CO2 adsorption using TiO2 composite polymeric membranes: A kinetic study

CO₂ is the main greenhouse gas which causes global climatic changes on larger scale. Many techniques have been utilised to capture CO₂. Membrane gas separation is a fast growing CO₂ capture technique, particularly gas separation by composite membranes. The separation of CO₂ by a membrane is not just a process to physically sieve out of CO₂ through the controlled membrane pore size. It mainly depends upon diffusion and solubility of gases, particularly for composite dense membranes. The blended components in composite membranes have a high capability to adsorb CO₂. The adsorption kinetics of the gases may directly affect diffusion and solubility. In this study, we have investigated the adsorption behaviour of CO₂ in pure and composite membranes to explore the complete understanding of diffusion and solubility of CO₂ through membranes. Pure cellulose acetate (CA) and cellulose acetate-titania nanoparticle (CA-TiO₂) composite membranes were fabricated and characterised using SEM and FTIR analysis. The results indicated that the blended CA-TiO₂ membrane adsorbed more quantity of CO₂ gas as compared to pure CA membrane. The high CO₂ adsorption capacity may enhance the diffusion and solubility of CO₂ in the CA-TiO₂ composite membrane, which results in a better CO₂ separation. The experimental data was modelled by Pseudo first-order, pseudo second order and intra particle diffusion models. According to correlation factor R², the Pseudo second order model was fitted well with experimental data. The intra particle diffusion model revealed that adsorption in dense membranes was not solely consisting of intra particle diffusion.     

静态顶空气相色谱法对土壤中乙醛等物质分析及研究

研究用静态顶空技术处理土壤,从而建立了静态顶空-气相色谱(GC-FID)测定土壤中的乙醛、丙烯醛、丙烯腈和吡啶的检测分析方法。在一定的静态顶空和气相色谱条件下,进行了顶空的时间和温度优化,确定了静态顶空气相色谱法测定土壤中乙醛、丙烯醛、丙烯腈和吡啶方法的检出限,并取得了满意的分离效果、线性回归方程、精密度和准确度。结果表明:用顶空气相色谱法处理土壤样品,可以减少土壤中待测有机物的损失,提高实验分析的灵敏度和准确度。     

顶空气相色谱/质谱法测定水中四乙基铅的关键因素研究

采用顶空气相色谱/质谱法联用技术测定水中的四乙基铅,对涉及的关键操作环节及重点技术问题进行了研究。结果表明,在避光条件下于4℃低温冷藏并密封保存,添加甲醇作为保护剂,保存时间不应超过3 d。实验选择进样口温度为220℃,顶空瓶压力为96.52 kPa,调节载气流量设置实际分流比为51,可以有效改善顶空进样测定样品时存在的不出峰、不稳定或灵敏度降低的问题。对地表水、自来水及生活污水实际样品进行四乙基铅测定和加标回收分析,加标回收率为81.0%~110%,相对标准偏差(RSD)为2.5%~7.4%,能够满足《水质四乙基铅的测定顶空/气相色谱质谱法》(HJ 959—2018)的测定要求。将顶空进样法与吹扫捕集法进行比较,结果表明顶空进样法稳定性更好,适合大批量四乙基铅样品的连续测定。     

顶空-毛细管气相色谱法同步测定水中吡啶丙酮乙腈

建立了顶空-毛细管气相色谱测定水中吡啶丙酮乙腈的方法,不用有机溶剂萃取和浓缩,减少了损失和对环境的污染,具有灵敏度高、检出限低、定量准确、操作简便等特点。当取样量为5ml时,检出限可达到0.006~0.03mg/L级,相对标准偏差为1.0%~2.3%,加标回收率在78.0%~100.2%之间,完全适合水中吡啶丙酮乙腈的测定。     

土壤中有机污染物的气相色谱-四极杆飞行时间质谱非靶标筛查

本文基于气相色谱-四极杆飞行时间质谱(GC-QTOF/MS)对宜昌某化学工业园区内的土壤进行潜在有机污染物的非靶标筛查.根据已有高分辨数据库和保留时间信息,采用精确质量数提取筛查流程识别出样品中96种污染物,主要以多环芳烃及其代谢产物、氯苯类和农药为主.进一步通过未知物分析软件解卷积功能和质谱NIST数据库的匹配,发现了如二氯苯胺、9-芴酮、3-甲基二苯并噻吩等更多的污染物.该方法能够快速筛查和识别出样品中潜在有机污染物,为当地污染物的风险管控提供借鉴意义.     

长江河口区水体的锶同位素地球化学--对水与沉积物相互作用过程的反映

为了解长江河口区的水体混合过程和水与沉积物或颗粒物的相互作用过程,对长江河口水的87Sr/86Sr及Sr元素浓度进行了测定,结果显示:与世界河流平均值(Sr为78μg/L,87Sr/86Sr为0.7119)相比,长江水具有明显的高Sr(130μg/L)低87Sr/86Sr比值(0.7105)的特点。在长江口水体混合过程中,锶同位素没有象其它河口那样显示简单的两端员理想混合模式,而是在距河口约30～40km的地点出现87Sr/86Sr的突然升高,水体悬浮颗粒物(SPM)浓度也在同一区域出现升高现象。这可能是该区水体和沉积物相互作用比较强烈而引起沉积物与上覆水体发生物质交换。     

大气气溶胶中硝基多环芳烃分析方法的建立及应用

硝基多环芳烃类化合物是一类强致突变和致癌物.大气中的硝基多环芳烃主要由化石类燃料燃烧时直接释放,或由前体化合物多环芳烃经光化学反应生成,其浓度远低于多环芳烃.利用高效液相色谱法,分离并富集目标组分,结合气相色谱-质谱技术,建立大气气溶胶中硝基多环芳烃类化合物的检测方法,仪器检测限为1.17～2.94pg,硝基多环芳烃指...     

北京市沥青搅拌站VOCs排放清单研究

定量化的排放清单是环境管理和研究工作的重要抓手,由于行业规模小、活动水平数据匮乏、测试难度大,沥青混合料生产过程的VOCs排放研究国内文献报导极少.本文构建了一套沥青混凝土搅拌站VOCs排放量核算方法,依据排放特点分环节分别核算VOCs排放量,分析排放量的时空分布特征,定量分析排放清单的不确定性,并基于目前的污染控制水平和未来行业管控规划,预估2030年北京市沥青混合料生产行业的VOCs排放量,以期为北京市VOCs总量减排和精细化管理提供依据.结果表明：2017年北京市沥青搅拌站VOCs总排放量为25.9 t,不确定度为25.6%,其中,沥青储罐的排放量最大,占总排放量的87.2%;顺义、昌平、通州3个区的排放量位居前三,分别占行业总排放量的16.2%、14.4%和14.1%;在时间分布上,5—7月沥青混合料产量最高、VOCs排放量最大;通过情景分析,本研究认为通过出台行业标准和绿色生产技术指南,可大幅削减沥青混合料生产行业的VOCs排放量.     

海水混合和层化对叶绿素a垂直分布的影响

根据长江口海区、近岸浅水区、黄海冷水团海区和水深超过200m的陆架区等四个区域的定点调查获得的数据，分析了温度、盐度与叶绿素a垂直分布的相互关系。结果表明，长江口海区，陆源径流与海水混合不充分，表层营养盐含量较高，表层叶绿素a含量高于中下水层。近岸浅水区的苏北近岸海水垂向没有温跃层和盐跃层，叶绿素a的垂向分布也均匀，东海西部沿岸出现逆温跃层和逆盐跃层，海水垂直混合不充分，叶绿素a含量(6．72mg／m^3)在10m深水域最高。黄海冷水团海区海水的垂直混合不充分，叶绿素a的垂直变化显著，高值区出现在温跃层下方(4．37mg／m^3)。水深超过200m的陆架区，温度的阶梯状结构、营养盐跃层、光照等因素共同导致整个水层叶绿素a含量普遍较低。同时，结合历史资料分析认为，海水的混合、温度和盐度的层化将影响营养盐的浓度和分布，从而影响海水中叶绿素a的垂直分布。