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固相萃取-高效液相色谱法测定地表水中的溴氰菊酯 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了固相萃取-高效液相色谱-二极管阵列扫描测定地表水中溴氰菊酯的方法。溴氰菊酯经C18小柱富集,用6.0mL二氯甲影丙酮(1:1,v/v)洗脱,氮吹转换溶剂为甲醇并定容至1mL后由高效液相色谱仪进行分析,检测波长为270hm,通过保留时间与特征紫外吸收图谱定性,外标法定量。方法检出限1.0ug/L;线性范围1.0~97.0ug,/L,/相关系数0.9999;相对标准偏差7.7%-17.5%(n=6);回收率在90.6%~111.9%。方法简单,快速,经济环保。 相似文献
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为研究梯级水坝运行条件下沉积物中重金属和营养盐的污染状况,于2016年对澜沧江漫湾和大朝山梯级水坝库区表层沉积物中重金属(As、Cd、Cr、Cu、Pb和Zn)和营养盐(总有机碳TOC、总氮TN)的污染特征展开了调查,并采用潜在生态风险指数(RI)、有机指数(OI)、有机氮百分数(ONP)、TOC/TN和Pearson相关分析评价了梯级水坝库区沉积物污染状况及空间分布特征.结果表明,沿着库区河流纵向梯度,重金属和营养盐污染均表现为坝前静水区相对较高的空间分布格局.重金属潜在生态风险指数(RI)评价结果表明,上游漫湾库区重金属生态风险(I~III级)总体高于下游大朝山库区(I~II级);而营养盐污染程度则表现为下游大朝山库区高于上游漫湾库区的分布格局.两库区沉积物有机质主要由水库水体产生,漫湾库区坝前静水区雨季有机质来源主要为陆源.Pearson相关分析表明,沉积物重金属生态风险与营养盐污染的来源具有一定的空间差异性.梯级水坝工程对沉积物的重金属和营养盐污染具有显著的累积和拦截效应. 相似文献
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以两个平行运行的SBR反应器为研究对象,研究了碳磷比对同步硝化反硝化过程中污染物去除及温室气体N2O释放的影响.结果表明:系统对COD和氨氮的去除率均能达到90%以上,总磷和总氮去除率随碳磷比的降低而提高,这是由于低碳磷比下聚磷菌得到富集,同时部分聚磷菌利用NO3-和NO2-为电子受体吸收磷,从而实现脱氮除磷的同步提高.系统的N2O释放量随碳磷比的降低而降低,低碳磷比下N2O释放量仅为高碳磷比的76%.低碳磷比下N2O释放量的减少主要是由于异养反硝化过程对N2O释放的贡献降低导致的. 相似文献
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近年来我国各类典型固定源排放可过滤颗粒物(Filterable Particulate Matter,FPM)的水平已经明显降低,然而固定源可凝结颗粒物(Condensable Particulate Matter,CPM)的排放水平却逐渐引起人们的关注和重视.因此研究不同类型固定源CPM的排放特征对进一步了解和控制固定源颗粒物的排放具有重要意义.本研究根据美国EPA Method 202搭建了一套CPM的采样装置,对5个不同固定源排放的CPM进行了采样.实验结果表明在两个燃煤电厂、一个烧结厂和两个垃圾焚烧厂中,CPM的排放浓度分别为 7.65、26.00、28.89、6.82和5.53 mg·m-3,无机组分在CPM中的占比分别为69%、62%、43%、62%和71%.其中SO42-是燃煤电厂和烧结厂排放CPM中最主要的水溶性离子,占总离子的67%以上.Cl-是垃圾焚烧厂排放CPM中最主要的水溶性离子,占总离子的37%以上.K、Ca、Na、Fe、Mg和Al等元素在各类固定源CPM排放的总元素中占比较高,大约在80%以上.此外,在燃煤电厂和烧结厂排放CPM中的未知组分比例大约在20%以上,说明现阶段我们对CPM组成成分的研究还有限,未来应当继续探索研究. 相似文献
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为研究苯、甲苯、二甲苯混合废气在三床蓄热式废气焚烧炉内部的燃烧过程,基于FLUENT软件建立典型的三床蓄热式废气焚烧炉的物理模型和数值模型,重点分析进气风量和混合可燃气体-空气摩尔占比对其内部压力变化规律的影响,以期可为其安全设计提供借鉴。研究结果表明:燃烧室内的温度变化与燃烧速度变化保持一致,可通过监测RTO燃烧室内的温度来定性评估气体燃烧速度,随着进气风量的增加,混合废气燃烧速度先升高后下降后再升高;从能源损耗和安全生产2个方面综合考虑,得出RTO运行的最佳进气风量为15 000 m3/h到30 000 m3/h,最佳的混合可燃气体-空气摩尔占比为0.15~0.2,这与RTO实际工况相符合,解释RTO装置内废气积聚导致爆炸事故的原因,燃烧过程中压力出现2次峰值超压,实际生产中需在2个时间节点多加防范。 相似文献
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基于粒子群-支持向量机(PSO-SVM)的苯储罐泄漏事故风险预测 总被引:1,自引:0,他引:1
将支持向量机(SVM)模型运用于事故前苯储罐泄漏事故风险预测,为使模型性能最优,采用粒子群算法PSO优化SVM模型参数,建立了PSO-SVM风险预测模型。为验证模型风险预测性能,分别采用遗传算法(GA)和网格搜索法(GS)优化SVM参数,并比较测试集与PSO-SVM、GA-SVM、GS-SVM三种模型预测结果的均方误差及相关系数。然后进一步探讨模型中权重调整方式、种群规模对PSO-SVM模型预测性能的影响。研究发现,权重线性递减所建PSO-SVM预测值与测试集相关系数更高、均方误差更小、预测效果更好,种群规模没有影响PSO-SVM模型预测值但会影响计算时间,这为危化品泄漏事故的风险预测提供了一种新的方法。 相似文献
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