Optimizing synthesis conditions of nanoscale zero-valent iron (nZVI) through aqueous reactivity assessment

Nanoscale iron particles (nZVI) is one of the most important engineered nanomaterials applied to environmental pollution control and abatement. Although a multitude of synthesis approaches have been proposed, a facile method to screen the reactivity of candidate nZVI materials produced using different methods or under varying synthesis conditions has yet been established. In this study, four reaction parameters were adjusted in the preparation of borohydride-reduced nZVI. The reductive properties of the resultant nanoparticles were assayed independently using two model aqueous contaminants, Cu(II) and nitrate. The results confirm that the reductive reactivity of nZVI is most sensitive to the initial concentration of iron precursor, borohydride feed rate, and the loading ratio of borohydride to ferric ion during particle synthesis. Solution mixing speed, in contrast, carries a relative small weight on the reactivity of nZVI. The two probing reactions (i.e., Cu(II) and nitrate reduction) are able to generate consistent and quantitative inference about the mass-normalized surface activity of nZVI. However, the nitrate assay is valid in dilute aqueous solutions only (50 mg·L⁻¹ or lower) due to accelerated deactivation of iron surface at elevated nitrate concentrations. Additional insights including the structural and chemical makeup of nZVI can be garnered from Cu(II) reduction assessments. The reactivity assays investigated in this study can facilitate screening of candidate materials or optimization of nZVI production parameters, which complement some of the more sophisticated but less chemically specific material characterization methods used in the nZVI research.     

基于可解释性机器学习的城市O3驱动因素挖掘

受前体物排放和气象条件等因素共同驱动,大气臭氧(O₃)已成为影响城市夏季环境空气质量的主要污染物.目前物理化学机制驱动的演绎模型在进行O₃污染解析时需要的模型参数众多,运算时效性较差;数据驱动的归纳模型运算效率高,但存在可解释性差等问题.通过建立可解释性数据驱动的Correlation-ML-SHAP模型,Correlation模块挖掘O₃浓度关联影响因素,机器学习ML模块耦合可解释性SHAP模块计算各驱动因素对O₃浓度的影响贡献,实现对驱动因素的定量解析,并以晋城市2021年夏季O₃污染过程为例开展应用研究.结果表明,Correlation-ML-SHAP模型能够挖掘并利用强驱动因素模拟O₃浓度和量化影响贡献,其中ML模块采用XGBoost模型模拟准确度最佳. 2021年夏季晋城市O₃污染强驱动因素为：气温、日照强度、湿度和前体物排放水平,贡献权重为：32.1%、 21.3%、 16.5%和15.6%,其中气温、日照强度和前体物排放...     

鸟粪石法回收养猪废水中磷时pH对沉淀物组分的影响

采用鸟粪石沉淀法对养猪废水中的磷进行回收,应用红外光谱和X射线衍射法,并结合物料衡算研究pH变化对沉淀物组分的影响.结果表明,当pH由8.0升至9.0时,磷去除率从85%增加到94%;pH在9.0～11.0范围,磷去除率稳定在94%左右;当pH升高至12.0,磷去除率急剧下降至70％.沉淀物组分为鸟粪石(MgNH₄PO₄·6H₂O)、 钾型鸟粪石(MgKPO₄·6H₂O)、 Ca₃(PO₄)₂·xH₂O和Mg(OH)₂,不含有硫酸盐和碳酸盐.当pH<9.0,沉淀物组分主要为鸟粪石;pH在9.0～10.0范围时,鸟粪石含量降低,钾型鸟粪石、 Ca₃(PO₄)₂·xH₂O含量呈逐渐增加趋势;pH由10.0升至12.0时,鸟粪石含量急剧下降,Ca₃(PO₄)₂·xH₂O和Mg(OH)₂含量快速增加,而钾型鸟粪石快速增加并在pH 11.0达到最大后急剧下降.因此,回收养猪废水中的磷时要获得纯度高的鸟粪石产品,pH值应控制在8.0～9.0.     

南京市溧水区大气挥发性有机物污染特征及来源解析

为了解南京市溧水区大气挥发性有机物(VOCs)的组分、来源及其对臭氧的贡献,2021年对区域内VOCs开展了为期1 a的走航监测,进行数据分析.结果表明,溧水区ρ(TVOC)年均值为223.45μg·m^-3,其中ρ(烷烃)为49.45μg·m^-3(占比22.13%),ρ[含氧(氮)VOCs]为50.63μg·m^-3(占比22.66%),ρ(卤代烃)为64.73μg·m^-3(占比28.95%),ρ(芳香烃)为35.46μg·m^-3(占比15.87%),ρ(烯烃)为18.26μg·m^-3(占比8.19%),其他为4.9μg·m^-3(占比2.2%).夏季的ρ(TVOC)平均值较高,为263.75μg·m^-3,冬季较低,为187.2μg·m^-3,春季为246.11μg·m^-3,秋季为204.77μg·m^-3.日均TVOC浓度,在09:00～10:00和14...     

中国工业园区低碳发展路径研究

中国政府承诺CO₂排放力争于2030年前达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和。在工业部门深化应对气候变化和全面推进绿色转型的背景下,数量庞大的工业园区已然成为"十四五"乃至今后一个时期工业领域实现科学、精准碳减排的关键靶点。本研究首先剖析了中国工业园区低碳发展面临的挑战与机遇;进而以2015年为基准年,面向2035和2050年美丽中国建设两阶段战略目标,研究提出了工业园区碳减排的目标、路径和潜力,以期为园区深化低碳发展提供决策参考。研究显示,2015年中国工业园区CO₂排放总量约为28亿吨,占全国总排放量的31%。通过产业结构调整、能效提升、能源结构优化、碳捕集等低碳路径,2015-2050年全国园区预期可减排CO₂ 18亿吨,在2015年基础上减排60%以上;其中,2015-2035年减排8亿吨,2035-2050年减排10亿吨。     

不锈钢-气氮板式热沉仿真研究

目的研究不锈钢-气氮板式热沉中,氮气压力、氮气入口流速以及热沉自身流道深度对热沉传热性能的影响。方法利用AnsysFluent软件,对板式热沉壁面温度分布情况以及进出口压力损失进行模拟仿真。结果提高氮气压力和氮气入口速度可以提升热沉的温度均匀性,但热沉进出口压力损失也会增大。对于气氮-板式热沉而言,流道深度的改变对热沉温度均匀性的影响不大,但流道深度较小时,进出口压力损失较大。结论建议在设计气氮-板式热沉时,流道深度选择在8~10 mm,外流程中氮气压力控制在0.3~0.4 MPa,氮气流速控制在20 m/s为宜。     

不同环境条件下偶氮染料酸性大红GR的生物降解性能

为了考察不同环境条件下偶氮染料酸性大红GR生物降解性能,采用已驯化的混合菌群作为接种液进行偶氮染料酸性大红GR脱色试验。结果表明,微氧条件下(静置敞口培养),偶氮染料酸性大红GR脱色效果最佳,染料脱色主要发生在菌体的对数生长期。混合菌群对pH、温度适应范围较广,pH为3.32~9.18,温度在20℃~37℃范围内均可以获得较好脱色效果,脱色率均在80%以上。微氧条件下酸性大红GR降解历程表明,偶氮基整个共轭系统被破坏,生成了一种新的结构,使原有的某些精细结构在二阶导数光谱中得以表现,由此探讨其生物降解机理。     

构建土壤生态筛选基准的技术关键及方法学概述

土壤生态筛选基准是指为了对陆地生物及关键的土壤生态功能提供适当保护而制定的土壤中污染物的浓度限值,污染物浓度超过此值,需对土壤采取进一步的风险评价行动或污染控制措施.论文综述了当前国际上土壤生态筛选基准的发展现状,系统阐述了制定土壤生态筛选基准的方法学及4个基本步骤:数据收集、适用数据的选择、基于效应的数据外推与阈值估算和筛选值的最终确立,并对构建适于我国使用的土壤生态筛选基准时可能会遇到的关键问题进行了讨论.     

丽江市降水中常量离子的化学特征

运用相关分析、因子分析、趋势分析、海盐示踪法和HYSPLIT模型,对1989-2006年期间丽江市降水中常量离子的化学特征分析表明,该区降水中常量离子浓度为SO2-4﹥Ca2 ﹥Cl-﹥NO-3﹥K ﹥Mg2 ﹥Na ,其中SO2-4和Ca2 是降水中高浓度离子,分别占总离子浓度的43.9%和32.1%,降水中阴离子总浓度显著高于阳离子总浓度,由于离子在大气中的化学反应和来源的一致性,离子间相关性水平较好,特别是K ,Mg2 ,Ca2 与NO-3和SO2-4.离子浓度的年际变化与丽江市产业结构的变化关系密切.研究区大气降水中离子主要是陆源物质贡献,NO-3,SO2-4,K ,Ca2 ,Mg2 和Cl-陆源物质贡献比例依次为100%,98.4%,98.4%,99.8%,92.4%和83.4%.     

镉胁迫下红树林沉积物中水溶性有机物的变化

在温室条件下采用根箱法,研究了在不同浓度镉(Cd, 0～50 mg kg-1)胁迫下红树植物秋茄幼苗生长的土壤中水溶性有机碳(DOC)和水溶性有机氮(DON)的浓度变化.研究表明,秋茄沉积物中DOC和DON含量随Cd胁迫浓度的增加出现不同程度先降后升再降的趋势, DOC含量在土壤Cd处理浓度为10 mg kg-1和30 mg kg-1时分别达到谷值(0.134 mg g-1)和峰值(0.190 mg g-1).除了R5层(30 mg kg-1 Cd处理时DOC含量高于对照组),其他土层的对照组DOC含量均高于Cd处理组的DOC含量. DON含量在土壤Cd处理浓度为5 mg kg-1和20 mg kg-1时分别达到谷值(0.075 mg g-1和0.081 mg g-1),在10 mg kg-1和30 mg kg-1时分别达到峰值(0.117 mg g-1和0.138 mg g-1).这表明沉积物中的DOC和DON在低浓度的Cd胁迫下可与Cd相互作用,降低Cd的有效性,反映秋茄对低浓度的Cd有一定的抵抗能力.高浓度的Cd胁迫可能刺激秋茄根系分泌和改变土壤微环境.与非根际层土壤相比,根际层的DOC和DON含量较高.