园林/餐厨垃圾联合堆肥工艺研究

以干草落叶混合物及酒店餐厨垃圾为原料,在自然通风条件下,利用自行研制的引风式堆肥装置,通过为期10d的园林/餐厨垃圾混合物高温好氧初级发酵,研究混合原料中餐厨垃圾不同配比对园林垃圾快速堆肥效果的影响。结果表明:在质量配比75.64%、67.45%、51.37%中,当餐厨垃圾质量比67.45%时,含水率61.15%对园林垃圾堆肥效果最好,减容率24.83%,减重率28.33%,初级发酵结束C/N比15.41。     

减污降碳背景下的工业园区清洁生产审核技术研究

工业园区具有产业集聚、污染物与温室气体排放集中的特点,是推动减污降碳协同治理的重要力量。清洁生产审核通过对生产和服务过程进行全链条调查诊断,提出节能降耗、减污增效的方案,与减污降碳具有高度的目标协同性和路径一致性。本研究从工业园区清洁生产审核“审什么”“如何审”“如何评”的三个核心问题着手,提出了园区清洁生产审核重点的识别技术、审核问题的诊断技术、审核绩效的评价技术以及园区清洁生产审核管理体系建立要点,构建了以工业园区清洁生产审核为抓手促进园区减污降碳的实施路径,并提出了推动园区清洁生产审核工作的政策建议。本研究基于三大核心技术构建的工业园区清洁生产审核路径可形成规范化、标准化、可复制的技术方法,为全面推进工业园区减污降碳协同增效提供技术支撑。     

冷激波灭火系统扑灭明火现象的机理研究

对冷激波灭火系统的明火扑灭过程进行了阐述,并对过程中各种火焰现象进行了理论分析.实验采用高速摄像机对冷激波灭火系统扑灭湍流扩散火焰的过程进行了拍摄,通过对图片进行分析,发现冷激波灭火系统扑灭明火的过程是一个多重机理相互作用的过程,在整个火火过程中,各种机理具有明显的矛盾性、层次性、主次性和叠加性.     

水体沉积物中酸挥发性硫化物垂直分布模型的参数计算及相关分析

应用试验及文献数据计算了东湖沉积物中酸挥发性硫化物（AVS）垂直分布模型的参数值，并进行了参数的相关性分析。结果表明，AVS含量是沉积物中有机质的分解、AVS的沉淀、溶解及氧化共同作用的结果，较好地解释了东湖三个污染状况不同站点ABS垂直分布的差异，从而为应用ABS判断沉积物重金属生物有效性提供了科学依据。     

富营养化水体生态修复中水生植物的应用研究

文章论述了水生植物修复富营养化水体的机理,并按不同生活型综述了不同水生植物在富营养化水体生态修复中的应用,指出了富营养化水体生态修复中水生植物选择依据,并展望了其研究应用前景。     

两种酚酸类化感物质对铜绿微囊藻生长的影响

探讨了两种酚酸类化感物质对苯二酚和没食子酸对铜绿微囊藻生长的影响。结果表明,对苯二酚和没食子酸在0.015mg/L和0.1mg/L时,对铜绿微囊藻的作用不明显;随着浓度的增加,两种化感物质对铜绿微囊藻的抑制作用显著增强。没食子酸为2mg/L时,对铜绿微囊藻的抑制率达72.5%,对苯二酚为0.2mg/L时,可完全抑制铜绿微囊藻的生长。对苯二酚和没食子酸对铜绿微囊藻96h半效应浓度EC50分别为0.059mg/L和1.73mg/L。显然,对苯二酚对铜绿微囊藻的作用效果更加显著。     

石油污染物的微生物修复研究进展

石油化工行业产生的烃类污染是当今主要的环境问题之一,由石油污染带来的生态失衡、生态环境恶化等现象,引起了人们广泛的关注。用于消除烃类化合物的传统物理或化学方法不仅成本高,效果也有限。生物修复法具有成本低廉、操作方便、场地适应性强等特点,为解决修复石油污染的难题提供了一条可行的新道路。综述了国内外在石油污染物的微生物修复方面的最新进展,指出该技术目前存在的一些问题,并对其应用前景进行了展望。     

鸟粪石负载硅藻土复合材料对土壤中锌的稳定化作用

在模拟氮磷废水中制备回收了一种鸟粪石负载硅藻土复合材料(MAP-D材料)用于土壤中锌的稳定。通过SEM-EDS、XRD和FTIR表征以及重金属各形态、土壤酸中和能力、土壤速效磷和酶活性测定等分析手段,探讨了MAP-D材料对土壤中锌的稳定化的影响。结果表明,MAP-D材料主要成分为负载有鸟粪石的硅藻土,当投加10%的MAP-D材料,稳定8周后,土壤中锌的可交换态含量降低56.9%,残渣态增加50.5%,土壤酸中和能力提升1倍,并提升了被锌抑制的过氧化氢酶和脲酶的活性。由此说明,MAP-D材料对土壤中的锌存在一定的稳定能力,进而实现废水中回收产品的资源化利用。     

奇特有趣的烟草史

吸烟在社会上司空见惯,然而你知道人类是从什么时候开始吸烟的吗?人类社会又是怎样把吸烟作为生活的一部分接受的? 1492年,哥伦布的两名船员发现古巴人点燃干草叶子吸,有一个船员试着吸了一口,觉得浑身很舒爽。回到西班牙之后,邻居们见到吞云吐雾的他惊恐万状,以为是魔鬼缠身,被当地宗教裁判所监禁。他可能是欧洲最早的吸烟者。     

机器学习在微塑料识别与环境风险评估中的应用研究进展

微塑料是一种新型污染物,可以在环境中长期存在并造成生态风险.目前,微塑料污染已成为全球性的重大环境问题.借助新的技术途径,提高微塑料识别的简便性和可靠性,并系统分析各类环境介质中微塑料的污染特征,明确微塑料的环境效应,对科学准确评价微塑料污染的环境风险具有重要意义.机器学习技术通过学习和解析大量数据建立结果评估或预测模型,目前已广泛应用于微塑料领域的相关研究.机器学习的应用可以提高视觉和光谱识别微塑料的自动化程度和识别效率,为微塑料污染溯源提供方法支撑并有助于揭示微塑料的复杂环境效应机制.通过综述机器学习技术在微塑料识别与环境风险评估中的应用研究进展,概括了机器学习在上述方向的应用特点和局限性,为机器学习在相关方向的发展和应用提出建议与展望.