自然状态下树木排放N2O的研究

大气中主要温室气体之一N₂O的部分来源尚不清楚,以前认为只有土壤微生物过程是N₂O的生物源,本文则旨在证明自然状态下植物也是N₂O的排放源.采用同步空气样品采集装置和气相色谱仪观测了长白山阔叶红松林内空气N2O的垂直分布特征,发现林冠或其附近处出现高N₂O浓度,高N₂O浓度比同一时刻其他高度处的正常N₂O浓度高3.03%～64.9%,差异显著或极显著.在林冠高度处的高N₂O浓度和树干高度处的正常N₂O浓度同时存在的现象证明了植物向外排放N₂O,即植物自身在自然状态下是N2O的一个排放源.     

“我身边的环保”主题社会调查与分析

近年来,沈阳经济加速发展,随之而来的是工业排放等原因造成的环境污染问题日渐突出。自2013年年初。沈阳多次出现雾霾天气,对市民的身体健康造成了一定损害。为此,我们决定对公众开展“我身边的环保”调查,在充分了解民意的同时,提高公众的环境保护意识,共同寻找治理污染、保护环境的有效途径。本次活动由辽宁省环境保护厅宣教部门指导。辽宁省实验中学学生自发策划,与东北育才外国语学校学生组成调查小组共同执行。     

某焦化厂改建用地土壤中PAHs污染及其风险评价

对北京市朝阳区某焦化厂改建用地土壤中16种USEPA优控多环芳烃的污染状况进行分析,并评估其可能造成的污染风险。结果表明:改建用地表层土壤中16种多环芳烃总含量范围为314.65～1 000.09μg/kg,平均值为578.34μg/kg,主要以3环和4环组分为主,特征比值法分析显示其污染主要与石油燃烧及煤和生物质的燃烧相关。基于内梅罗综合污染指数法与毒性当量因子法等评估其生态风险,该区域单种PAHs存在超标现象且其综合污染状况对生态环境存在潜在的危害。此外,对多环芳烃暴露人群分别进行致癌及非致癌健康风险评价,该区域不会对成人及儿童造成明显的非致癌危害且其平均值的致癌风险均可以接受,但最大值的致癌风险超过可接受值,经口摄入及皮肤接触的贡献较大,需要引起重视。     

污染土壤淋洗液中六氯苯的电化学法处理研究

采用电化学稳定性较好的钛基镀RuO2为阳极,以不锈钢板为阴极,对污染土壤淋洗液中的六氯苯进行电化学处理,研究了溶液初始pH值、HCB初始浓度、电解时间、电解质浓度、外加电压等因素对六氯苯处理效果的影响。所得最佳工艺条件为:用TX-100做增溶剂时,在HCB初始浓度300μg/L、溶液初始pH为3,电解质浓度为1%,外加电压为6V时,电解3hHCB去除率为60.3%。气相色谱分析表明:阴极还原脱氯是HCB电化学降解的主要途径,检出的降解产物有五氯苯、1,2,4,5-四氯苯和1,2,3,4-四氯苯。     

阴极材料对模拟土壤淋洗液中六氯苯电化学降解的影响

采用自制电解装置以RuO2/Ti为阳极,分别以锌网、不锈钢板、石墨和RuO2/Ti为阴极,对模拟土壤淋洗液中的HCB进行电化学处理,系统地研究了不同阴极材料对HCB降解效果的影响.HCB去除率由高到低依次为:锌网＞不锈钢板＞石墨＞RuO2/Ti.气相色谱分析表明:采用不同阴极材料对HCB进行电解时,其脱氯程度不同.     

锂累托石水处理材料应用研究

为推进累托石在水处理中的应用,对其进行锂盐改性、造粒及微波活化研究,通过吸附亚甲基蓝比较其处理效果,并对其在水中的填充方式进行了探讨。结果表明,锂累托石吸附性能好,对亚甲基蓝的去除率达97%以上,吸附平衡时间短,仅5 min,是原累托石的1.64倍;为解决固液分离而进行的造粒,堵塞了空隙,降低了吸附性能,采用功率为500 W,辐照时间为10 min的微波对颗粒进行活化后,孔径数量及大小增加,吸附性能提高,锂累托石颗粒散装于容器中需要搅拌,或采用网状框架装置将其束缚固定于水中,便于回收与再生。     

吸附-絮凝法处理亚甲基蓝染料废水的研究

采用吸附-絮凝法对亚甲基蓝模拟废水进行处理,优化了累托石吸附处理亚甲基蓝的条件,探讨了4种絮凝剂的絮凝效果。吸附-絮凝试验结果表明,质量浓度为100 mg/L的亚甲基蓝模拟废水,累托石用量0.1 g,振荡速度200 r/min,pH=12,吸附时间60 min,0.1%阴离子型絮凝剂NX-A7用量3 m L为最佳处理条件,此时亚甲基蓝去除率可达到97.1%,比单一吸附去除效率高17.3%。加入絮凝剂后不仅易于固液分离,亚甲基蓝去除率也大大提高。处理高浓度废水时,吸附-絮凝法比单吸附法更具优势。     

藻类及其分泌物对混凝过程的影响研究

采用纯萍进行烧杯混凝试验，考察了试验藻种及其分泌物对混凝过程的影响，试验发现：藻类对混凝过程的影响与藻的种类，生长阶段及藻浓度有关；一般说来，藻类在浓度较低时，对混凝过程吸不同程度的促进作用，而在高浓度时，对混凝过程有不同程度的干扰。增加混凝剂投加量，调节ｐＨ，耐加氯可以减弱藻类及其分泌物对混凝过程的影响。     

基于GASA-BP神经网络的煤层瓦斯含量预测方法研究*

为提高煤层瓦斯含量预测的精准度和效率,提出1种利用遗传算法（GA）和模拟退火算法(SA)混合初始化BP神经网络（BPNN）的瓦斯含量预测新模型（GASA-BPNN模型）。利用灰色关联分析法（GRA）筛选瓦斯含量主控因素并作为GASA-BPNN预测模型的输入。为解决BPNN收敛速度慢和易陷入局部极小陷阱的问题,将GA和具有时变概率突跳性的SA整合为GASA算法协同初始化BPNN的权值和阈值,有效地提高BPNN的参数学习能力。将该模型应用于煤炭生产现场,结果表明:BPNN模型、GA-BPNN模型和GASA-BPNN模型瓦斯含量预测总平均相对误差分别为15.79%,9.03%,5.56%。相比BPNN模型和GA-BPNN模型,GASA-BPNN模型对样本的泛化能力更强,参数训练速度最快并且预测精准度最高。