地理腐蚀因子的建立及其应用

依据铝合金在海洋大气中的腐蚀机理,对沿海地区空气中气溶胶的产生、转移、沉积进行了研究,并对影响因素进行了分析.通过研究各影响参数之间的函数关系,建立了由具有直接物理意义的参数(如风速、风向、湿度、地理环境等)联合表示的地理腐蚀因子.将地理腐蚀因子与不同试验点实验试件的腐蚀质量损失进行对比研究,良好的对应关系证明了用地理...     

猪场废水厌氧氨氧化脱氮的短程硝化反硝化预处理研究

在常温(13～20℃)、不调节pH的条件下,采用短程硝化反硝化预处理低C/N（2左右）猪场废水,考察了反硝化与亚硝化过程,并以经过短程硝化反硝化预处理的猪场废水为进水,分析了厌氧氨氧化的脱氮效果.结果表明,采用短程硝化反硝化预处理低C/N猪场废水,可以达到去除部分COD、部分脱氮、控制出水氨氮和亚硝态氮浓度之比在1∶1左右、pH在7.5～8.0左右的目的,为厌氧氨氧化创造了进水条件,全程COD和总氮平均去除率分别为64.3%和49.1%;经过短程硝化反硝化预处理的猪场废水,其厌氧氨氧化脱氮效果稳定,氨氮、亚硝态氮、总氮的平均去除率分别为91.8%、99.3%、84.1%.     

磷对混养反硝化污泥活性和微生物群落结构的影响

生物反硝化脱氮是现在最广泛使用的去除水中NO-3-N的方法之一,混养反硝化因其综合了异养和自养反硝化的共同特性而引人关注.本实验探究添加一定量无机磷前后反硝化污泥活性及其微生物群落结构的变化.结果表明,混养反硝化污泥在无磷供给时也能进行反硝化反应,但磷的添加可显著提高其生物量和反硝化活性,反硝化污泥的异养反硝化活性明显高于自养部分,添加无机磷之后,自养和异养反硝化速率(以N/VSS计)分别可达0.056 mg·(L·min·g)-1和0.232mg·(L·min·g)-1,分别为加磷前的2.9和3.9倍.此外,微生物群落分析表明,投加磷之后混养污泥中反硝化菌占比显著增加,从13.47%增加到44.82%;优势菌属发生显著变化,添加无机磷使自养、异养以及兼性反硝化菌的生长均得到有效促进.     

含聚合物污水回注时污染地层的主要物质分析

笔者系统分析了大庆油田南三区东部聚合物驱产出水处理前后原油、聚合物、固体悬浮物、无机离子和细菌等成分的含量及其固体悬浮物颗粒直径大小与分布,并且对该区聚合物驱产出水主要特征进行了总结,在此基础上,根据油层损害机理并且结合该区油层的孔渗特征,研究和确定了污染物质。得出结论:聚合物驱产出水中硫酸盐还原菌是主要污染物质,此外,向萨葡油层的低、中渗层及高台子油层回注时,固体悬浮物和原油也是主要污染物质,而聚合物仅对低渗层造成损害;常规处理方法对污水中原油处理效果最好,而对PAM和固体悬浮物处理不太理想。      

Al13形态的凝胶层析分离及分离级分特性对比

采用聚丙烯酰胺凝胶柱层析法分离纯化聚合氯化铝(PAC)中的Al₁₃形态,并采用Al- Ferron逐时络合比色法、透射电镜(TEM)和ZATESIZER测定仪对分离纯化过程中所得3个级分进行了分析表征和电荷特性的研究;采用烧杯实验法对3个级分处理实际和模拟水样的混凝效果进行了对比性研究.Al- Ferron逐时络合比色法和TEM结果表明,在层析法分离中级分随着洗脱时间延长按分子的大小依次洗脱下来,因此截取中间组分即可得到含量95 %左右的纳米Al₁₃形态;电荷特性和混凝效果研究结果表明,第3个级分其他两者具有更好的除浊、除腐殖酸和脱色效果,并且具有更强的电中和能力,因此Al₁₃形态是一种具有较高正电荷和较高的水解稳定性以及宽的pH适用范围,在给水和废水处理中是一种较为有效的Al形态.     

长江三角洲地区人为源氨排放清单及分布特征

根据各类氨排放源的活动水平和排放因子,估算了2004年长江三角洲地区16个城市的氨排放量.结果表明,2004年长三角地区氨排放量为460.68kt,其中,氮肥使用和畜牧源是两个最大排放源,氨排放量分别为227.33kt和203.28kt,分别占长江三角洲地区氨排放总量的49.3%和44.1%,氨排放在长三角地区各城市间有较大差异,排放量超过40kt·a-1的城市为南通市、上海市、嘉兴市和泰州市,这4个城市的氨排放总量约占长三角地区氨排放量的42.5%.长江三角洲地区氨平均排放强度为4.20t·km-2·a-1,排放强度超过6t·km-2·a-1的城市为嘉兴市、南通市、泰州市和上海市,其中,嘉兴市的排放强度最大,为10.83 t·km-2·a-1.     

气象激光雷达的城市边界层探测

为了研究城市边界层结构变化特征,2005年7月利用气象激光雷达在南京城区做了城市边界层探测试验,就此次观测试验作了简要叙述并选取部分观测资料为示例,着重对气象激光雷达确定城市边界层高度垂直分布及逐时变化以及地面气象环境对边界层的日变化影响进行了初步分析.结果表明,主要由近地层对流混合形成的城市边界层高度具有典型的日变化特点,早晚比较低,日间有一个从低到高再到低的变化过程.提出了一种由边界层混合状态确定边界层高度的方法.分析结果表明,由气溶胶消光系数确定城市边界层高度比较准确.将MSL探测结果与同步的低空无线电探测仪的温度探测结果进行比较,结果表明,两者获得的实际廓线分布相当吻合,线性良好.就地表温度、辐射、湿度及云等气象要素对边界层垂直分布及时间变化的影响做了分析.结果表明,这些气象要素的分布对城市边界层高度的垂直分布及其逐时变化有明显影响.     

结合外场观测分析珠三角二次有机气溶胶的数值模拟

结合2008年11月18~25日期间珠三角地区的二次有机气溶胶(SOA)外场观测数据,验证区域空气质量模式WRF/Chem(weather research and forecasting model with chemistry)中两种SOA化学机制——VBS(volatile basis set)和SORGAM(secondary organic aerosol model)对珠三角SOA的模拟效果.VBS机制考虑了更为广泛的SOA前体物和化学老化过程,SOA模拟值更接近观测值,能合理反映SOA观测值的逐天变化趋势,与观测值的平均绝对偏差和相关性分别是-4.88μg·m-3和0.91,而SORGAM机制的分别为-5.32μg·m-3和0.18.利用VBS机制模拟区域内SOA的时空分布,结果显示SOA浓度具有显著的昼夜变化特征,浓度峰值出现在中午时段.受到输送和臭氧区域分布的影响,各城市SOA浓度差异显著,下风向的城市(如中山、珠海、江门)SOA浓度较高.     

南京地区大气灰霾的数值模拟

从环境角度出发,在化学成分分析的基础上,利用灰疆与能见度的关系,数值模拟了南京地区能见度分布及灰霾天气现象.研究表明:冬夏两季SO2-4/NO-3质量比为5.39;风速、相对湿度、PM2.5浓度是灰霾天气形成的主要影响因素;能见度模拟结果很好地体现了细粒子成分的污染分布特征,在南京地区,硫酸盐和有机气溶胶是能见度下降最重要的贡献者,其次为黑碳气溶胶.     

Influence of driving cycles on exhaust emissions and fuel consumption of gasoline passenger car in Bangkok

The influence of different driving cycles on their exhaust emissions and fuel consumption rate of gasoline passenger car was investigated in Bangkok based on the actual measurements obtained from a test vehicle driving on a standard chassis dynamometer. A newly established Bangkok driving cycle (BDC) and the European driving cycle (EDC) which is presently adopted as the legislative cycle for testing automobiles registered in Thailand were used. The newly developed BDC is constructed using the driving characteristic data obtained from the real on-road driving tests along selected traffic routes. A method for selecting appropriate road routes for real driving tests is also introduced. Variations of keyed driving parameters of BDC with different driving cycles were discussed. The results showed that the HC and CO emission factors of BDC are almost two and four times greater than those of EDC, respectively. Although the difference in the NOx emission factor is small, the value from BDC is still greater than that of EDC by 10%. Under BDC, the test vehicle consumes fuel about 25% more than it does under EDC. All these differences are mainly attributed to the greater proportion of idle periods and higher fluctuations of vehicle speed in the BDC cycle. This result indicated that the exhausted emissions and fuel consumption of vehicles obtained from tests under the legislative modal-type driving cycle (EDC) are significantly different from those actually produced under real traffic conditions especially during peak periods.