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61.
为了应对日趋严苛的废水TN排放标准要求,试验采用溴百里酚蓝(BTB)培养基,从某煤化工废水处理厂反硝化缺氧池活性污泥中,经多次分离、纯化获得了一株高效兼性厌氧反硝化菌株HK13.通过形态观察及16S rRNA基因序列分析,菌株HK13被鉴定为施氏假单胞菌属(Pseudomonas stutzeri).在此基础上,利用含硝酸盐模拟废水,探讨了碳源类型、C/N(碳氮比)、初始pH、溶解氧(以不同摇床转速表征不同浓度的溶解氧)和培养温度对菌株HK13反硝化脱氮能力的影响,确定了该菌株的最优生长条件和最大脱氮效率.结果表明:①菌株HK13最适反硝化脱氮条件为以柠檬酸钠碳源,C/N 8,培养温度35℃,初始pH 8~10,摇床转速100 r/min.②初始ρ(NO3--N)为106.67 mg/L下,反应12 h后菌株HK13对TN的去除率可达92.62%;反应9~12 h时,该菌株的脱氮速率最高,可达20.03 mg/(L·h),其16 h的脱氮率在98%以上,且无亚硝酸盐积累.③菌株HK13适宜生长的温度和pH范围广泛,分别为20~40℃和7~10.研究显示,菌株HK13具有快速高效的脱氮能力及嗜碱特性,拓宽了生物脱氮工艺对环境条件的适用范围,在废水脱氮领域具有广泛的应用前景.   相似文献   
62.
采用三维电极电Fenton法对制陶工艺含酚废水进行处理,选择pH、时间、电压、FeSO4·7H2O投放量、通气量、电解质投放量以及电极间距为单因素,设置不同水平,研究苯酚和COD的去除效果,同时探讨了该方法的电化学能耗。结果表明:在pH为3,电压为15 V,FeSO4·7H2O投放量为1.8 g/L,通气量为9 L/min,Na2SO4粉末投加量为1.0 g/L,电极间距取10 cm,反应120 min的条件下,废水中苯酚及COD去除率可分别达到94.13%和86.67%,处理效果明显,且能耗较二维电极大大减少,可为该方法在含酚废水处理领域的应用提供参考。  相似文献   
63.
采用碱溶液提取/火焰原子吸收法(HJ 687—2014《固体废物六价铬的测定 碱消解/火焰原子吸收分光光度法》和HJ 1082—2019《土壤和沉积物 六价铬的测定 碱溶液提取-火焰原子吸收分光光度法》)测定了固体废物和土壤样品中六价铬含量,比对和验证了2种方法实验流程、分析方法性能及不确定度评定结果。结果表明:HJ 687—2014的方法检出限相对较高,不适合测定浓度较低的土壤;HJ 1082—2019要求按照试样制备的步骤配置工作曲线,考虑了基体干扰的影响。HJ 687—2014的检出限为0.28 mg/kg,相对标准偏差为0.69%~0.93%,样品加标回收率为95.7%~97.2%;HJ 1082—2019的检出限为0.17 mg/kg,相对标准偏差为0.6%~3.0%,样品加标回收率为76.0%~83.1%。对于同一实际样品,2种方法的测定结果相近,HJ 687—2014和HJ 1082—2019的测定结果分别为(48.1±4.2),(46.6±5.4) mg/kg。比对发现,影响HJ 687—2014和HJ 1082—2019不确定度的最主要环节分别为曲线拟合和样品消解。  相似文献   
64.
为厘清包括二次有机气溶胶(SOA)在内的深圳市区PM2.5各种一次和二次来源贡献,本文于2017年9月2日~2018年8月29日在深圳市大学城点位开展PM2.5样品采集,并进行化学组分和水溶性有机物(WSOM)质谱测量,共获得162组有效数据.观测期间深圳市大气PM2.5平均质量浓度为26μg/m3,在传统PMF源解析的基础上加入羧基离子碎片(CO2+)作为SOA的示踪物,加入水溶性有机氧(WSOO)用于计算各因子O/C,验证有机物解析效果.结果表明,SOA可以被独立解析出,其O/C明显高于其他一次污染源中有机物;机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA为最主要的4个源,对PM2.5质量浓度的贡献分别为25%、23%、17%和10%,船舶、地面扬尘、老化海盐、建筑尘、生物质燃烧、燃煤和工业贡献均在5%以内.各个源的变化特征表明,机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA等源贡献呈现冬高夏低的季节特征,与冬季季风条件下源自内陆的污染传输密切相关.污染天气时,二次硝酸盐和SOA的贡献增加相对最显著,因此NOx和挥发性有机物是减排的关键.  相似文献   
65.
基于IPCC排放因子方法建立了2015—2019年京津冀城市群地级城市CO2排放清单,基于经济增长与CO2排放关系的脱钩系数法,得到京津冀城市群13个地级以上城市的脱钩情况,结合历史CO2排放和脱钩情况提出的京津冀城市群达峰判别方法,对京津冀城市群地级以上城市CO2排放达峰情况进行了判断。结果表明:近5年来,保定、张家口、秦皇岛、邢台、沧州、廊坊、衡水7市碳排放量暂未达到峰值状态;北京、天津、石家庄、承德、邯郸、唐山6个城市已经处于CO2排放达峰状态。建议已经具备达峰条件的城市抓紧开展达峰行动方案,制定CO2排放达峰目标。  相似文献   
66.
对北京地区27家汽修企业进行调研,选取2家典型汽修企业进行气袋采样-GC-MS-FID采集及分析,定量分析其VOCs的排放特征,并计算其臭氧生成潜势(OFP)。结果表明:使用不同漆料的汽修企业排放特征不同,水性漆企业非甲烷总烃的排放浓度为0.62~36.49 mg/m3,油性漆企业的排放浓度为0~100.39 mg/m3;水性漆排放的VOCs以烷烃为主,占比高达57.16%,丙烷(39.65%)和甲苯(11.41%)是首要污染物;卤代烃(55.51%)是油性漆企业的主要VOCs排放物种,主要组分为1,2-二氯丙烷和1,2-二氯乙烷;水性漆企业的OFP值为144.78 mg/m3,油性漆企业的OFP值为664.43 mg/m3,大气反应活性最大的物种多为芳香烃,芳香烃对OFP的贡献率分别为52.18%和88.44%。  相似文献   
67.
生物炭作为1种环境友好型吸附材料,可有效去除并回收水体中的磷,由此也成为当前的研究热点之一。综述了目前国内外生物炭吸附磷酸盐及磷素回收研究现状,主要总结了控制生物炭吸附磷酸盐的4种主要机制,阐述了影响生物炭吸附除磷过程中的主要影响因素,介绍了目前应用研究的方向并提出生物炭在实际应用中所面临的问题并对未来研究方向进行了展望,以期为未来研究及推广应用提供理论支撑。  相似文献   
68.
环境要素的变化对浮游植物的群落结构和功能具有重要影响.为揭示洞庭湖南汉垸湖区浮游植物群落结构特征及其影响因素,分别于2017年11月(关泵封水期)和2018年6月(开泵放水期)在洞庭湖区典型堤垸——南汉垸进行了采样调查,并对调查区域内的浮游植物及主要水环境因子进行了系统监测和分析.结果表明:①调查期间共检出浮游植物8门62属,主要隶属于绿藻门(Chlorophyta)、硅藻门(Bacillariophyta)和蓝藻门(Cyanophyta),浮游植物分布表现出较为显著的时间差异性,11月浮游植物的丰度为8.34×106~3.02×108 L-1,6月为1.13×106~2.04×107 L-1.②Shannon-Wiener多样性指数(H')介于1.10~3.24之间,Margalef丰富度指数(d)介于1.42~6.40之间,Pielou均匀度指数(J)介于0.48~0.87之间,多样性评价表明,南汉垸整体上介于轻污染与β-中污染之间,局部采样点为α-中污染.③PCA(主成分分析)结果表明,ρ(TN)、ρ(TP)和ρ(NH4+-N)为南汉垸水体的主要污染因子.④RDA(冗余分析)结果表明,南汉垸浮游植物群落结构分布与pH、ρ(NH4+-N)及ρ(TN)呈正相关,与WT(水温)呈负相关.研究显示,南汉垸水体介于轻污染与β-中污染之间,营养状态及浮游植物群落结构在时间上差异较大.   相似文献   
69.
人工智能技术对长江流域水污染治理的思考   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术(径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络)对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属(Cr、Cu)、营养盐(TN、TP)、持久性有机污染物〔PBDEs(多溴二苯醚)、HCH(六氯环己烷)〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术(递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等)构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术(小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等)建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值.   相似文献   
70.
为研究不同来源再生水灌溉对土壤微生物群落结构的影响,以地下水灌溉土壤为对照,采用Illumina MiSeq高通量测序技术对长期利用生活源和工业源再生水灌溉的土壤微生物群落结构进行分析,进一步探究土壤环境因子及其相互作用对微生物群落结构的影响.结果表明,与地下水灌溉相比,长期生活源再生水灌溉可显著提高土壤中TOC、 DOC、 Eh、 NH~+_4-N和TP的含量,长期工业源再生水灌溉导致Cd、 Cr、 Cu、 Pb和Zn在表层土壤大量累积.再生水灌溉显著增加了土壤中Acidobacteria和Planctomycetes的相对丰度,降低了Firmicutes和Tectomicrobia的相对丰度,且不同来源再生水对土壤中功能微生物的影响不同,生活源再生水灌溉可显著增加Chloroflexi和Nitrospirae的相对丰度,而工业源再生水灌溉对Actinobacteria具有显著的抑制作用.db-RDA分析结果表明,生活源再生水灌溉土壤菌群主要受TN、 TP、 DOC和Eh影响(P0.05),工业源再生水灌溉土壤菌群主要受重金属影响(P0.05).长期再生水灌溉可改变土壤环境因子间的相互作用,进而影响微生物群落结构,生活源再生水灌溉土壤中微生物主要受DOC、 TN和TP等营养物质含量的增加和氧化还原条件的改变控制,工业源再生水灌溉土壤中微生物与重金属的积累显著相关.  相似文献   
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