真菌降解挥发性有机化合物的研究进展

挥发性有机化合物(VOCs)是一类重要的大气污染物,生物降解法是近年来兴起的VOCs治理技术,它具有费用低、净化效率高、无二次污染等特点。目前,有关生物降解污染物的研究大部分都以细菌作为优势微生物,而对于真菌的研究起步相对较晚。真菌具有耐干燥、耐弱酸等特性,使得其在处理疏水性VOCs上具有明显优势。分析了真菌的降解特征及优势,总结了已分离到的可降解VOCs的真菌及其善于降解的污染物,重点探讨了影响真菌生物反应器VOCs降解性能的主要因素和相关动力学研究,并对今后真菌降解VOCs的研究方向进行了展望。     

真空紫外光解乙苯废气的工艺特性及转化机制研究

采用真空紫外光(UV185nm)处理含乙苯的模拟废气,考察了工艺参数对乙苯转化效率的影响,探讨了影响苯系物和环状烯烃转化的主要因素,并采用多参数动力学模型拟合了不同相对湿度下乙苯转化的过程,初步研究了该工艺对混合废气的转化特性和不同组分间转化的增抑效应。结果表明,直接光解和光解产生的O3、HO·等活性物质在乙苯的转化过程中起到了主要的作用;在乙苯等苯系物转化中,HO·氧化起主导作用,而在α-蒎烯等环状烯烃转化中,O3氧化起主导作用,因而当反应介质的相对湿度增加时,乙苯的转化率将有一定提高;乙苯初始质量浓度为0~200mg/m3时,其光转化过程符合一级动力学模型,R2在0.97以上;乙苯光解的主要初步产物为乙酰苯、苯甲酸、邻甲基酚等,经过进一步光解可使苯环开环,生成乙二酸、丁二酸等小分子酸,最终转化为CO2、H2O等无机物;混合废气的光解转化相互影响分析表明,乙苯的加入对α-蒎烯的转化没有抑制作用,甚至低浓度乙苯的加入还能促进α-蒎烯的转化;而在乙苯光解体系中引入α-蒎烯会对其转化产生抑制。     

黑龙江省能源消费碳排放量情景预测

采用联合国政府间气候变化专门委员会规定的碳排放计算方法,测算了黑龙江省2002-2010年的能源消费碳排放量。运用Kaya分解法,预测了黑龙江省2011—2020年在不同情境下的人均碳排放量。研究表明,2002-2010年黑龙江省能源消费碳排放量以年均8％的速度增长,人均碳排量年均增长率为8．18％。在四种经济增长情境下,黑龙江省2011—2020年人均碳排放量的年均增长率均远远低于2002-2010年,但人均碳排放量仍逐年增长,且GDP增长速度越快,人均碳排放量增长也越快。     

吹脱法预处理焦化废水中氨氮的条件试验与工程应用

针对焦化废水中氨氮对后续生物处理严重冲击的问题,利用实际废水作为研究对象,在试验规模的反应器中研究了废水温度、气液比、吹脱时间和pH值等参数对氨氮吹脱去除率的影响。利用所建立的优化操作条件在70m3/h规模的实际焦化废水处理工程实践中,对氨氮的处理效率稳定在68%~85%。对后续生物处理过程基本不构成影响。     

焦化废水生物处理尾水中残余有机污染物的活性炭吸附及其机理

采用粉末活性炭静态吸附焦化废水生物处理尾水中的TOC成分,考察pH值、活性炭用量等因素对吸附效果的影响.从分子结构、动力学和热力学数据等方面来判断其吸附类型和吸附速率的控制步骤,并从理论上解析活性炭对尾水中残余有机污染物的吸附过程.对选定的活性炭,pH值升高对吸附有负效应;在TOC浓度为40.0-60.0 mg·L-1的水样中投加1.000 mg·L-1活性炭,吸附容量可达(37.2±7.8)mg·g-1;长链烃、苯系物、卤代物等非极性有机物和酚类等酸性有机物在pH＜8.0时吸附效果较好,胺类等碱性有机物在碱性条件下易于被吸附;TOC的吸附动力学符合拟二级动力学模型,液膜扩散和颗粒内扩散分别是吸附初期和吸附后期的主要速率控制步骤,吸附活化能Ea=38.75kJ·mol-1;吸附等温线符合linear方程,说明吸附过程主要是有机污染物在活性炭与水溶液中的分配过程;热力学参数△G0、△H0为负值,表明该吸附是一个自发的放热过程,焦化废水生物处理尾水中残留的长链烃、卤代物、多环芳烃等难降解有机物可以通过吸附法分离去除,酚羟基、羧基等极性基团含量少的活性炭或其它非极性有机吸附剂适合于处理该类废水.     

光助Ce-Fe/Al2O3催化H2O2降解阳离子红GTL模拟废水

利用Ce-Fe/Al2O3为催化剂的非均相光Fenton体系降解阳离子红GTL模拟废水,考察了H2O2浓度、催化剂用量、初始pH值及不同工艺过程对降解效果的影响,通过紫外-可见漫反射光谱、红外光谱、XPS手段研究铁在反应中的价态变化.结果表明,在11 W低压汞灯照射下,非均相光Fenton体系能够有效地降解结构稳定的阳离子红GTL,在pH 6,反应温度20℃,时间90 min,Ce-Fe/Al2O3 2 g/L,H2O2浓度340 mg/L,含50 mg/L阳离子红GTL模拟废水TOC去除率为92.40%;光Fenton反应中Fe(Ⅲ)转化为Fe(Ⅱ).     

耦合Random Forest算法与信息量模型的地质灾害易发性评价——以西藏自治区工布江达县为例

地质灾害易发性评价是防灾减灾工作中不可或缺的部分。以西藏自治区工布江达县为研究对象，选取地形起伏度、土壤类型、地层岩性、坡度、降水强度等11项评价因子，并对所选因子进行等级区分；采用信息量为基础构建地质灾害易发性评价模型，利用随机森林(RF)算法确定各因子权重，完成信息量模型赋权；使用RF-信息量模型对研究区内地质灾害进行易发性分析，并用历史灾害点与受试者工作特征(ROC)曲线验证评价精度。结果表明：1)土壤类型、地层岩性以及平面曲率是影响工布江达县内地质灾害发育的3个主要因素；2)低易发区、中易发区、高易发区、极高易发区的面积占全县总面积的比例分别为54.43%、23.74%、14.91%、6.92%;3)在县域内处于高易发或极高易发的区域多靠近沟谷；4)通过ROC曲线比较，RF-信息量模型精度高于信息量模型。使用RF算法可以提高信息量模型的评价精度，使评价结果更理想，为以工布江达县为例的高山高原地区的地质灾害评估和治理提供了参考。     

考虑灾民公平偏好心理的应急物资调配研究

为探究灾后初期应急物资调度过程中不同灾区之间资源分配不公平的影响，引入不公平厌恶效应模型，量化灾民公平偏好心理，综合考虑成本因素，构建公平效用最大、综合物流配送成本最小的多目标应急物资调配模型。设计NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解，以汶川地震为案例分析验证模型的有效性。结果表明，该模型能有效保障灾区的物资满足率和公平性，公平损失与效益损失之间是悖反关系，效益比公平更为敏感，决策者可以根据自身对公平损失和效益损失的偏重程度合理规划调度方案，确保应急救援的顺利进行，稳定灾民的心理情绪。研究成果对灾后初期多受灾点多配送中心的应急物资调配决策问题提供技术支持。