焦化废水生化深度处理降解性能研究

以COD为控制目标,通过对10组焦化废水处理菌组的单独和混合实验,筛选出1组优势混合菌组,该菌组处理焦化废水72 h,COD从750 mg/L降到96 mg/L,去除率达到87.2%,可使焦化废水深度处理达标排放。对该优势混合菌组降解焦化废水的特性进行了研究,探讨了PH、溶解氧及碳氮比对优势混合菌降解焦化废水的影响。     

利用二重源解析技术解析抚顺市大气颗粒物的来源

在利用CMB模型对大气颗粒物进行解析时经常遇到一组数据多种结果的现象,同时,扬尘属于混合尘源类,与一些单一尘源类之间可能存在严重的共线性,从而很难准确地解析出各单一尘源类对受体的贡献值.二重源解析技术较好地解决了上述问题.本文利用二重源解析技术对抚顺市的大气颗粒物来源进行了解析.解析结果表明扬尘、土壤风沙尘、煤烟尘和有机碳是抚顺市环境空气中TSP的四大排放源类,其贡献率分别为扬尘37.5%、土壤风沙尘15.9%、有机碳13.9%、煤烟尘6.0%.     

扬尘污染防治理论初探

针对扬尘污染问题,进行了扬尘污染防治理论探讨,明确了扬尘的概念和特点;提出相对起尘量的概念,定量地分析了城市不同类型下垫面对扬尘污染的影响;建立了城市下垫面生态等级的划分方法;提出通过提高生态域等级及制定道路积尘量限定标准这两类措施来治理扬尘污染;建立了这两类扬尘污染防治措施的环境效益评估方法体系。     

北京市餐饮业大气污染物排放特征

餐饮业是中国大型城市大气环境污染源之一.为了解餐饮业大气污染物的产生能力,本研究以北京为研究对象,选取41家不同菜系的餐饮企业,现场实地检测了净化设备前端的油烟、颗粒物和非甲烷总烃(NMHC)的产生浓度水平.结果表明,净化前油烟、颗粒物和NMHC的初始平均浓度约为1.93、 6.6和10.9 mg·m^-3.提出了一种基于工作日与非工作日的估算污染物排放总量的计算方法.并基于北京市餐饮企业数量和本研究测得的排放因子,初步估算了2019年全市餐饮源主要污染物的初始产生总量,油烟、颗粒物和NMHC的年排放总量分别为5 512、 18 849和6 169 t.川湘菜、烧烤、烤鸭与家常菜产生的油烟与颗粒物浓度的Pearson系数均>0.6,具有强相关性;其中川湘菜和烤鸭排放的Pearson系数均>0.8,呈现极强相关性.     

青岛春节期间大气污染特征及烟花燃放一、二次贡献分析

我国北方地区冬季采暖期大气污染事件频发,期间硝酸盐成为促进PM_2.5增加的主要因素.然而在烟花燃放期间,硫酸盐的累积却强于硝酸盐,形成不同的污染特征.对春节期间(2019年2月2～10日)青岛近郊在线离子色谱观测数据,结合国控自动监测站数据进行综合分析.结果表明,研究期间观测到大气颗粒物累积事件、沙尘过境事件和烟花燃放事件.烟花燃放高峰期,其对PM_2.5和PM₁₀的一次贡献率分别为69.8%和63.8%.相比颗粒物累积期间硝酸盐有更明显的累积,硫酸盐在烟花燃放期间先于硝酸盐生成,并存在更强的累积.分离得到烟花燃放的一次贡献因子n(SO ₄ ^2-)/n(K⁺)和n(NO^-₃)/n(K⁺)特征摩尔比分别为1.2和1.3;利用该比值估算得到对SO₄ ^2-和NO^-₃二次贡献因子,在较稳定的气象条件下分别为一次贡献...     

基于颗粒物化学组分粒径分布特征的源解析方法构建与评估

大气颗粒物污染来源解析可以为大气污染防控提供科学支撑.大部分颗粒物源解析研究是以化学组分为基础,此外,粒径特征也是颗粒物的重要属性之一,通过分析化学组分的粒径特征,有助于提高解析结果准确性.针对目前组分粒径分布信息利用不充分的问题,在三维多粒径因子分析模型(ABB)基础上,将已知源类标识组分粒径分布信息作为约束限制,构建基于组分粒径分布特征的多粒径源解析模型(SDABB).通过模拟数据集对模型进行了评估,探究了SDABB模型对源谱共线性和源贡献粒径分布相似性的敏感程度.结果表明,ABB模型对源谱共线性和源贡献粒径分布相似性较敏感,将粒径分布规律纳入后的SDABB模型,两种情景效果均明显变优,即SDABB模型可以较好解析共线性源类,并且对贡献粒径分布相似性不敏感.     

Investigation on condensable particulate matter emission characteristics in wet ammonia-based desulfurization system

Particulate matter emissions from ammonia-based wet flue gas desulfurization (Ammonia-WFGD) systems are composed of a filterable particulate matter and a condensable particulate matter (CPM) portion. However, the CPM part has been ignored for a long time, which results in an underestimation of the aerosol problems caused by Ammonia-WFGD systems. In our research, the characteristics of the CPM that emits from an Ammonia-WFGD system are investigated experimentally for the first time, with the US Environmental Protection Agency Method 202 employed as the primary measurement. The influences of some essential desulfurizing parameters are evaluated based on the experimental data. The results show that CPM contributes about 68.8% to the total particulate matter emission. CPM consists mainly of ammonium sulfates/sulfites, with the organic part accounting for less than 4%. CPM is mostly in the submicron fraction, about 71.1% of which originates from the NH₃–H₂O–SO₂ reactions. The appropriate adjustments for the parameters of the flue gas and the desulfurizing solution can inhibit CPM formation to different extents. This indicates that the parameter optimizations are promising in solving CPM emission problems in Ammonia-WFGD systems, in which the pH adjustment alone can abate CPM emission by around 49%. The opposite variations of the parameters need attention because they can cause tremendous CPM emission increase.     

江淮地区湿沉降对颗粒物清除能力的影响

为了解单次降水总量、降水时长、降水前颗粒物质量浓度对颗粒物清除能力的影响,对江淮地区2017年气象资料与颗粒物质量浓度资料展开分析.分析江淮地区2017年ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）及降水特征,综合对比各季节不同单次降水总量对颗粒物的清除能力,对比不同季节、不同降水时段对颗粒物清除能力的变化特征,以及不同季节降水前颗粒物质量浓度与清除率对应阈值关系.研究表明:江淮地区北部颗粒物质量浓度高于南部,南部单次降水总量和降水总时长较北部高.单次降水总量越大对颗粒物的清除率越高.当单次降水总量大于1.5 mm时,清除率提升最明显,并且秋、冬两季清除率高于春、夏两季;当单次降水总量低于1.5 mm时,春、夏两季清除率高于秋、冬两季.总体上,降水对PM₁₀的清除率高于对PM_2.5.降水时长对颗粒物的清除率具有明显的季节性变化特征.春、秋两季存在降水时长阈值,分别为10和20 h.春季低于该阈值（10 h）清除率为正清除率,高于该阈值清除率为负清除率;秋季低于该阈值（20 h）清除率为负清除率,高于该阈值为正清除率.夏、冬两季总体表现为正清除率.分析降水前颗粒物质量浓度对清除率的影响得知,降水对PM_2.5清除率由负转正的阈值较PM₁₀低,并且冬、春两季清除率阈值较夏、秋两季高,春季、夏季、秋季、冬季的ρ（PM_2.5）清除率阈值分别为35、15、25、30 μg/m3,ρ（PM₁₀）清除率阈值分别为60、50、60、60 μg/m3.单次降水过程中颗粒物所处高度由2 200 m降至1 000 m,并且此次降水对非球形粒子清除效果明显,粒径在2.5 μm以下粒子质量浓度显著下降,其中,粒径在0.7~1.2和1.5~2.5 μm粒子数浓度下降明显;另外,降水对颗粒物中NO₃-和NH₄+去除明显,并且降水后光学EC、光学OC及金属元素质量浓度和占比显著增长.研究显示,当冬季单次降水总量大于1.5 mm,降水前ρ（PM_2.5）大于30 μg/m3、ρ（PM₁₀）大于60 μg/m3时颗粒物的清除率最佳.      

北京部分地区大气PM10中多环芳烃的季节性变化

采集了北京城乡结合部和郊区 2003 年 4 个季节大气 PM10样品,用超声萃取-GC/MS 技术分析了其多环芳烃的组成.结果表明,17 种母核多环芳烃总量在8.46~296.57ng/m3之间,城乡结合部的浓度是郊区的1.02~1.58倍.PAHs总量的季节性变化与采样时环境温度显示出较好的负相关性,即冬季>秋季>春季>夏季.郊区和城乡结合部冬季 PAHs 总量分别是夏季的 22.25 倍和 34.41 倍,显示了燃煤取暖对北京冬季大气 PAHs 污染的贡献极为显著.运用多种多环芳烃比值综合判断,北京大气 PM10中 PAHs 主要以燃煤和机动车尾气混合来源为主,石油源和木材燃烧源的贡献较小.     

上海市微小颗粒物污染现状调查与分析

对上海市PM2.5的污染现状进行了调查与分析，在2000～2001年间对上海市7个采样点的PM2.5进行了样品采集，初步得到了上海市PM2.5浓度的时间变化规律。全市7个监测点的PM2.5年平均浓度值为60．1μg／m^3，其中市区6个监测点PM2.5的年平均浓度位为65．2μg／m^3，清洁对照点南汇监测点PM2.5的年平均浓度值为41．3μg／m^3；市区冬季的PM2.5月平均浓度值最高，达到80．2μg／m^3,夏季的PM2．5月平均浓度值最低，为35．9μg／m^3，春季和秋季的月平均浓度值分别为72．6μg／m^3，70．4μg／m^3。上海的年平均PM2.5浓度值与美国的标准值(15μg／m^3)相比，超标情况是相当严重的。