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611.
造纸漂白废水中有机氯化物处理技术 总被引:4,自引:0,他引:4
在调研国内外文献资料的基础上,对有关制浆造纸漂白废水污染控制技术研究现状从物化法,化学法,生化法等方面进行了综述,对系统开发研究高效,经济,节能的漂白废水处理工艺有重要的参考作用。 相似文献
612.
613.
利用微脉冲激光雷达(MPL)对2012年10月南京地区的一次灰霾天气进行了不间断观测,结合地面气象要素和PM10、PM2.5质量浓度资料分析了此次污染过程颗粒物质量浓度、气象要素、气溶胶垂直方向光学特性和混合层高度(MLH)日变化趋势以及相关性并与11月11~12日非灰霾天气做了消光系数和MLH的比较.结果表明,本次灰霾天气颗粒物浓度与近地面消光系数日变化较相似,基本上呈现夜间高午后低的趋势;灰霾期间MLH峰值滞后于地面温度峰值2h,MLH与PM2.5呈现负相关关系,两者相关系数为-0.57;霾天MLH远低于非灰霾天;霾期间近地面消光系数大部分时刻大于1.0km-1,远大于非霾日0.1~0.25km-1范围的消光系数. 相似文献
614.
以稻草和污泥为碳源硫酸盐还原菌处理酸性矿山排水 总被引:5,自引:4,他引:5
以污泥为硫酸盐还原菌(SRB)接种菌群,分别添加等量稻草和乙醇,研究了SRB以不同碳源处理酸性矿山排水(pH=2.5)的过程及不同碳源对硫酸盐还原和重金属去除的影响.结果表明,在无外加中和剂的情况下,污泥中的碱性物质可在反应开始的1 d内迅速中和酸性矿山排水的部分酸度,使反应体系pH值从2.5升至5.4~6.3,利于SRB的生长.污泥中含少量易被微生物分解的有机物,体系中仅含污泥时,SO24-还原率最低(65.9%).添加稻草可促进SO24-还原(79.2%),因为污泥中的水解菌加速稻草分解,为SRB提供相对充足的碳源.添加乙醇为对照试验的体系中SO24-还原率最高(97.9%).含污泥的反应体系Cu2+去除率均高于99%,SRB驯化前Cu2+的去除主要归因于污泥的吸附作用.以稻草和污泥为碳源可实现低成本酸性矿山排水处理,对矿山环境的原位修复有实际意义. 相似文献
615.
研究了Ce~(3+)与Cu~(2+)协同强化芬顿体系在不同初始条件下对水中苯酚的氧化效能与机制.结果表明,在p H适用范围的宽度和H_2O_2浓度变化方面,Ce~(3+)/Cu~(2+)/Fe~(2+)/H_2O_2体系比传统的芬顿体系更具有优势,该体系在p H=5.0、H_2O_2浓度为2.0mmol·L-1的条件下,仍可以对苯酚保持相对较高的氧化效能;Cu~(2+)可能会借助反应过程中的中间产物(醌类物质)生成Cu+,Cu+催化H_2O_2分解生成·OH,Ce~(3+)可能促进体系内醌类物质的形成,加快Fe~(3+)与Fe~(2+)的循环效能,在一定程度上提高了芬顿体系中H_2O_2分解生成·OH的速率,说明Cu~(2+)与Ce~(3+)对芬顿体系的强化作用具有协同性;自由基终止剂依然可以抑制Ce~(3+)、Cu~(2+)强化的芬顿体系对苯酚的降解,由此说明体系中起到氧化作用的活性物种仍然是羟基自由基(·OH). 相似文献
616.
青海湖沉积物稳定碳同位素常常被用来指示古环境的变化,然而准确地解译其信号需要充分认识溶解无机碳同位素比值(δ13CDIC)变化及其控制因素。本文利用沉积物捕获器连续一年收集的青海湖湖水及颗粒物,通过其中湖水的δ13CDIC和细颗粒沉积物中碳酸盐稳定碳同位素(δ13Ccarb)的同步分析,结合湖水δ13CDIC的垂直分布和表层沉积物δ13Ccarb及有机碳同位素(δ13Corg),探讨了有机质分解在δ13CDIC和δ13Ccarb中的调节作用。结果表明,从沉积物捕获器中获得的湖水δ13CDIC的变化主要受控于与外界隔绝后(微)生物对有机质的分解作用,但这种(微)生物分解作用并不会影响到δ13Ccarb比值。这些现象反映了(1)还原环境下(微)生物对有机质的分解作用对水体δ13CDIC有重要影响和(2)青海湖自生碳酸盐主要从上层湖水沉淀,且形成后不再与周围水体发生交换作用。 相似文献
617.
城市公园是城市生态环境的重要组成部分,其环境质量与人类健康息息相关.选择北京市121个城区公园,采集公园土壤样品并分析其中7种多环芳烃(PAHs)含量,评价城区公园土壤中PAHs的含量水平,并基于BP神经网络预测了2020年和2023年土壤PAHs含量.结果表明:北京城区公园土壤中w(PAHs)(7种PAHs总含量)范围为0.033~4.182 mg/kg,低于GB 36600—2018《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》土壤污染风险筛选值,且7种PAHs的毒性当量浓度(TEQ)均低于世界卫生组织标准值(1 mg/kg),对人体健康的毒性风险较小.将14个影响指标(8个社会经济因子与6个公园特征因子)作为输入层、土壤w(PAHs)作为输出层,建立BP神经网络的拟合优度达0.845.预测结果显示,2020年和2023年北京城区公园土壤中w(PAHs)范围分别为0.008~0.969 mg/kg和0.022~1.988 mg/kg,整体均低于GB 36600—2018土壤污染风险筛选值,但随时间推移呈上升趋势,尤其朝阳区和海淀区将有大幅增长.研究显示:城市化发展因素对土壤w(PAHs)的增加有明显影响,城市发展进程影响不容忽视;至2023年,北京城区公园土壤若不加管理,其w(PAHs)将持续增长. 相似文献
618.
619.
620.
为更好地区分大气污染物浓度变化中气象与源排放因素的影响,使用中尺度气象模型WRF和三维空气质量模型CAMx,通过固定源清单的方法模拟研究了广东省各地区不同时期气象因素对PM_(2.5)浓度变化的影响,并结合实测的PM_(2.5)浓度变化,计算出源排放因素对PM_(2.5)浓度的贡献。结果表明:相对于2014年,2015年广东省夏季的气象条件不利于PM_(2.5)浓度的下降,春季和秋季的气象条件有利于PM_(2.5)浓度的下降,就全年各季度平均而言,珠江口附近地区气象条件较有利于PM_(2.5)浓度的下降;源排放变化对肇庆市、韶关市和揭阳市等城市PM_(2.5)浓度变化有较强的削减作用,可使其浓度下降30%以上,显示这些城市的减排工作较为有效,深圳市、珠海市、东莞市、中山市与顺德区等市(区)PM_(2.5)污染改善主要是由于有利的气象条件的影响,源排放变化对珠海市和湛江市等城市污染起加剧的作用,表明不利的源排放变化抵消了部分有利气象条件对PM_(2.5)污染的改善作用,应加强对这些地区源排放的控制。 相似文献