金汞齐富集-便携式测汞仪直接测定环境空气中的气态汞

利用金汞齐富集-便携式测汞仪对环境空气中的气态汞进行直接测定,通过对实验条件的筛选及优化,得到最佳条件。经测试,汞的质量在0～9. 20 ng之间,与对应的强度呈良好的线性关系,标准曲线的相关系数R~2=0. 997 1,RSD=8. 7%和9. 9%,方法检出限为1 ng/m~3。该方法具有简便、快捷、不使用化学试剂等优点,且对环境温度和湿度有一定的抗干扰性,适用于对环境空气气态汞的现场测定。     

废气生物过滤填料层湿分迁移的数值模拟

填料层湿分是生物法处理废气性能的一个主要影响因素,填料层湿分迁移的研究将为废气生物过滤系统工业放大装置的设计和运行提供依据.参考多孔介质体积平均模型和三参数模型,以流体质量和能量守恒方程为基础,建立了废气生物过滤填料层湿分迁移的数学模型,采用Galerkin有限元法,对模型进行了数值计算,并与实验数据进行了比较.结果表明,模型计算值与实测点湿度值吻合较好.气流特性与填料层湿分迁移的数值模拟显示,随着进气气速增大、相对湿度减小、进气浓度增加、温度升高,填料层的含湿量下降,且它们对湿分迁移的相对影响程度依次为:气速＞温度＞进气浓度＞相对湿度.填料层湿分迁移速率与气速呈对数关系,与温度、进气浓度呈指数关系,与相对湿度呈负乘幂关系.     

昆明市新城区气态总汞浓度季节特征及来源研究

为研究中国城市新城区气态总汞(TGM)的浓度变化特征及来源,以昆明市呈贡新城区为研究对象,利用高时间分辨率自动测汞仪(UT-3000型)于2018年4月、6月、11月、12月对该区域进行了监测。结果表明,监测期间呈贡新城区TGM平均质量浓度为(1.0±0.5)ng/m3,低于昆明市主城区,与瓦里关背景点相近,说明此区域受人为排放源影响较弱。秋季TGM平均质量浓度最高,为(1.6±0.5)ng/m3,受到上风向滇池释汞的影响较大。夏季TGM最低((0.7±0.2)ng/m3),主要受降雨湿沉降的影响。气团后向轨迹和火点图分析表明,春季TGM浓度受到生物质燃烧源和有色冶炼源传输的影响,而昆明市本地风向、风速的快速改变会造成扬尘对TGM的累积贡献。     

PM2.5中典型水溶性离子在线观测标准曲线优化研究

为了研究在线离子色谱法测定大气PM2.5中NH4^+、NO3^-、SO4^2-的不确定性来源,探讨了标准曲线的浓度范围及浓度梯度设置对离子浓度结果的影响,并对标准曲线设定方案进行了优化。结果表明:不同浓度范围的标准曲线对于NH4+的浓度结果有较大的影响,存在1. 87%~14. 91%的偏差,对于NO3^-、SO4^2-的影响较小,相对偏差分别为2. 94%和2. 82%;非均匀布点和均匀布点标准曲线定量NH4+的结果存在4. 15%~4. 25%的偏差,对于NO3^-和SO4^2-,相对偏差分别为0. 10%和5. 99%。对于二次拟合的NH4^+,在样品浓度波动较大时,可以将样品划分为低浓度范围和高浓度范围,分别选用低浓度段标准曲线和高浓度段标准曲线,以期得到更合理的浓度结果。     

过硫酸钾脱除气态元素汞的试验研究

在鼓泡塔反应器中,用过硫酸钾(K2S2O8)脱除气态元素汞.试验考察了K2S2O8浓度、吸收温度及催化剂等因素对脱汞效率的影响.结果表明:当K2S2O8在1.0～10.0 mmol/L时,随着浓度的增加,脱汞效率显著升高;AgNO3对K2S2O8脱汞具有显著的催化作用,且0.3 mmol/L AgNO3的催化效果优于0.1 mmol/L AgNO3;CuSO4对K2S2O8除汞也具有催化作用,但催化效果不如AgNO3;AgNO3存在下,低温更有利于汞的脱除.     

基于热湿法采样烟气排放连续监测系统测定气态污染物的工程实例

烟气排放连续监测系统（CEMS）的应用过程中,选取的采样方法对气态污染物的测量结果至关重要。介绍了某企业使用热湿法CEMS采样系统的工程实例,分析了其标准气体及实际气体下的准确性以及关键参数响应时间,研究了其运行一段时间的故障情况,探讨了其经济性。     

环境空气中多环芳烃(PAHs)不同岗位暴露情况研究

探讨不同岗位暴露多环芳烃（PAHs）情况，结果表明，环境空气中PAHs受岗位影响显著，随暴露程度的加重，PAHs暴露浓度呈明显上升趋势。2、3环的PAHs主要分布在气相中，而4环以上的PAHs则主要存在于PM10中。PAHs相当于BaP当量致癌强度也表明，相对于气相来说，致癌源为PM10，其贡献率为90％。     

基于Stacking集成学习模型的气态亚硝酸预测

建立了基于Stacking集成学习下气态亚硝酸（HONO）预测模型.利用非相干宽带腔增强吸收光谱（IBBCEAS）系统获得的北京城区HONO的浓度,结合HONO的来源,选取了O₃、CO、SO₂、NO、NO₂、NO_y、温度（T）、相对湿度（RH）、风速（WS）、j（HONO）、j（NO₂）、j（O¹D）作为特征数据,通过对HONO的平均日变化分析,将测量时间按小时转换为新特征.分别以极端梯度提升（XGBoost）、轻量化梯度促进机（LightGBM）以及随机森林（RF）算法构建基模型,采用5折交叉验证的方式划分训练集,将基模型输出的结果作为新特征集,并将新特征集作为第二层线性回归模型的输入,通过对这两层中的模型进行训练,最终得到Stacking集成学习HONO预测模型.通过对模型的特征重要度分析和计算夜间交通直接排放所占的贡献,表明CO是模型预测中重要的影响因子,说明机动车的直接排放是该区域冬季时期HONO的重要来源.利用测试集分别对单模型和融合后模型的预测性能进行评估,3个单模型的预测结果与测量值的相关系数都达到了0.91以上,其中Stacking融合后的模型性能最好,相关系数达到了0.94,平均绝对误差和均方根误差分别为0.307×10^-9和0.453×10^-9,结果表明基于Stacking集成学习方式下HONO预测模型的可解释性和推广性.     

苏州市大气中汞的形态分布特征及来源分析

针对苏州市大气中汞的分布特征和污染来源,自2018年1月1日至2018年12月31日对苏州市大气中的气态元素汞(GEM)、气态氧化汞(GOM)和颗粒态汞(PBM)进行1 a的连续监测,并基于浓度权重轨迹分析法(CWT)和浓度玫瑰图法,研究2018年大气汞来源和浓度变化规律.结果表明,监测期间苏州市大气中GEM、GOM和PBM浓度分别在0～53.3 ng·m~(-3)、 0～256 pg·m~(-3)和0～5 208 pg·m~(-3),年均浓度分别为(2.57±2.09)ng·m~(-3)、(5.27±15.7)pg·m~(-3)和(16.0±157)pg·m~(-3).其中,GEM是苏州市大气汞的主要成分,约占99.2%.监测期间,苏州市大气中GEM季节平均浓度表现出冬季(3.17 ng·m~(-3))春季(3.09 ng·m~(-3))秋季(2.30 ng·m~(-3))夏季(1.98 ng·m~(-3))的规律.根据CWT分析结果,苏州大气中汞迁移具有季节性差异:春季和冬季的含汞气团主要来自于内陆,夏季主要来自于苏州本地、黄海和东海,秋季的含汞气团来自于内陆、黄海和渤海.同时研究发现西北方向来自内陆的大气汞浓度较高,东方向来自海洋的大气汞浓度较低.苏州市大气中GEM和PBM平均浓度表现为昼间低夜间高,与大气参数进行相关性拟合,得出大气中GEM日变化规律与太阳总辐射亦呈显著的相关性(r=-0.664,P0.001),与湿度呈显著的相关性(r=0.859,P0.001),与气温呈显著的相关性(r=-0.866,P0.001); PBM与太阳总辐射呈一般相关性(r=-0.554,P0.01),与湿度呈显著的相关性(r=0.835,P0.001),与气温呈显著的相关性(r=-0.831,P0.001).苏州市大气中GOM平均浓度在1 d内出现多次峰值(05:00、 12:00、 18:00和23:00)和谷值(02:00、 10:00、 15:00和19:00).GOM浓度升高与早晚高峰燃料油燃烧排放正相关,亦与O_3浓度升高导致GEM氧化生成GOM正相关.