活性炭对有机废气的吸附-缓冲实验及其模拟

负荷调节对有机废气治理工程具有重要作用.为研究对有机废气质量浓度的均衡缓冲作用,利用活性炭可逆吸附-脱附能力,采用固定床吸附实验,测定了不同进气质量浓度下甲苯废气经活性炭柱吸附后出气质量浓度随时间变化的曲线,并用色谱理论的流出曲线方程解释吸附缓冲现象、关联实验结果,对活性炭柱的缓冲效果进行预测.结果表明:活性炭对有机废气质量浓度的动态变化有着较好的缓冲调节作用,随着进气质量浓度的降低,缓冲效果越明显.最后,对负荷缓冲的机理及其影响因素进行分析,并对其应用前景进行了探讨.      

京津冀地区城市空气颗粒物中多环芳烃的污染特征及来源

在2013年4个季节,同步采集了京津冀地区3个典型城市(北京市、天津市和石家庄市)空气PM2.5和PM10样品,采用乙腈超声提取-超高压液相色谱法分析了16种多环芳烃(PAHs).结果表明,京津冀地区城市空气PM2.5和PM10中总PAHs的浓度分别为6.3~251.4ng/m3和7.0~285.5ng/m3,呈现冬季>春季>秋季>夏季的季节变化特点和石家庄>北京>天津的空间分布特点.PAHs环数分布以4、5和6环为主,比例分别为25.0%~45.1%、31.7%~40.1%、15.1%~28.2%,2和3环比例之和小于10.3%;与非采暖季相比,采暖季中4环PAHs比例显著增加,5和6环PAHs比例明显下降.PAHs比值法显示,京津冀地区城市空气颗粒物PAHs的来源呈现明显季节性变化特点,燃煤和机动车排放是2个重要的PAHs排放源,在采暖季燃煤来源的比例较大,在非采暖季以机动车排放的来源为主.     

基于Box-Behnken响应曲面法优化Fenton预处理高浓度染料中间体生产废水

为高效处理染料中间体生产废水、优化工艺参数,针对染料中间体生产废水有机负荷高、生物抑制性强等特点,选用Fenton氧化处理过程,以实际生产废水为研究对象,基于Box-Behnken响应曲面法分别考察了反应时间、初始pH、n(H₂O₂)/n(Fe2+)、Fenton试剂投加频率等因素对Fenton法处理废水过程的单独影响及各因素间的交互作用,并建立以COD_Cr去除率为评价指标的数学模型进行全面分析.结果表明:各影响因子显著性顺序为初始pH>n(H₂O₂)/n(Fe2+)>Fenton反应时间>投加频率,其中n(H₂O₂)/n(Fe2+)与投加频率的交互作用最为显著(F=3.43);模型决定系数R2=0.917 9,说明模型可信度和精密度高;最佳反应条件组合为反应时间30 min、初始pH为3.46、n(H₂O₂)/n(Fe2+)为6.12、投加频率为2次.预测最大COD_Cr去除率为56.53%,验证试验实测平均结果为55.17%,与预测值相比偏差为1.36%.经最优条件处理后废水的ρ(COD_Cr)由9 600 mg/L降至4 000 mg/L左右,ρ(BOD₅)/ρ(COD_Cr)由0.07增至0.37,可生化性提高.研究显示,采用Fenton法预处理高浓度染料中间体废水可有效提高COD_Cr去除率及其可生化性.      

改性纳米零价铁对稻田土壤As污染的修复效能

为实现对稻田土壤As污染的高效修复,通过制备C-NZVI(壳聚糖基稳定化纳米零价铁),分析其对还原态亚砷酸〔As(Ⅲ)〕的吸附动力学和等温吸附特征,阐明典型竞争性阴离子/分子对C-NZVI吸附As(Ⅲ)效率的影响;在此基础上,重点研究淹水和拮抗性肥料对稻土As的强化溶出效应,揭示C-NZVI对稻土液相As的异位吸附去除与原位补充钝化作用.结果表明:准一级动力学和Langmuir等温吸附模型能很好地描述C-NZVI对As(Ⅲ)的吸附过程特征,该材料对As(Ⅲ)的最大吸附量为145.09 mg/g;当竞争性K₂HPO₄、H₃BO₃、Na₂SiO₃和CH₃COOH的摩尔浓度为0.05~0.50 mmol/L时,C-NZVI对As(Ⅲ)的去除率依然高达99%.在对稻田土壤进行淹水和依次施用NH₄H₂PO₄、(NH₄)₂C₂O₄、Na₂SiO₃三种拮抗性肥料条件下,稻土中累积溶出w(水溶态As)(18.1 mg/kg)达到土壤w(As)的30.0%;对强化溶出反应后的淹水稻土进行排水并利用C-NZVI对各步分离获得的含As液相进行异位吸附,As去除率为91.3%~99.8%,该过程使稻土中w(As)减少43.4%~52.6%;进一步利用1%和5%的C-NZVI对强化溶出后的稻土进行补充钝化,可使稻土中w(非专性吸附态As)降低94.7%~100%.研究显示,淹水强化条件下,利用C-NZVI对稻田土壤As污染进行异位去除与原位钝化的联合修复可为有效减控稻田土壤As生物有效性提供有益途径.      

我国城市住宅室内空气挥发性有机物污染特征

通过调研1990年以来我国城市住宅室内空气污染的研究资料,提炼城市住宅室内空气中挥发性有机物的浓度数据,总结甲醛、苯系物等常见住宅室内挥发性有机物的污染水平和分布规律,并且对主要由装修引起的污染物浓度与装修时间的关系进行了探讨. 分析发现,我国城市居民住宅室内普遍呈现以甲醛、苯、二甲苯等污染物为主的装修型污染,甲醛是首要污染物,ρ(甲醛)平均值为0.05～0.61 mg/m3,ρ(苯)、ρ(甲苯)、ρ(二甲苯)、ρ(乙苯)和ρ(TVOC)平均值分别为0.001~0.134、0.003~0.645、0.001~1.012、0.001~0.091和0.11~1.81 mg/m3. 新装修住宅室内空气中各种污染物均呈现较高的浓度水平,除甲醛外,其他挥发性有机物随着竣工时间的推移而快速下降.      

基于SOFM神经网络的京津冀地区水源涵养功能分区

为探讨水源涵养功能空间分异在水资源分区管理方面的应用,以京津冀地区为研究区,根据水源涵养功能的5个主要影响要素——海拔、降水量、蒸散量、土壤饱和含水率、森林覆盖度,构建SOFM(self-organizing feature map,自组织特征映射)神经网络,并对该区水源涵养功能进行区域划分. 结果表明:京津冀地区可划分为6个水源涵养功能区域,分别为冀西北高原-间山盆地草原水源涵养中能力区、坝上高原-冀北山地草原-森林水源涵养中低能力区、燕山-太行山中低山森林-草原水源涵养中高能力区、冀中南部平原农田水源涵养低能力区、燕山-太行山低山森林水源涵养中高能力区和冀东平原农田-草原水源涵养高能力区. 方差分析结果显示,各分区之间具有显著差异,表明用SOFM神经网络对水源涵养功能进行分区效果良好. 在水源涵养功能分区基础上,归纳和总结了各分区水源涵养功能影响要素的主要特征. 京津冀地区作为一个统一的水资源生态环境区,其内部的水源涵养功能存在明显的区域差异,建议依据各分区水源涵养功能的强弱及其主要控制因子特征,科学制订适应当地自然环境的水资源管理方案.      

日本核泄漏对我国北方典型区域的影响

为研究2011年3月日本核泄漏对我国北方典型区域的影响,通过采集北京、青岛两地的TSP和PM₁₀样品,对大气颗粒物中的放射性核素进行监测,分析其污染水平;并结合气象条件等因素,运用Models-3/CMAQ模式数值模拟和HYSPLIT-4轨迹,分析了日本放射性核素的传输方向及其可能对我国的影响. 结果表明:①北京监测点于3月29日开始监测到微量的131I、134Cs、137Cs、7Be,随后几天各核素浓度迅速增加,于4月1—3日达到峰值(在PM₁₀中的浓度分别为1.87×10-3、4.60×10-4、6.52×10-4、8.52×10-3 Bq/m3)后,131I逐渐减小直至检测不到,134Cs、137Cs的浓度则保持在较低浓度水平(<5×10-5 Bq/m3)且稳定,7Be则保持较高的浓度水平(4.23×10-3~9.42×10-3 Bq/m3),并随时间的波动出现峰值. 青岛监测点的各放射性核素浓度特征与北京监测点类似. ②4种放射性核素均保持在较低的浓度水平,从监测数据看对人体健康应该不会造成太大影响. ③Models-3/CMAQ模式数值模拟和HYSPLIT-4轨迹分析均显示,日本核泄漏期间,福岛的气团均是向其东南、东北方迁移,因此检测到的放射性核素应该主要是通过高空扩散由西向东绕地球一圈后传输到我国的.      

细颗粒物和臭氧协同监测现状与建议

细颗粒物和臭氧协同控制是深入打好蓝天保卫战的重要课题.加强细颗粒物和臭氧协同监测,对精准科学制定协同控制策略具有积极意义.文章从监测网络、质量管理、数据应用等方面分析了我国细颗粒物和臭氧协同监测工作的现状;针对协同监测在满足管理需求方面的短板和不足,提出了拓展网络功能、完善技术体系、深化数据应用等建议.     

南京燃煤电厂烟气中汞的排放调查

对南京市8家国控污染源13台（套）燃煤锅炉进行监测,结果表明,燃煤电厂烟气中汞主要以气相部分汞形态存在,其排放值均达标,为0．16～15．9μg／m3,均远低于标准限值;煤质中汞含量与电厂烟气中汞浓度变化曲线的趋势是大致相似,相关系数为0．91;燃煤电厂机组容量、发电负荷越大,汞平均排放因子呈变小趋势;静电除尘器、湿法脱硫和选择性催化还原法的净化配置对汞的脱除效率最高,达到95．4％。     

苏南经济快速发展区土壤Cu形态含量影响因素定量分

以江苏省昆山市为典型区,定量研究几种因素对农田土壤Cu形态含量的影响。结果表明：1)土壤有效态Cu含量为837 mg/kg,土壤全Cu含量为27.43 mg/kg,土壤Cu的活化率为31.02%;2)土壤重金属Cu各形态含量相对大小为残渣态(13.82 mg/kg)＞有机质结合态(9.42 mg/kg)＞铁锰氧化物结合态(2.79 mg/kg)＞碳酸盐结合态(0.84 mg/kg)、可交换态(057 mg/kg),残渣态含量明显高于其它形态,达47.83%,有机质结合态Cu含量也较高,占全量的36.09%;3)pH值是影响可交换态Cu含量的最主要因素,达极显著负相关水平。全Cu含量是影响碳酸盐结合态Cu含量、铁锰氧化物结合态Cu含量、有机质结合态Cu含量和残渣态Cu含量的最主要因素,达极显著正相关水平;4）全Cu含量是影响可交换态Cu含量的重要因素,达显著正相关水平。pH值是影响碳酸盐结合态含量的相对重要因素。CEC是影响铁锰氧化物结合态Cu含量的重要因素。有机质含量是影响有机质结合态Cu含量的重要因素,达极显著正相关水平。＜0.01 mm黏粒含量是影响残渣态Cu含量的重要因素.