Pd/C气体扩散电极用于电生成H2O2降解苯酚的研究

采用自制的Pd/C气体扩散阴极和Ti/IrO2/RuO2阳极,在无隔膜电解槽中对苯酚模拟废水降解效果及机制进行了研究,采用电子自旋共振法(ESR)对电解体系中产生的羟自由基(·OH)进行了检测.结果表明,在Pd/C气体扩散体系中掺杂Pd催化剂可以促进H2 O2的生成(H2 O2的稳定浓度是7.5 mg/L),有利于·OH的产生.经电化学氧化处理120 min后,苯酚和COD的去除率分别达到97.2%和50%,表明在电催化氧化过程中苯酚被氧化生成了大量低分子量中间产物.废水的BOD5/COD值达到0.73是处理前的9.1倍,苯酚废水的可生化降解性通过电化学氧化处理后显著提高.在该电化学体系中苯酚的降解是在阳极直接、间接氧化及阴极产生的H2 O2、·OH的氧化共同作用下完成的.通过对紫外扫描光谱图的分析推断出苯酚在电解过程中有醌类物质生成;由GC-MS检测到了邻苯二酚、对苯二酚、苯醌等芳香族化合物和己二酸、顺丁烯二酸、反丁烯二酸、丁二酸、丙二酸、乙二酸等短链羧酸,据此提出了苯酚降解的可能历程.     

燃煤电厂锅炉PM2.5排放危害度评价模型建立及案例分析

为评价燃煤电厂锅炉PM2.5排放的危害度,根据颗粒的形成机制及对环境和人体健康的影响程度,将PM2.5进行了粒径分段,综合考虑不同粒径段颗粒物的质量浓度、粒数浓度、汞相对富集因子及汞元素在煤灰分中含量,建立了燃煤锅炉PM2.5排放危害度综合评价模型,最后利用已有文献现场实验测得的数据对评价模型进行了案例分析,并提出了危害度削减系数概念,可用于对除尘装置进行评价.     

吉林西部农田生态系统氮平衡及其水环境影响研究

针对吉林省西部地区农田生态系统特点,以1997—2011年统计数据为基础,建立了基于物质守恒原理的氮平衡模型,估算了该地区农田生态系统的氮收支情况,并分析了其对水环境的影响.结果表明:近15年该区氮输入量平均值为56.98×104t·a-1,其中化肥输入氮占总氮的79.59%;氮输出量平均值为42.60×104t·a-1,以作物收获输出为主;氮平衡量变化范围为10.17×104~21.91×104t·a-1,均值为14.38×104t·a-1;氮平衡模型的各项呈增长趋势,受农业生产情况差异的影响,年际间时序变化较大,县市间空间分布差异明显.吉林西部农田生态系统氮平衡表现为盈余状态,氮素的盈余主要受氮肥施用和作物收获影响,农田生态系统氮素的持续盈余并累积对水环境构成一定程度的威胁,借助该区水环境监测数据进行综合分析,受盈余氮素的影响,该区地表水和地下水水质均体现出不同程度的氮超标.     

电化学还原-氧化工艺降解4-氯酚的毒性研究

采用紫外光还原法制备了Pd-Fe/石墨烯催化阴极,并以Ti/IrO_2/RuO_2为阳极,构成三电极体系(双阴极)和两电极体系(单阴极)的电化学还原-氧化降解工艺,分别对4-氯酚进行降解.采用离子色谱、高效液相色谱、TOC仪对4-氯酚降解过程中中间产物及其浓度进行测定.根据公式计算降解过程中理论计算毒性值,应用发光细菌法测定降解过程中的实际毒性值,对理论计算毒性值与实际毒性值进行比较,分析不同体系下降解过程中毒性的变化规律.结果表明,两种工艺体系在最佳降解条件下,阴极室毒性均呈下降的趋势,由于降解过程中在阳极室生成高毒性的苯醌,阳极室毒性均先升高后降低.通过相关性分析得到,两种体系理论计算毒性与实际毒性在P=0.01水平下,相关性系数均为1,显著相关,表明降解过程中实际毒性的测定结果真实可靠.降解至120 min时,三电极体系毒性小于两电极体系,表明三电极体系优于两电极体系.据此提出实际毒性测定方法在电化学还原-氧化工艺降解氯酚类有机废水毒性测试的工业应用中有着广泛的前景.     

太湖西岸河网沉积物中重金属污染特征及风险评价

为研究太湖西岸河网沉积物中重金属污染特征及风险,调查了丰-平-枯3个水期19个点位8种重金属的含量,结果表明,沉积物中重金属浓度顺序为ZnCrCuPbNiAsCdHg,其中Cd、Cu、Zn、Pb、Ni明显高于其环境背景值,除As外,其余7种重金属平水期含量高于丰水和枯水期.地累积指数(I_(geo))和潜在生态指数(RI)评价表明,研究区沉积物中Cd属于中等污染程度和中等生态风险,Cd对RI贡献率为35%,重金属生物毒性不利影响评价值(mP EC-Q)范围为0.12~0.76,平均值0.30,表明研究区发生生物毒性不利影响的可能性为15%~29%,工业与生活混合区点位S2从污染程度、生态风险、生物毒性不利影响和主成分评价的污染及风险均最大,表现出多种重金属的协同污染,这与其周围污染排放特征一致,为该区域河流沉积物中重金属污染控制提供依据.     

基于ANN的土壤重金属分布和污染评价研究

农田土壤重金属污染与备受关注的农产品安全问题有密切联系,因此对其进行研究意义重大。以江苏省南通市为研究区,利用采样点实测数据,借助神经网络模型(ANN)并结合3S技术对问题进行研究,从而对土壤重金属的空间动态分布进行描述,并对各个空间位点重金属的污染状况进行评价。结果表明,神经网络模型能够智能地学习各个样点的空间位置与该点各重金属含量之间的映射关系和预先设计好的分类评价模式,并能够稳健地对各个空间插值点处的重金属含量和各个位点的重金属污染状况进行预测和评价。结论显示,南通市大部分农田土壤重金属污染较轻,但也存在局部地区的严重污染。结论与实际情况相符,表明神经网络模型可以为农田土壤重金属的研究提供一个新的思路和方法。     

基于云模型的高校消防安全标准化评估研究

为评估高校消防安全标准化程度,明确高校消防安全标准化体系,结合高校消防安全标准化体系的模糊性,将高校消防安全标准化等级划分为5个级别,采用黄金分割法将权重云、评价云划分成5个云模型,建立能够反映高校消防安全标准化等级模糊性的云模型。该模型运用于某高校消防安全标准化等级评估中,评估结果客观合理,实用性较强,为后续标准化提升提供了参考依据。     

石油化工催化剂生产过程中的职业病防治及应急处理

石化企业使用了大量的催化剂,催化剂开发、生产过程复杂,有许多原料和生产工艺,存在许多潜在的安全隐患和职业病危害因素。为预防催化剂生产过程中的事故,通过分析催化剂生产过程中的职业病危害分析,提出了相应的职业病防范及应急处置措施,加强催化剂生产过程中的职业病防治和应急处置能力,创造良好的经济、生态和社会效益,有效防止催化剂生产过程中发生安全事故和职业病。