聚α-烯烃合成油的清洁生产工艺

针对聚α-烯烃合成油（PAO）生产旧工艺存在的问题,介绍了以固载化AlCl3为催化剂的PAO生产新工艺,考察了各种因素对PAO收率的影响。实验结果表明,在反应温度为100℃、反应时间为8h、A1C1,与α-烯烃质量比为10：75的条件下,PAO收率为48．8％。采用新工艺后,PAO产品质量有了明显提高,黏度指数为132,碱和白土的消耗为零,且没有废渣产生,可实现清洁化生产。     

反硝化条件下有机碳低丰度河床沉积层中的苯胺降解

采集渭河河床沉积物,研究了反硝化条件下有机碳低丰度的河床沉积层中苯胺降解.结果表明,反硝化条件下,苯胺在有机碳低丰度的河床沉积层中可生物降解.使该环境中苯胺(约50 mg/L)降解近95%,当硝酸盐为30.69、184.16、245.54 mg/L时,降解时间分别约为20、45、70 d.在上述环境中另加35.98 mg/L乙酸盐后,苯胺降解速度在硝酸盐为184.16 mg/L时最大,硝酸盐为30.69 mg/L时最小.当硝酸盐为30.69 mg/L,不加乙酸盐,27 d苯胺降解约95%;添加35.98 mg/L乙酸盐后,实验进行了47 d还仍有近13 mg/L苯胺残留,说明外加碳源(乙酸盐)对苯胺降解具有抑制作用.但当硝酸盐为184.16、245.54 mg/L时,外加碳源(乙酸盐)则强化苯胺降解.水合金属氧化物对苯胺降解具有促进作用.     

热解析-固相微萃取-气相色谱法测定空气样品中挥发性有机化合物

建立了热解析-固相微萃取-气相色谱法测定空气样品中挥发性有机化合物的分析方法,并对色谱分离条件、玻璃针筒保存样品的稳定性、固相微萃取萃取纤维、萃取时间、色谱进样时间等条件进行了优化,9种挥发性有机化合物的峰面积与其质量浓度在所测范围内有较好的线性关系,相对标准偏差＜8.8%,检出限为0.05～0.75 μg/100 mL,满足实际空气样品测定需要。     

固相萃取和高效液相色谱联用测定污水中的五氯苯酚

采用固相萃取和高效液相色谱相结合的方法对污水中五氯苯酚的含量进行定量检测。结果表明,污水的pH值为4,流速控制在4mL/L以内,C18固相萃取柱对五氯苯酚有良好的吸附保留性能,以2mL的甲醇洗脱,洗脱效率在85%~95%之间。与传统的液液萃取相比,固相萃取的优势在于操作时间缩短、有机溶剂的使用量减少。     

OASIS(R) WAX固相提取吸附剂用于水及组织中PFOS和相关化合物的UPLC(R)/MS定量分析

近年来,全氟化合物(PFCs)如全氟辛烷磺酸(PFOS)和全氟辛酸(PFOA,其分子结构如图1所示)已经被明确为持久性有机污染物(POPs),并在环境中普遍存在[1].由于PFCs可能具有毒性和生物积聚性,因此,对食品、饮用水、组织、血浆和全血中PFCs分析方法的建立受到越来越多的关注.     

GC-MS法测定蔬菜和水果中八氯二丙醚

建立了固相萃取-GC-MS法测定蔬菜和水果中八氯二丙醚残留的方法,样品采用乙腈均质提取,固相萃取柱净化,正己烷定容.优化了试验条件,选择了定性与定量离子,方法线性良好,最低检出限为0.004 7 mg/kg,加标量为0.10 mg/L～1.00 mg/L时,回收率为87.0%～96.0%,RSD＜4.0%.     

退耕弃荒洼地土壤有机碳在生态系统转化过程中的动态变化

在贵州喀斯特区域一块典型的退耕弃荒洼地中央和周边坡面采集了4个土壤剖面,研究土壤有机碳（SOC）含量和δ¹³C_org值的变化.结果表明,坡面不同土壤层次SOC的变化范围为6.0～92.3 mg·kg^-1,并沿着土壤层次的加深迅速降低,变化幅度远远大于洼地土壤剖面（6.3～26.7 mg·kg^-1）.坡面土壤δ¹³C_org 介于-25.103‰和-23.666‰之间,但各剖面土层内部δ¹³C_org变化趋势不一致.洼地土壤δ¹³C_org 介于-23.495‰和- 20.809‰之间,并随着土壤层次的加深δ¹³C_org逐渐增加.洼地土壤剖面层次内C₄-C占SOC的比例随土壤层次的加深逐渐增加,与林-农生态系统转变过程中的变化趋势相反;土壤δ¹³C_org与C₃-C之间呈显著相关性（R²=0.7806,n=7）,对δ¹³C_org起到主要影响作用的是退耕弃荒后新加入的C₃-C.     

基质固相分散萃取—气相色谱法测定土壤中有机氯农药含量

建立了一种基质固相分散萃取—气相色谱法测定土壤中8种有机氯农药含量的方法,优选了固相分散剂及其用量、洗脱溶剂以及土壤样品与分散剂的质量比.实验结果表明,在弗罗里硅土作为分散剂、正己烷和丙酮(体积比为1:1)为洗脱溶剂、土壤样品与分散剂的质量比为1:3的优化条件下,8种有机氯农药在50～250μg/kg范围内表现出良好的...     

中国民航运输碳排放解耦分析和达峰预测

为合理预测中国民航运输业的碳达峰时间,首先采用Kaya恒等式和对数平均迪氏指数分解法(LMDI)分解中国民航运输碳排放量的影响因素。其次,建立Tapio解耦模型分析民航运输碳排放量与各影响因素的关联强度,运用改进可拓展的STIRPAT模型实现中国民航运输碳排放量的预测。最后,设置基准、发展、远距、节能、浅绿、深绿情景进行测算。结果表明,深绿情景下中国民航运输业可以在2045年实现碳达峰。因此,基于这一情景设计了多种可将碳达峰时间提前至2030年的碳汇方案。     

基于产排预测的园区固废管理系统设计与应用

针对现有园区信息化系统缺乏生产调优支撑功能的问题,融合固废产生和利用生产线生产监控、产品质检等多源数据,设计基于产排预测的园区固废信息管理系统。该系统依托机器学习算法,重点突破多源异构固废管理关联数据采集和管理、生产线运行状态和相关固废排放实时预测、生产系统资源环境综合效益分析等技术和方法,实现企业和生产线层面固废动态追踪、预测预警和综合分析功能,为企业和园区固废产排全过程智能管控提供支撑。