及同期MICAPS地面气象要素的观测资料,对两地PM_2.5浓度的变化规律及其与气溶胶光学厚度、气象要素的关系进行了分析和讨论,结果表明：南京与北京均呈现PM_2.5浓度冬季显著高于夏季,AOD冬季小于夏季的特征;对比而言,北京PM_2.5月均浓度高于南京地区;南京与北京的PM_2.5浓度与AOD均为正相关关系,PM_2.5浓度与AOD间相关性存在显著的季节差异,主要表现为夏季相关性大于冬季相关性;两地AOD与PM_2.5浓度均为正相关关系,在同一AOD水平下,相对湿度越大,PM_2.5浓度越大,气溶胶吸湿增长易造成污染物积累;南京PM_2.5浓度与能见度的r为0.57,而北京的r为0.83,两地的PM_2.5浓度与能见度的冬季相关性较夏季好,在高相对湿度下,同一PM_2.5浓度水平时,南京能见度较北京好.     

深圳市城区大气颗粒物及主要水溶性无机离子的污染特征

基于2015年深圳市大气颗粒物和主要水溶性无机离子的观测数据,深入分析了大气颗粒物的浓度变化及二次污染特征.结果表明2015年深圳的大气颗粒物（PM₁₀、PM_2.5、PM₁）浓度虽然低,但其中细粒子占比高,PM_2.5/PM₁₀的比值高达0.744,甚至大于广州典型灰霾过程中的粗细粒子比.大气颗粒物浓度季节变化明显,秋冬高,春夏低.其日变化特征明显受到交通高峰的影响,汽车尾气可能是污染来源之一.SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺（SNA）质量浓度在PM_2.5中的占比超过1/3（37.7%）,且全年硫转化率都大于0.1,这说明深圳市细颗粒物主要来自于二次转化.深圳大气颗粒物浓度受气象要素影响显著,与气压正相关,与气温、相对湿度、降水及风速负相关;若将风速、气温、气压、相对湿度和降水作为一个整体考虑,这些气象要素对深圳大气颗粒物浓度的影响大小是PM₁ > PM₁₀ > PM_2.5.本工作不仅对深圳的大气环境管理和经济可持续发展有着重要参考价值,还对空气相对清洁地区的大气颗粒物和霾治理具有指导意义.     

2013年12月上海市重度污染期间细颗粒物化学特征与输送轨迹影响

2013年12月我国中东部地区发生多场大范围高强度的颗粒物污染. 期间,本研究采用在线连续观测手段测量了上海市城区大气中气态污染物、颗粒物的质量浓度、细颗粒物的化学组分等,获得了浮尘污染、灰霾污染、雾霾污染、长距离传输的过境污染过程中颗粒物的污染特征变化. 观测结果显示,雾霾污染最为严重,PM₁₀和PM_2.5日均最大浓度分别达到536 μg ·m^-3和411 μg ·m^-3,PM_2.5/PM₁₀高达76.7%,高湿度加强了大气颗粒物中NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺等二次组分的生成. 浮尘污染中PM_2.5的Ca²⁺浓度在所有污染过程中最高,且PM_2.5中一次组分比重明显上升. 长距离传输的过境污染中PM_2.5的SO₄^2-浓度最高,且增长速度很快. 同时本研究还采用Hysplit反向轨迹结合聚类分析方法,得到了不同污染过程中到达上海的主要气团轨迹,并结合上海城区在线观测的PM_2.5及其化学组分浓度数据,探讨了不同气团下PM_2.5组分特征差异和不同污染过程的大致来源. 结果表明,观测期间上海的气团轨迹可以聚类为六类. 其中,移动速度快的cluster6出现时,上海市不易出现颗粒物污染; 始于蒙古的cluster2和cluster3导致上海出现沙尘污染,该气团下PM_2.5/PM₁₀的比例都较低,且PM_2.5中Ca²⁺浓度较高. 移动缓慢的cluster5和cluster4有利于污染物的二次生成,静稳天气同时加剧了污染物的累积,加上他们经海上夹带水汽传输至上海,这些不利条件是导致上海出现严重污染的关键因素.     

北京市2015年森林植被区PM10质量浓度时空变化特征

以北京市大兴区南海子公园植被区与亦庄非植被区为研究对象,对比分析了植被区与非植被区PM₁₀质量浓度日变化、月变化特征及典型天气条件下的变化.结果表明：PM₁₀浓度的日变化趋势基本相同,呈典型的双峰曲线,春、夏季的峰值出现在9：00-10：00和18：00-19：00,秋、冬季的峰值出现在8：00-9：00和18：00-19：00,且秋、冬季PM₁₀浓度高于春、夏季;植被区与非植被区的PM₁₀月变化趋势基本一致,植被区PM₁₀浓度低于非植被区,且2月份PM₁₀浓度最大;各季节优良天气排序为夏季（42.60%）> 秋季（31.10%）> 春季（26.43%）> 冬季（15.17%）,中度及以上污染天气所占比例排序为冬季（55.52%）> 春季（27.57%）> 秋季（17.77%）> 夏季（3.58%）;PM₁₀浓度随降雨强度的增加呈减小的变化趋势,雨前12 h的PM₁₀浓度均值表现为植被区（106.43 μg·m^-3）<非植被区（157.39 μg·m^-3）,雨后12 h的PM₁₀浓度均值表现为植被区（50.96 μg·m^-3）>非植被区（38.41 μg·m^-3）;PM₁₀浓度随风速的增大呈减小的变化趋势,风后12 h的非植被区PM₁₀浓度削减率均值是植被区的1.23倍,且PM₁₀浓度削减率均处于较高水平;PM₁₀浓度随空气湿度的增大呈增大的变化趋势,随温度的升高呈减小的变化趋势.研究结果对进一步治理和控制北京市大气污染有参考价值.     

Fe2O3添加对钛基SCR催化剂表面硫酸氢铵分解行为的影响规律

采用共沉淀法合成了TiO_2及TiO_2-Fe_2O_3载体,并对硫酸氢铵与上述载体之间的相互作用及硫酸氢铵的具体分解行为进行了研究.结果表明,催化剂载体表面含硫官能团主要以双齿硫酸盐的形式存在,含氮官能团以铵根离子的形式存在.当硫酸氢铵沉积于催化剂载体表面时,由于硫酸根离子具有较强的电负性,Ti原子及Fe原子处于电子缺失状态.对于TiO_2载体,硫酸根离子主要与Ti原子相连;而对于TiO_2-Fe_2O_3载体,Ti原子及Fe原子均为硫酸根离子主要的附着位点.采用热分析方法及原位红外对硫酸氢铵在TiO_2及TiO_2-Fe_2O_3载体表面的分解行为进行了研究,发现铁氧化物的添加显著促进了硫酸氢铵在低温区间内的分解行为;与铵根离子相比,硫酸根离子具有更高的热稳定性.催化剂稳定性测试结果表明,铁氧化物的添加显著提高了低温抗硫抗水性能,为实现低温SCR技术的工业应用提供了理论基础.     

3种金属氧化物纳米材料在不同土壤中运移行为研究

采用实验室柱淋溶方法,考察了纳米CeO2、纳米TiO2和纳米Al2O3材料在不同土壤中的运移行为,分析了纳米材料在土壤中运移能力与土壤性质的相关性,并采用胶体运移动力学模型估算了纳米材料在土壤中的最远运移距离.结果表明,纳米CeO2和纳米TiO2在试验的大部分土壤中有很强的运移能力,而纳米Al2O3仅在试验的酸性土壤中有较强的运移能力,在其他土壤中几乎被全部截留.纳米材料在土壤中运移的机制非常复杂,静电作用、土壤表面电荷异质性、团聚作用、张力作用(straining)以及过滤熟化作用(ripening)均对纳米材料的运移有着重要的影响.纳米CeO2的运移能力与土壤Zeta电位显著负相关;纳米TiO2的运移能力与土壤黏粒含量显著负相关,与土柱渗透系数显著正相关;纳米Al2O3的运移能力与土壤pH显著负相关,与土柱渗透系数显著正相关.模型估算的纳米CeO2、纳米TiO2和纳米Al2O3在试验土壤中的最远运移距离分别为52~69 043、31~332和<10~5 722 cm.纳米材料在一些土壤中的最远运移距离远远大于30 cm表层土壤的深度,意味着纳米材料在这些土壤中有向深层土壤运移的可能.     

紫外光照下盐酸环丙沙星的光解性能

本研究重点考察了盐酸环丙沙星初始浓度、硝酸铅、硝酸镉、氯化铅、氯化镉等重金属盐对盐酸环丙沙星光降解性能影响.结果表明,黑暗条件下环丙沙星无降解;紫外光照可以有效去除环丙沙星,且环丙沙星的光降解速率随其初始浓度的增大而降低;硝酸铅和硝酸镉(除0.006 mmol·L~(-1)体系外)可以促进环丙沙星的光降解,且随摩尔比的增大(即硝酸盐浓度的降低),环丙沙星的半衰期逐渐增大;随着摩尔比的增大(即氯化盐浓度的降低),氯化铅和氯化镉先促进后抑制环丙沙星的光降解.     

具有双反应活性中心Cu-Al2O3-g-C3N4类芬顿催化剂及·OH选择性转化机理研究

采用水热合成法制备Cu-Al₂O₃-g-C₃N₄类芬顿催化剂,以扫描电镜（SEM）、X射线衍射（XRD）、X射线光电子能谱（XPS）、电子自旋共振（EPR）、拉曼光谱（Raman）对所制备的催化剂及反应过程进行表征.以染料亚甲基蓝（MB）和罗丹明B（Rh-B）及小分子有机物2,4-二氯苯氧乙酸（2,4-D）、双酚A（BPA）和苯妥英（PHT）为目标污染物,研究催化剂在初始pH=7条件下的类芬顿催化活性.同时,探讨Cu掺杂量和有机物配体g-C₃N₄掺杂量对体系催化性能的影响,并验证晶格氧诱发与有机配体络合两种方式对催化剂活性和稳定性提高产生的影响.DMPO-EPR自由基测定实验及Raman光谱监测催化反应过程验证表明：Cu的晶格氧掺杂诱发了靠近铜晶格O₂^·-的富电子Cu中心,以及靠近铝晶格O₂^·-的缺电子Al中心;引入的g-C₃N₄以阳离子π作用形式通过σ-型Cu—O—C键桥将π体系上的电子转移至Cu,形成一个新的缺电子π中心.在H₂O₂存在的情况下,富电子Cu中心将电子传递给H₂O₂,使其被还原为·OH;同时,体系中H₂O的电子被缺电子中心剥夺,进而氧化为·OH.羟基自由基转化率TOFs值的进一步计算结果表明,Cu-Al₂O₃-g-C₃N₄体系中TOF值为0.516 s^-1,是传统均相芬顿体系TOF值（1.53×10^-2 s^-1）的33倍以上.     

Na2SO4中毒SCR催化剂对SO3生成特性的影响

为研究Na₂SO₄中毒SCR催化剂（V₂O₅-WO₃/TiO₂催化剂）对SO₃生成特性的影响,采用湿式浸渍法制备w（Na）为3%的Na₂SO₄中毒SCR催化剂,并通过N₂物理吸附/脱附、XRD（X射线衍射）技术、SEM（扫描电镜）、XPS（X射线光电子能谱）分析技术对催化剂的物理化学特性进行表征.结果表明:①随着反应温度的升高,所有催化剂上的SO₃生成率逐渐增加.当温度升至490℃时,SCR催化剂上的SO₃生成率为0.85%,而3% Na₂SO₄中毒SCR催化剂上的SO₃生成率高达1.36%.SO₄2-的存在导致V-O-S增多,从而促进SO₃的生成.②随入口ρ（SO₂）的增加,SO₃生成率呈下降的趋势.当入口ρ（SO₂）为1 000 mg/m3时,3% Na₂SO₄中毒SCR催化剂上的SO₃生成率为1.02%,而SCR催化剂上仅为0.60%.ρ（SO₂）对SO₃生成率的影响主要依赖于温度和催化剂活性位点数等.③N₂物理吸附/脱附、XRD和SEM表征结果表明,与SCR催化剂相比,Na₂SO₄中毒SCR催化剂表面有Na₂SO₄的积聚,出现了裂纹和大孔隙,催化剂的比表面积和孔容下降,这些变化均不利于催化剂的催化性能;XPS结果表明,Na₂SO₄的加入提高了表面化学吸附氧含量,降低了活性组分中w（V4+）/w（V5+）的值.研究显示,相比于SCR催化剂,Na₂SO₄中毒SCR催化剂上的SO₃生成率大幅增加.      

VOx-MnOx/TiO2催化脱除氮氧化物与二英研究

二英会降低人类的免疫力,影响人体和神经发育;氮氧化物则会对人体的各项脏器和血液组织有严重危害,还会破坏臭氧层,加速酸雨的形成.商业钒钛催化剂既能脱除氮氧化物又能催化分解二英（邻二氯苯作为模拟物）,二英活性温度区为200~300℃,而脱硝活性温度为300~400℃.研究了VO_x/TiO₂、MnO_x/TiO₂以及VO_x-MnO_x/TiO₂等催化剂在200~300℃脱硝、脱除二英的情况.结果表明,在VO_x/TiO₂催化剂中掺入MnO_x促进脱硝活性温度区间由300~400℃往200~300℃偏移,当MnO_x和VO_x摩尔比为3：1时,催化剂在250℃脱硝和脱除二英的效果最好,催化NO和邻二氯苯效率分别为92.0%和89.0%.原位红外漫反射光谱研究表明,1V3M/T催化剂表面的脱硝反应在250℃遵循L-H机理,—NH₂、N_xH_yO_z、单齿亚硝酸盐和二齿硝酸盐是主要的反应中间体.     

Cu改性石墨相氮化碳(g-C3N4)光催化灭活铜绿微囊藻的效能与机理研究

通过热聚合法制备不同比例Cu掺杂g-C₃N₄复合光催化材料,利用XRD、SEM/EDX、FT-IR、UV-Vis DRS、PL、XPS等技术对复合材料的形貌结构和光学性能进行表征,研究了复合材料对藻细胞的光催化灭活效果.结果表明,Cu掺杂改性可有效促进g-C₃N₄材料表面光生电子-空穴的分离,增强其对可见光的利用率,进而提升其光催化效率;随着Cu掺杂比例的增大,Cu-C₃N₄对藻细胞的灭活效果则越好.进一步研究发现,H₂O₂和·O^-₂是Cu-C₃N₄光催化灭藻过程中起主要作用的活性物质,会损伤藻细胞的形态结构、抗氧化酶系统和光合系统,导致藻细胞大量死亡.     

富氧条件下SnO2/Al2O3催化剂上丙烯选择性还原NOx的研究

考察了分别用浸渍法、共沉淀法和溶胶-凝胶法制备的SnO₂/Al₂O₃催化剂上丙烯选择性还原NO_x的催化活性,发现制备方法与Sn的负载量对其活性有重要影响.溶胶-凝胶法制备的SnO₂/Al₂O₃催化剂活性最高,Sn的最佳负载量为5%.与浸渍法和共沉淀法制备的5%SnO₂/Al₂O₃催化剂相比,溶胶-凝胶法制备的5%SnO₂/Al₂O₃催化剂受水蒸汽的抑制作用较弱,并且在水和SO₂共存的条件下活性最高.此外,反应气中丙烯及氧气浓度的增加有利于NO_x转化率的提高.     

基于ZrO2/TiO2催化H2O2氧化低温脱硝的实验研究

以纳米TiO_2为载体,采用等体积浸渍法掺杂过渡金属氧化物ZrO_2进行改性,制备了一系列ZrO_2/TiO_2催化剂,以催化H_2O_2低温氧化NO脱硝,并采用X射线衍射(XRD)、H_2程序升温还原(H_2-TPR)、O_2程序升温氧化(O_2-TPO)、X射线光电子能谱(XPS)及电子顺磁共振(EPR)等表征分析探究了影响H_2O_2脱硝活性的因素.表征结果表明ZrO_2的负载量会影响催化剂中晶格氧的含量,晶格氧相对含量的增加有利于氧化还原反应中的电子传递,这是促进H_2O_2活化分解的关键.在微观表征的基础上,通过实验研究筛选获得了催化剂的最佳ZrO_2负载量,同时对比考察了非催化和纳米TiO_2催化作用下的H_2O_2氧化低温脱硝性能;针对获取的最优催化剂,进一步考察了不同烟气工况对催化剂活性的影响.实验结果表明,ZrO_2/TiO_2催化剂能有效促进H_2O_2的活化分解实现低温脱硝,且ZrO_2负载量为4%(质量分数)时,催化活性最高;在烟温为160℃、[H_2O_2]/[NO]物质的量比为2及空速为30000 h~(-1)时,NO转化率最高可达81%.     

高通量中子发生器排放气体中氚去除研究 Ⅱ.回收率与干燥剂性能间的关系

净化含氚气体大多是采用氧化-吸收法。在一定的温度下,催化剂使氚气快速氧化成氚水,然后用干燥剂吸收。净化效率不仅取决于催化-氧化效率,而且取决于干燥剂吸收氚水的能力。 我们分别对A₁₂,A₁₀,A₇,A₁₃,A₁₄,A₉,A₁₆,A₁₇等干燥剂的性能进行了研究,比较了部分试剂的干燥能力、吸收容量、机械强度及不同温度下的解吸能力,为除氚