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81.
研究了纳米Fe、Si体系降解3,3′,4,4′-四氯联苯(PCB77)的动力学差异.结果表明,纳米Fe0、纳米Fe3O4和纳米Si0对PCB77均有降解作用,该降解为还原脱氯反应.降解过程符合准一级反应动力学,反应速率常数Kobs分别为0.0177,0.0038,0.0045h-1.PCB77初始浓度为5mg/L,纳米材料投加量为5g/L,溶液pH4.5条件下,纳米Fe0体系对PCB77降解效果最为显著,64h时PCB77残留率仅为19.83%,氯离子浓度为50.3μmol/L,反应体系pH值从4.5升至5.26.纳米双元体系Fe0和Si0、Fe3O4和Si0对PCB77降解过程也符合准一级反应动力学,反应速率常数Kobs分别为0.0114,0.004h-1,其中纳米Fe0和Si0体系降解效果优于纳米Fe3O4和Si0体系.PCB77残留率分别为34.91%和66.62%,氯离子浓度分别为40.07,20.47μmol/L,反应体系pH值变化不明显.随着溶液初始pH值增加,纳米Fe0、纳米Fe3O4降解PCB77效果明显降低,但溶液pH值升高有利于纳米Si0对PCB77的降解.两组纳米双元体系对PCB77的降... 相似文献
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利用臭氧氧化技术对铅锌硫化矿浮选过程各单元作业废水及尾矿库外排水进行处理,根据硫酸根离子浓度增量计算废水中低价态硫(价态小于+6)浓度.采用吹扫捕集-气相色谱质谱联用仪(PTC-GC/MS)检测浮选药剂(丁基二硫代碳酸钠(n-BX)、二乙基二硫代氨基甲酸钠(DDTC)、腐殖酸钠(SH)、松醇油)水溶液的自然降解产物、尾矿库进水及外排水中的挥发性有机硫化物(VOSCs).结果表明,尾矿库主要进水水源中低价态硫浓度为112 mg·L-1,其中,二硫化碳(CS2)在检测组分中所占相对比例为35.60%,是主要的VOSCs物质.各单元作业中浮选作业工段加入大量浮选药剂,浮选药剂水溶液自然降解产物中均检出CS2,而用药量最大的n-BX(C5H9Na OS2)自然降解产物中CS2相对比例最高(80.33%),因此,n-BX是浮选废水中VOSCs主要药剂来源.尾矿库外排水中低价态硫浓度为22 mg·L-1,其中,VOSCs物质主要有3,6-二甲基-1,2,4,5-四硫环己烷(C2H4S4)、N-巯基-甲酰胺(CH2SNO)和2-甲基-3-噻唑啉(C4H7NS),尾矿库外排水中C2H4S4所占相对比例为22.59%,是主要VOSCs物质.尾矿库水体中微生物通过消耗CS2生成C2H4S4进行新陈代谢.本研究结果可为铅锌硫化矿浮选工艺改进和安全排放提供参考. 相似文献
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化工企业非常规作业是区别于工艺运行条件下的检维修等常规作业活动,受作业活动性质影响常处于风险管控的盲区。通过分析化工企业安全事故和作业活动特性,提出了非常规作业活动的概念,揭示了事故与非常规作业之间的强关联性。针对化工企业非常规作业活动的风险特点,建立了基于清单目录管理的风险管控模型,有效弥补了风险管控的缺失环节。通过建立非常规作业活动的目录清单,全面梳理企业非常规作业活动范围,评估作业活动的风险水平,制定标准化的风险控制单。构建程序化的非常规作业安全规范,通过清单准入、票证办理、条件核准、各级安全控制、安全监督等关键环节,严控作业活动风险,实现化工企业非常规作业的全过程、高效的风险管控。 相似文献
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85.
目的探究顶端平台激励和泄流效应对深海钻井立管紧急脱离反冲动态响应的耦合作用。方法采用集中质量法,据外力矩阵和内流液柱加速度计算方法的不同来构造钻井立管紧急脱离反冲响应四种分析模型,利用Newmark-β方法探究大长径比深海钻井立管在紧急脱离时,顶端浮式平台和管内泄流柱(钻井液泄流和海水注入过程)对立管反冲响应的耦合效应。结果顶端平台激励和泄流效应对钻井立管紧急脱离反冲过程,尤其是断开初始阶段立管低端总成和油井口的距离有重要影响。结论在深海立管紧急脱离动态特性分析以及优化设计控制系统时,必须考虑顶端平台和管内泄流柱对反冲立管的共同耦合作用。 相似文献
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1.前言 为了研究已发现的有害元素对人体健康的影响程度,有一种方法是以生活在由有害元素造成的环境污染区的居民和工厂工人为对象,测定其血液中金属的含量。这时最理想的情况是,被测人数要多,而且能一下测出尽可能多的元素。但是,直到目前为止, 相似文献
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88.
日本的能源管理和经济荒川文雄ENERGYMANAGEMENTANDECONOMICSINJAPAN¥ARAKAWAEumioAbstract:Underthecurrentdynamiccircumstancesintheglobalenergyar... 相似文献
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目前无线传感器广泛应用于各种领域,网络数据呈现爆发式增多状态,而基于大数据的无线传感网络环境可靠性与无线传感网络环境的安全性以及使用效率具有高度关联性。因此,需要对基于大数据的无线传感网络环境可靠性进行测试。测试步骤为:先采用基于大数据的无线传感网络环境恶意节点识别方法,识别无线传感网络环境中是否存在恶意节点,再构建基于大数据的无线传感网络环境可靠性测试模型,测试存在恶意节点的无线传感网络环境可靠性。经研究结果表明,本文模型测试结果和实际情况几乎一致,可在较低冗余度上高精度测试基于大数据的无线传感网络环境可靠性,且在具备不同数量恶意节点的网络环境中,本文模型测试后的无线传感网络丢包率仅有1.22%,对网络数据破坏力较低。 相似文献
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