高浓度DDTs污染土壤机械化学球磨试剂筛选

为了筛选DDTs(包括DDT及其衍生物——DDE、DDD)高污染土壤无害化处理的机械化学球磨试剂,以某退役DDT生产场地高污染土壤为研究对象,将不添加任何球磨试剂处理作为对照,分析添加不同球磨主剂(CaO、CaO₂和Fe粉)、球磨助剂(SiO₂、Al₂O₃)组合以及双金属(Fe-Ni、Fe-Zn)试剂对土壤中DDTs的去除效果. 结果表明:①对照处理下土壤w(DDTs)随球磨时间的延长而不断降低,8 h后降至404.0 mg/kg,仍远超过GB 5085.6—2007《危险废物鉴别标准 毒性物质含量鉴别》标准限值〔w(DDTs)为50 mg/kg〕;单一添加CaO₂处理球磨8 h后,土壤及球磨剂混合物中w(DDTs)仍为118.0 mg/kg;而单一添加CaO和Fe粉处理分别于球磨4和6 h后,土壤及球磨剂混合物中w(DDTs)低于GB 5085.6—2007标准,因此,CaO和Fe粉是较好的DDTs机械化学球磨主剂. ②与单一添加CaO处理相比,在CaO中加入球磨助剂SiO₂或Al₂O₃球磨4 h后,土壤及球磨剂混合物中 w(DDTs)由28.55 mg/kg分别显著降至18.70或17.57 mg/kg,DDTs去除率由99.16%升至99.45%或99.48%. 与单一添加Fe粉处理相比,在Fe粉中加入SiO₂或Al₂O₃球磨4 h后,土壤及球磨剂混合物中w(DDTs)由193.0 mg/kg分别显著降至54.25或69.98 mg/kg,虽然仍略超过GB 5085.6—2007标准限值,但却显示出SiO₂或Al₂O₃对机械化学去除土壤DDTs具有显著的促进作用. ③Fe-Ni和Fe-Zn双金属球磨处理4 h后,土壤及球磨剂混合物中w(DDTs)分别为27.00和4.00 mg/kg,DDTs去除率分别达到99.21%和99.88%. 因此,Fe-Zn双金属作为去除土壤DDTs的机械化学球磨试剂,具有潜在的应用前景.      

决策单元-多点增量采样(DUMIS)在镍污染地块基坑清挖效果评估中的应用

为评估现行采样方法在土壤清挖效果评估中的不确定性,以某Ni污染地块土壤清挖后遗留的基坑坑底为研究对象,用现行采样方法和决策单元-多点增量采样方法（Decision unit multi increment sampling,DUMIS）分别采集基坑坑底土壤,分析土壤中w（Ni）的变化情况,并评估DUMIS方法现场采样和室内制样的误差.结果表明:①现行采样方式下,7个坑底采样单元（每个采样单元9点混合）中土壤w（Ni）的变异系数为71.7%,属强变异;现场平行双样w（Ni）的相对偏差为42.6%,不符合平行双样最大允许误差要求;所有样品的w（Ni）均未超过土壤清理目标值（90.5 mg/kg）,但个别采样单元的土壤w（Ni）较接近清理目标值.②DUMIS方式下,将基坑底部划分为一个决策单元,均匀布设50个分样采样点位,并在现场采样和实验室制样过程均进行3次重复采样;实验室制样三重复w（Ni）的相对标准偏差（Relative standard deviation,RSD）分别为1.3%、1.5%和1.7%,现场采样三重复w（Ni）的RSD为4.0%,数据精度较高;基坑坑底土壤w（Ni）的平均值为36.6 mg/kg,远低于土壤清理目标值.研究显示,DUMIS方法样本代表性强,数据重现性好,决策可靠,适合用于基坑清挖效果评估.      

负荷随动烟气选择性催化还原脱硝控制策略优化研究及工程应用

为实现对锅炉负荷随动时喷氨量自动控制的优化,减少选择性催化还原(SCR)系统尿素过量使用和避免氨逃逸,以尿素热解喷氨系统为研究对象,采用模糊算法和前馈反馈控制方法,以NO_x浓度、锅炉负荷以及氨逃逸为控制参数,提出尿素热解控制的优化方案,实现对SCR出口NOx浓度的自动控制。在实际工程项目中应用该控制策略对喷氨量进行控制,结果表明,在锅炉负荷变动较大时能够实现出口NO_x稳定达标排放,氨逃逸小于2.5mg/m~3。     

化工厂场地酸化土壤工程化中和修复案例研究

对江苏某化工厂酸化地块进行了氧化钙中和修复工程研究。Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ号地块剖面混合土样pH值分别为3.56、4.68和4.74,土壤修复目标定在pH值为6~8基本近中性。通过室内试验确定Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ号地块土壤生石灰掺混比例为0.5%、0.3%和0.3%;现场中试后Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ号地块石灰掺混比例调整为0.7%、0.35%和0.3%;中试结果用于场地机械搅拌工程修复,修复过程中定期随机采样对中和效果进行连续监测。监测结果基本达标后请第三方对修复效果进行评估,最后土壤回填压实。修复结果表明借助于科学的石灰添加量和工程机械混合措施,能快速有效地修复酸化地块土壤。     

多氯联苯污染农田土壤的原位生态调控修复效应

通过田间原位修复试验,初步研究了不同生态调控措施对多氯联苯(PCBs)污染农田土壤的修复效应.结果表明,经添加石灰、翻耕、种植紫花苜蓿、种植水稻等修复阶段后,土壤中PCBs含量呈显著降低,平均去除率达86.9%;同时也降低了土壤中类二英PCBs毒性当量.对土壤PCBs同系物分析结果表明,在调控翻耕与种植紫花苜蓿修复阶段,主要对低氯代PCBs进行降解去除;在种植水稻修复阶段,则主要降低了高氯代PCBs含量.结果还显示原位生态调控修复并未对土壤微生物生态产生较大影响.可见,该技术对于修复PCBs污染农田具有良好的应用前景与推广意义.     

氯氧化锆生产排放废硅渣中锆资源的回收

开展了氯氧化锆生产排放废硅渣中锆资源的回收工艺研究,结果表明,当废硅渣在50℃条件下溶解废碱液时,硅渣中夹带的未熔锆英砂可以沉积,回收率可达到98.5%以上。继续加热溶硅碱液,可溶锆可与硅产生凝聚,形成锆富集物沉淀,锆富集物中湿基的ZrO2含量最高可达6.5%,可溶锆的回收率在97%以上。回收得到的未熔砂和锆富集物可直接返回氯氧化锆主流程中再利用,从而实现硅渣中锆的资源化利用。     

镉污染对红壤和潮土微生物的生态毒理效应

以土壤微生物生物量碳(Cmic)、土壤酶活性及微生物多样性为微生物学指标,以0.01mol·L-1CaCl2作为Cd有效态提取剂,以江西红壤和天津潮土为供试土壤,在室内25℃连续培养28d的条件下探讨了外源Cd对土壤微生物的生态毒理效应。结果表明:1)不同培养时间潮土CaCl2提取态Cd含量均显著低于红壤,潮土微生物受到Cd的抑制作用也明显小于红壤。2)各微生物指标的敏感性不同,并受土壤类型和培养时间的影响,其中,脱氢酶的敏感性强于脲酶,微生物功能多样性指标中BiologEco板上每孔的平均吸光值(AWCD)的敏感性强于Shannon指数;Cmic、脲酶、脱氢酶、AWCD和Shannon指数均在红壤中更为敏感。选取的5个微生物指标对Cd污染都有良好的响应,均可作为Cd污染土壤微生物生态毒理实验中的测试指标。在土壤酶指标中,可优先选取脱氢酶作为测试指标。3)Cd对Cmic、土壤酶、微生物功能多样性的抑制作用存在时间效应。14dCd对Cmic的抑制作用大于28d,而对脲酶和脱氢酶的抑制作用小于28d。建议Cd污染土壤微生物生态毒理实验中将培养时间设置为28d或适当延长。4)28d时,红壤中Cd对Cmic、脱氢酶、脲酶、AWCD、Shannon指数的EC10分别为1.31、0.26、0.93、0.08、22.71mg·kg-1,而在潮土中分别为1.97、0.69、13.12、0.09、>200mg·kg-1。     

CaO机械化学法去除土壤中DDTs的工艺参数优化

为了探究应用机械化学技术处理高浓度DDTs污染土壤的最优工艺,以CaO为球磨药剂,采用行星式球磨机对高浓度DDTs污染土壤进行球磨无害化处理研究,分析不同尺寸磨球配比、球磨机转速、球料比(磨球与物料的质量比)和物料比(CaO与土壤的质量比)对DDTs的去除效果,并通过响应面法优化工艺参数.结果表明:单独使用大球(直径20 mm)球磨4 h后,土壤中DDTs残余量为4 mg/kg;而单独使用其他更小尺寸(10和8 mm)的磨球或不同尺寸磨球组合处理下的DDTs残余量均超过80 mg/kg,与单独使用大球处理的效果有显著差异.单因素试验结果显示,去除土壤DDTs的最佳参数为转速500 r/min、球料比35∶1、物料比5∶10,在该工艺条件下球磨3 h后土壤中DDTs残余量为44 mg/kg,去除率可达99.6%.依据三因素三水平的Box-Behnken试验建立的响应面模型可较好地反映土壤中DDTs残余量与转速、球料比和物料比之间的关系,各因素对土壤中DDTs残余量的影响大小表现为球料比＞转速＞物料比;通过优化计算得到使DDTs残余量达到最低时的工艺参数为转速500 r/min、球料比24∶1、物料比5∶10,在该工艺条件下球磨3 h后土壤中DDTs残余量为369 mg/kg,可见响应面法优化并未能够筛选出最优的球料比.因此,CaO机械化学法无害化处理高浓度DDTs污染土壤的最优工艺参数为各单因素试验确定的工艺条件组合,即球磨转速500 r/min、球料比35∶1、物料比5∶10.      

重点行业的关注污染物与环境危害简析

经济的高速发展加速了城市化的进程,许多原有的污染行业面临着废弃或关闭,因而产生了大量的污染场地(又称为"棕地").污染场地对人体健康和环境呈现潜在的风险,限制经济的可持续发展和社会稳定.对筛选的10个重点行业的工艺过程进行简要描述,总结了重点行业的工艺过程,潜在的污染源区以及关注污染物的迁移和持久性,并分析了污染物对人...     

水稻、小麦籽粒砷、镉、铅富集系数分布特征及规律

收集现有文献资料,统计土壤、稻米/小麦籽粒As、Cd、Pb含量的污染数据,将数据分为污染调查数据和添加盐作物栽培试验两类,分别计算其作物富集系数(PUF),并对PUF的分布特征及规律进行分析和总结.结果表明,污染调查数据计算稻米对As、Cd、Pb的PUF中值和全距分别为:0.026(0.004~0.090)、0.150(0.014~1.470)、0.005(0.001~0.031);添加盐试验数据计算稻米对As、Cd、Pb的PUF中值和全距分别为:0.010(0.003~0.033)、0.360(0.056~1.700)、0.002(0.001~0.019).污染调查数据计算小麦籽粒对As、Cd、Pb的PUF中值和全距分别为0.010(0.001~0.110)、0.190(0.030~2.110)、0.017(0.001~0.075);添加盐试验数据计算小麦籽粒对As、Cd、Pb的PUF中值和全距分别为:0.010(0.003~0.028)、0.150(0.055~0.730)、0.001(0.001~0.014).添加盐试验数据与污染调查数据得出的PUF跨幅有明显差异.PUF数值受土壤污染程度、环境条件及作物本身特性等因素的多重影响而不易精准预测,但ln(PUF)符合Gaussian概率分布(R2在0.38~0.94之间).PUF概率模型用于一般风险评估及土壤环境基准制定的保守风险概率计算的条件是,目标污染场地污染程度等参数取值必须在PUF概率模型推导时对应参数取值范围以内,且土壤基本性质及作物生长的环境条件较为一致.