太湖水体多环芳烃生态风险的空间分布

以太湖梅梁湾、贡湖湾和胥口湾水体多环芳烃(PAHs)含量水平为基础,通过物种敏感度分布曲线计算三湖湾水体PAHs对水生生物的潜在危害比例,以此表征PAHs对太湖三湖湾水体的生态风险,并对其空间分布特征进行讨论.结果表明:PAHs对太湖三湖湾水体的生态风险大小依次是:Flua(1.1641%),Phe(0.2206%),Pyr(0.1633%),BaP(0.0175%),Ant(0.0021%),Flu(0.0005%), Ace(0.0000%),∑7PAH的联合生态风险(3.0954%)大于单体PAHs的生态风险. Ant, BaP和∑7PAH对梅梁湾(0.0209%,0.1237%和4.1018%)的生态风险显著高于贡湖湾(0.0023%,0.0085%,3.0414%)和胥口湾(0.0002%,0.0015%,2.3899%)(P0.05);Flu和Phe对胥口湾(0.0004%,0.1553%)的生态风险显著低于梅梁湾(0.0011%,0.2999%)和贡湖湾(0.0009%,0.2681%)(P0.05);Pyr和Flua对梅梁湾(0.3268%,1.7156%),贡湖湾(0.1697%,1.2386%)和胥口湾(0.1044%,0.8339%)水生生物的生态风险具有显著性差异(P<0.05).空间分布表明:梅梁湾西北部PAHs的生态风险最大,贡湖湾北部次之,胥口湾最小.     

河流流域生态安全综合评估方法

在国内外生态安全相关研究的基础上,提出了河流流域生态安全的定义. 以河流流域生态安全为研究对象,基于DPSIR(驱动力-压力-状态-影响-响应)模型框架,构建了评估指标体系,并利用多准则群体决策模型的层次分析法和熵权法确定指标权重. 以晋城市沁河流域为例,对该流域2005─2009年生态安全状况进行了综合评估. 结果表明:5年内沁河流域的生态安全综合指数从2005年的0.487升至2009年的0.641,状态从“安全”区域底部逐步提升到顶部,人均GDP增长、单位工业产值COD_Cr和NH₃-N排放强度的降低、污水处理厂投入使用和环保投资的逐年增加是影响其变化的关键因素.      

废TFT-LCD面板中主要元素溶出特性

以废TFT-LCD面板破碎料为研究对象,在使用XRF（X射线荧光光谱分析仪）分析其主要元素组成以及采用ICP-AES测试不同酸体系下主要元素浓度的基础上,研究了不同酸体系下主要元素的溶出特性. 结果表明:废TFT-LCD面板由Si、Al、Sr和In等10余种元素组成,其主要组成元素在不同酸体系下的溶出特性存在明显差异,这与其赋存形态有密切关系. In在各种酸体系下溶出浓度变化较小,为283～306 mgL. Fe的溶出特性与In相似,是主要伴随离子. Al和Sr易在浓盐酸体系下溶出. As在含有浓硝酸的体系下溶出率较高,最高溶出率为100%,而在无浓硝酸体系下的溶出率最低值仅为293%. Zn、Ti、Cu、Sn和Cr在各酸体系下的溶出浓度均较低(均低于1 mgL),不宜回收.      

基于层次分析与模糊综合评价的事故应急预案评估

对应急预案的评估是应急救援的重要组成部分。为评估企业安全生产事故应急预案的优劣,提出了一种层析分析和模糊综合评价相结合的方法。按照科学性、完整性等原则构建了一个包含5个一级要素及28个二级要素的企业安全生产事故应急预案评估指标体系。通过所建立的指标体系对某企业突发安全事故应急预案进行完整性和有效性评估。该研究对企业安全生产事故应急预案的编制和改进、定量评价及评估的软件化具有一定的指导意义。     

铝土尾矿杂质含量对刚玉-莫来石基复相材料使用性能的影响

以铝土矿尾矿为原料,采用酸浸除杂工艺,通过控制盐酸酸浸过程中的盐酸浓度与液固比,得到不同Fe₂O₃及K₂O含量的精矿,烧结合成了刚玉-莫来石基复相耐火材料。系统研究了不同的二元杂质组成对样条宏观形貌、微观形貌、物相组成、常温力学性能以及高温性能的影响,得到了最佳的盐酸浓度与浸出液固比。结果表明:当尾矿中Fe₂O₃及K₂O含量均<2.0%时,烧结样条的晶相含量及荷重软化温度较高;当杂质Fe₂O₃含量>2.0%且大幅增加时,烧结样条的非晶相含量迅速增加,烧结样条的高温性能下降但常温性能上升,控制烧结样条中的Fe₂O₃及K₂O的含量均<2%时,荷重软化温度保持在1400℃以上,达到市售NZ-45耐火砖的标准。     

Recent advances in three typical configurations and applications of bioelectrochemical systems北大核心CSCD

As the world's freshwater resources and available energy are alarmingly decreasing, the bioelectrochemical system (BES) is a cutting-edge technology for the resolution of the resource and energy issue. Researchers have paid much attention to t he application of t he BES configuration. Based on t he brief i ntroduction of m icrobial f uel cell a nd m icrobial electrolytic cell structure, principles, and domestic and foreign research, the BES and its influencing factors are introduced, specifically including: microbial activity, electrode materials, and configuration. Three important aspects (i.e., the electrode chamber, the reaction chamber, and micro-sensor) are summarized, and the advantages and disadvantages of single-electrode and multi-electrode chambers are compared, based on the microbial desalination cell. Microbial electrolysis desalination cell: Microbial electrolysis desalination and chemical-production cell have been discussed to introduce increasing reaction chamber configuration; this review focuses on the research of BES monitoring with regards to biochemical oxygen demand. The potential applications of the research progress are explored. The results show that the configuration of multi-chamber microbial fuel cell is complex and its efficiency is low, while the single chamber configuration is advantageous. The reaction chamber added is mainly aimed at desalination, and the study of the desalination pool still needs to be focused on optimizing the cation exchange membrane to maintain the anode pH balance and reduce the air cathode dissolved oxygen. Microbial electrode sensor can be applied in more areas, and its sensitivity and long-term stability need to be further improved. However, there is relatively less research on the abundance and activity of electricigen communities; the configurations and scopes of application of BES are still the research priority. © 2018 Science Press. All rights reserved.     

High CO<Subscript>2</Subscript> adsorption by amino-modified bio-spherical cellulose nanofibres aerogels

Climate change has become increasingly serious due to the greenhouse effect. It is therefore necessary to control the content of greenhouse gases such as carbon dioxide in the atmosphere, using, for instance, CO₂-adsorbing materials. Here, we synthesized ultra-lightweight and spherical cellulose nanofibres aerogels by a suspension titration method using an efficient amination process. These functional materials with high porosity, higher than 96.54%, and three-dimensional network structure, were prepared by freeze-drying spherical cellulose nanofibres hydrogel. Their maximum CO₂ adsorption capacity reaches 1.78 mmol/g, and they show excellent regeneration, of more than 10 cycles. This synthesis of bioaerogels represents a new method for the preparation of bio-CO₂ adsorbents.     

电镀污泥中重金属溶出动力学及其在土壤中的归趋

电镀污泥是电镀工业中重金属的"汇",在降水的作用下可能向环境释放大量的重金属.本文通过连续浸出实验和动力学拟合探究了电镀污泥中重金属的溶出特性,并分析了重金属在土壤中的吸附、迁移转化及淋出行为.结果表明,在淋溶初期,重金属从电镀污泥中大量释放,且土壤中Cr （Ⅵ）、Ni的淋出浓度分别高达0.102、0.222 mg·L^-1.淋溶后,表层土壤中Ni、Cu的总量及可交换态/碳酸盐结合态含量均显著增加;由于专性吸附作用,Cu的铁锰氧化物结合态含量也大量增加,Cu在土壤中的吸附率高达89.32%~97.67%,降低了其从土壤中的淋出风险.Cr、Ni、Cu更易在红壤中发生吸附并转化为稳定的有机结合态,降低了重金属的潜在迁移性;相应地,电镀污泥中释放的Cr、Ni、Cu在栗钙土中具有较高的淋出风险.     

TDS对制备纳米乳化油稳定性影响的实验研究

为有效评估地下水中溶解组分对制备纳米乳化油的潜在影响,通过人工模拟配制天然地下水开展地下水TDS对制备纳米乳化油稳定性影响的批实验研究.分别采用动态光散和多重光散技术表征TDS影响下纳米乳化油粒径、背散射光通量、光子自由程以及峰厚度等指标的动态变化,以此来反映TDS对制备纳米乳化油稳定性的影响.结果显示:在TDS浓度为300、500和1000 mg·L^-1 的情况下,TDS对纳米乳化油稳定性起到正向作用.反映纳米乳化油整体稳定性的TSI随TDS增大呈现先增大后减小的趋势,相较于空白样稳定性分别提高了68.1%、55.6%和14.3%,其中300 mg·L^-1 的样品稳定性最好.依据局部TSI、背散射光强度、峰厚度和光子自由程的变化进行局部稳定性分析,识别出纳米乳化油的不稳定性主要受顶部不稳区和底部不稳区的影响.纳米乳化油顶部不稳区的不稳定性主要影响因素为液滴上浮、聚并,具体表现为体积分数增大,液滴粒径增大;而底部不稳区受上浮影响引起的纳米乳化油体积分数减小是其不稳的主要原因.进一步分析表明,TDS降低了纳米乳化油的布朗运动速率.相比于空白样,实验设计的TDS(300、500和1000 mg·L^-1)对纳米乳化油的上浮现象和液滴的聚并现象起抑制作用,并随浓度增大逐渐减弱. 300 mg·L^-1的样品对两种不稳定因素分别减轻了88%和87.7%.因此,适宜的地下水TDS可以减弱布朗运动,降低上浮现象和聚并现象,从而对纳米乳化油的稳定性起正向作用,有利于纳米乳化油在多孔介质中的迁移.     

基于监测及Kriging方法的京津冀地区大气污染物暴露分布研究

为了实现充分利用已有环境监测站点数据进行人群精细化暴露评估的目的,同时解决某些待测人群社区周边无监测站点时数据的选择问题,以保定市作为大气高污染研究城市,基于现场监测和Kriging（克里金插值）空间分析方法,明确了在研究大气污染物人群暴露时,某一个固定监测站污染物数据的代表性问题.研究表明:对于大气中φ（SO₂）、φ（NO₂）、颗粒物及其组分,空气质量监测点位的代表性一般为5~6 km;对于φ（CO）、φ（O₃）和φ（VOCs）,它们在城市不同地区的空间分布更为均匀,空气质量监测点位的代表性范围更大.通过使用Radial Basis Functions（径向基函数,RBF）、Local Polynomial Interpolation（局部多项式插值,LPI）、Inverse Distance Weighting（反距离权重插值,IDW）、Kriging、Kernel Smoothing（内核平滑插值,KS）和Diffusion Kernel（内核扩散插值,DK）等6种空间分析方法对大气污染物浓度进行预测发现,Kriging方法对大气污染物浓度预测时可使预测值和实测值间的偏差小于10%,准确度最高.因此,在进行某城市某点位的污染物人群暴露浓度预测时,若该点位周边5 km以内有空气质量监测点位,则可用该点位的监测值代替;若5 km以内没有空气质量监测点位,则可基于最近监测点位的污染物浓度进行Kriging空间插值,从而获得该点位的污染物暴露水平.