化学清洗技术在炼油换热系统中的应用

介绍了常减压装置原油、重油换热系统实施化学清洗的原理及过程,实践表明清洗效果良好,避免了人工清洗带来的安全环境风险,提供了炼油装置的在线化学清洗方法。     

某砷污染矿区土壤清洗修复及其动力学研究

矿区不当开采导致下游土壤As污染(As含量达到194 00 mg/kg),研究了柠檬酸、氮川三乙酸三钠(NTA)、乙二胺二琥珀酸-三钠盐(EDDS)3种天然螯合剂清洗修复As污染土壤的效果以及清洗对As化学形态的影响,并探讨了清洗动力学过程。结果表明,柠檬酸、NTA和EDDS的最佳清洗条件:液土比分别为30、30和15 m L/g,浓度分别为0.2、0.05和0.1 mol/L,p H分别为2.67、13和13,震荡清洗时间分别为6、3和2 h,对应的去除率为88.70%、94.05%和89.89%。运用吸附动力学模型对As的清洗动力学数据进行拟合,准一级方程拟合决定系数达到0.982 07,是描述柠檬酸清洗过程的最佳方程;NTA和EDDS则是准二级方程,NTA分段拟合的决定系数分别为0.999 04和0.940 37,EDDS对应为0.97825和0.816 92。3种天然螯合剂对碳酸盐结合态、铁锰氧化物结合态、有机结合态和残渣态均有40%~90%的去除率,其中NTA对铁锰氧化物结合态和残渣态的去除率分别为91.24%和95.03%,显著高于柠檬酸和EDDS。     

激光清洗云冈石窟文物表面污染物的试验研究

为利用激光清洗技术清除石质文物表面污染物,在实验室进行了激光岩石损伤试验和表面污染物清除的干式清洗和湿式清洗试验,得到激光清洗云冈石窟砂岩的损伤阈值为73.5mJ,砂岩表面墨迹、烟熏、油漆、石灰污染物的干式清洗阈值分别为21mJ、20.5mJ、49.5mJ、32.5mJ,湿式清洗阈值分别为17.7mJ、20.5mJ、33.5mJ、32.5mJ;按照文物保护的安全性原则,提出利用激光清除污染物的有效能量范围;在此基础上,对山西大同云冈石窟西43窟墨迹和烟熏黑垢进行了现场激光清洗试验,结果表明激光能安全有效地去除文物表面墨迹和烟熏污染物。     

表面活性剂-无机电解质-石油烃的匹配性与石油污染土壤清洗性能

选择SDBS、SHO、AEO、NP-10共4种表面活性剂,以重质油含量高的老化型石油污染土壤为对象,考察表面活性剂与石油不同族组分的匹配性。基于表面活性剂的分子排列调控机理,将表面活性剂与无机电解质组配,开展油污土壤清洗效果分析和适宜性评价。结果表明:在温度为65 ℃、固液比为1:5、清洗时间1 h时,4种表面活性剂的清洗能力依次为SDBS>SHO>>AEO≈NP-10;选取Na₂CO₃、Na₂SiO₃、NaOH等无机电解质与表面活性剂复配清洗油污土壤,除SDBS以外,SHO、AEO、NP-10的洗脱能力均显著提高,Na₂CO₃、Na₂SiO₃对AEO和NP-10的增效作用更为突出。由于结构差异明显,4种表面活性剂对石油不同组分显示出不同匹配性,再与合适的电解质复配后,脱附性能得到强化。其中,AEO与Na₂SiO₃复配后对饱和烃的洗脱效果最好,洗脱率达到92.97%;AEO与Na₂CO₃复配后对芳香烃的洗脱效果最好,洗脱率达到93.58%。NP-10与Na₂SiO₃复配后,胶质沥青质洗脱率达到83.47%。因此,在油污土壤清洗中,依据石油族组分比例,可通过配制匹配性复合清洗剂来提高洗脱效率。以饱和烃为主的石蜡基油污土壤进行清洗,双组分的AEO+Na₂SiO₃复合药剂对石油类的洗脱率达到89.14%,具有应用前景。     

污水生物处理建模水质数据误差来源分析与影响评价

为进一步提高国内基础建模数据质量,降低建模实践中的数据清洗难度,本研究以北京龙庆再生水厂生物建模过程中的实际数据问题为例,基于数理统计理论及国内污水水质特征分别构建误差来源分析方法与误差影响评价方法.通过设计补充采样与实验排查方案,成功识别数据误差来源并实现不同类型误差对数据准确性的影响量化评价.研究结果表明,污水处理厂日常的取样与化验过程中产生的随机误差不可忽视,特别是当大量随机误差存在时,对数据总体造成的波动影响无法通过数据量的积累而消除;而不同的采样位置与不当的样品保存方式则会引起水质发生变化,由此产生的系统误差将导致测量结果长期偏高/偏低.因此,在依赖人工测量数据进行建模的国内实践中,应首先对历史数据进行误差检验,再进行必要的建模补充采样,以避免补充数据质量受相同误差影响,减少非必要的人力、物力浪费.     

基于ADPSO-FNN算法的催化再生烟气二氧化硫预测方法

为了解决催化裂化装置再生器出口烟气二氧化硫质量浓度难以实时预测的问题，提出一种基于自适应粒子群优化-模糊神经网络(Adaptive Particle Swarm Optimization-Fuzzy Neural Network, ADPSO-FNN)算法的催化再生烟气二氧化硫质量浓度智能预测方法。首先，针对数据来源多，且来自数据采集系统(Data Collection System, DCS)与实验室信息管理系统(Laboratory Information Management System, LIMS)中多维数据时间尺度不匹配的问题，利用基于自适应回归算法实现多时间尺度的数据清洗；其次，建立基于模糊神经网络算法的二氧化硫质量浓度预测模型，提取再生烟气产排过程中的动态特性；然后，提出基于动态惯性权重和学习因子机制的自适应粒子群算法，平衡全局探索能力及局部开发能力，实现再生烟气二氧化硫质量浓度的预测；最后，利用炼厂检修前、后的数据分别建立二氧化硫预测模型并进行测试。结果显示：该预测方法实现了催化再生器出口二氧化硫的准确预测，解决了现场多时间尺度数据难以建模的问题。     

酸清洗隔断连续流动分析法测定水中总余氯

设计试剂配方和反应模块,采用酸清洗隔断连续流动分析测定水中总余氯,通过优化试验条件,使方法在0 mg/L～2.00 mg/L范围内线性良好,相关系数> 0.999,方法检出限为0.014 mg/L。实际废水样品6次测定结果的RSD为2.2%～7.3%,加标回收率为96.8%～106%。用该方法和国标法同时测定实际废水样及标准溶液,两方法测定结果的相对偏差为1.2%～7.7%。     

热带海洋大气环境典型航空材料清洗效能研究

目前，市场上航空产品清洗剂种类繁多，质量参差不齐，且大部分控制剂仅进行过诸如清洗效率、腐蚀性、与非金属材料相容性、贮存稳定性、外观、闭口闪点、pH值、黏度、乳化性等实验室理化性能测试，而较为缺乏真实外界环境试验鉴定考核结果。尤其是对于南海、远海等恶劣环境条件地区，航空产品会遭受高温、高湿、高盐雾等恶劣环境因素的综合影响，未经实际试验而盲目选用不恰当的腐蚀控制方法，易导致航空产品出现“欠保障”或“过保障”问题，带来安全隐患，给机务维护工作带来极大不便。本文以典型航空材料铝合金为研究对象，选取国内市面上几款典型的清洗剂，以清水清洗为对照，对其在南海海洋大气环境下的清洗效果进行试验评价，探索不同清洗剂对民用航空器关键材料腐蚀损伤的影响。