Fe3O4纳米磁性微粒对全氟辛烷磺酸盐的吸附

采用共沉淀法合成Fe3O4纳米磁性颗粒,用透射电子显微镜(TEM)、X射线衍射仪(XRD)以及振动样品磁强计(VSM)对Fe3O4纳米磁性颗粒的粒径、形貌和磁性进行表征并研究Fe3O4纳米磁性微粒对全氟辛磺酸盐的吸附。结果表明:在PFOS初始浓度4 mg/L,pH为3,反应时间24 h,Fe3O4纳米磁性微粒投加量1.25 g/L,对全氟辛磺酸盐去除率达到90%。Fe3O4纳米磁性微粒对PFOS的吸附符合Freundlich吸附方程。     

场地含水层氯代烃污染物自然衰减机制与纳米铁修复技术的研究进展

综述了国际上典型工业场地有机溶剂污染物在地下水中的自然衰减机制及修复技术的研究现状和发展趋势.场地地下水修复技术从抽出-处理发展到治理污染源区和污染羽的纳米铁技术,涌现出-大批较为成熟的联合化学与微生物修复技术,其中潜力较大的有治理污染羽的渗透反应墙、原位化学氧化、原位化学还原、微生物强化降解及基于监测的自然衰减等.文...     

纳米ZnO/PS薄膜的制备及光降解性能

利用纳米ZnO与聚苯乙烯(PS)高速共混法制备了一种在紫外光下具有自降解性能的复合薄膜.分析表明,经过KH570处理的纳米ZnO与PS通过化学键的方式桥联在一起.TG分析表明,复合薄膜的耐热性较PS有所提高;SEM图像显示0.5 wt％ ZnO在PS薄膜表面分布均匀,经过UV照射后薄膜表面出现光腐蚀现象.复合薄膜紫外光自降解实验表明:0.5 wt％ ZnO/PS薄膜在15W的紫外灯照射下,15d的自降解率为3.715％.     

纳米零价铁和零价铁对餐厨垃圾暗发酵制氢过程铁离子和酶活性的影响

通过投加不同浓度的纳米零价铁(NZVI)和零价铁(ZVI),考察了暗发酵制氢过程中铁离子组成和浓度变化、氢化酶和脱氢酶活性,研究了2种添加剂强化餐厨垃圾高温((55±1)℃)暗发酵制氢的作用机制。结果表明:投加NZVI和ZVI均可提高餐厨垃圾暗发酵制氢性能;当投加100 mg·L~(-1) ZVI时,产氢效果最佳,最大产氢潜力和最大产氢速率分别为425.72 mL和66.32 mL·h~(-1),是投加NZVI实验组的1.64倍和1.34倍,代谢途径是以乙醇型发酵为主的混合型发酵;在投加NZVI和ZVI后,暗发酵制氢末端产物的Fe~(2+)和Fe~(3+)浓度升高,投加300 mg·L~(-1)NZVI和100 mg·L~(-1) ZVI实验组Fe2+浓度最大,是未投加实验组的2倍和1.87倍;与反应前相比,Fe~(2+)显著升高,Fe~(3+)由于微生物利用与转化浓度降低,同时可有效提高氢化酶活性。投加100 mg·L~(-1) ZVI不仅可提高氢化酶活性,还可提高脱氢酶活性。以上结果可为提高餐厨垃圾等复杂有机废物的高效能源化提供参考。     

负载型纳米TiO2光催化降解水中微量溶解性间二甲苯

以高压汞灯为光源 ,采用浸涂 -烧结法制备的负载型纳米TiO2 作为光催化剂 ,通过对水中微量溶解性间二甲苯的光催化氧化过程的研究表明 ,初始浓度在 6 .6 8— 17.36mg/L的范围内 ,间二甲苯的光催化反应遵循表观一级反应动力学规律 ,反应的表观速率常数随溶液初始浓度的增大而减小 ,半衰期则随初始浓度的增大而增加 ,经 1.5h反应后 ,溶液中间二甲苯的去除率从 17.36mg/L的 5 4 .4 4 %增加到 6 .6 8mg/L的 75 .90 %。     

固相萃取富集高效液相色谱法测定环境水样中的重金属元素

研究了用固相萃取富集高效液相色谱法测定环境水样中痕量重金属镍、铜、银、铅、镉和汞的方法。环境水样中的镍、铜、银、铅、镉和汞用四 -(对二甲氨基苯基 ) -卟啉 (T4 -DMAPP)柱前衍生 ,用C18固相萃取小柱萃取富集镍、铜、银、铅、镉和汞的T4 -DMAPP络合物 ,富集倍数为 1 0 0倍 ,然后用甲醇和四氢呋喃梯度洗脱为流动相 ,WatersXter raTMRP18( 3 9mm× 1 5 0mm)色谱柱为固定相分离 ,用二极管矩阵检测器检测。镍、铜、银、铅、镉和汞的检测限分别为3、2、4、3、1 5ng/L和 3ng/L。方法相对标准偏差为 1 8%— 3 2 % ,标准回收率为 92 %— 1 0 7%。该方法用于测定环境水样中的痕量重金属 ,结果令人满意     

擎起企业平安天

西南铝业(集团)有限责任公司(以下简称"西南铝")地处重庆市九龙坡区西彭镇,是目前中国生产规模最大、技术装备最先进、产品品种规格最齐全的综合性特大型铝加工企业。     

北京郊区河流潜在危险生物因子赋存特征

危险生物因子（DBAs）是我国生物安全法防范和应对的主要对象,明确北京郊区河流中DBAs赋存特征对保障北京用水安全具有重要的参考意义. 从微生物学的角度,DBAs指可能对人类、动物、植物和环境等生物体造成重大危害的微生物、毒素和其他生物活性物质. 针对北京郊区河流（牤牛河、潮河和白河）,基于宏基因组学研究方法,从DBAs分子生物学组成出发,解析了核酸（抗生素抗性基因,ARGs）、核酸&蛋白（病毒）和完整细胞结构（致病菌）等DBAs的赋存特征. 结果表明,北京郊区河流水样和底质中存在高丰度的多重耐药ARGs,平均占比为74.11% ±6.82%,但主要ARGs亚型为低风险型,传播性较低,牤牛河上游ARGs丰度最高,半城子水库对上游ARGs丰度起到一定控制作用;郊区河流中原核生物病毒多为蓝病毒科（Kyanoviridae）和尾病毒科（Peduoviridae）,平均占比为16.98% ±8.44%和16.19% ±10.79%,真核生物病毒为拟菌病毒科（Mimiviriae）和藻类DNA病毒科（Phycodnaviridae）,平均占比为10.37% ±12.68%和8.34% ±6.97%,均为对水体中藻类和致病菌的控制具有贡献的病毒科,经过半城子水库后,病毒组分发生剧烈变化,蓝病毒科、拟菌病毒科和藻类DNA病毒科的丰度显著增加. 潮河、白河和牤牛河水体中的病毒群落存在显著差异;致病菌主要包括脑膜炎奈瑟菌（Neisseria meningitidis）、猪布鲁氏菌（Brucella suis）、肠道沙门氏菌（Salmonella enterica）和伯克霍尔德氏菌（Burkholderia pseudomalle）等,平均占比分别为19.17% ±3.63%、12.76% ±2.88%、11.22% ±1.95%和8.26% ±1.84%. 不同支流和位点中的致病菌组成和丰度存在显著差异,这可能受到水质、污染源、环境因素和人类活动的影响. 研究结果可为北京市郊区河流水安全管理和生物风险控制提供数据支撑.     

2015~2021年青藏高原地表臭氧时空变化及驱动因素分析

基于青藏高原12个城市2015~2021年的大气污染监测数据和气象数据,分析了青藏高原地表臭氧（O₃）时空分布格局. 采用KZ滤波将O₃-8h原始序列分解为不同时间尺度的分量,并利用气象变量的多元线性回归定量地分离出气象和排放的影响. 结果表明,2015~2021年青藏高原12个城市地表ρ（O₃-8h）均值为78.7~156.7 μg·m^-3,O₃浓度超标率（国家二级标准）为0.7%~1.5%. O₃-8h月浓度变化呈单峰倒“V”型和多峰“M”型,浓度峰值出现在4~7月,谷值多出现在7月、 9月和12月. 经KZ滤波分解的O₃-8h短期、季节和长期分量对12个城市O₃-8h原始序列总方差的贡献率分别为29.6%、 51.4%和9.1%. 从整个区域看,2015~2017年气象条件对青藏高原O₃降低不利,使得O₃-8h长期分量升高0.2~2.1 μg·m^-3. 2018~2021年气象有利于O₃浓度降低,导致O₃-8h长期分量降低0.4~1.1 μg·m^-3. 气象条件增加了阿里、拉萨、那曲、林芝、昌都、海西和西宁的O₃-8h长期分量,其平均贡献率为30.1%. 气象条件降低了日喀则和果洛的O₃-8h长期分量,贡献率分别为359.0%和56.5%. 阿里、日喀则、那曲、海西和西宁O₃-8h长期分量的上升可能是由于PM_2.5长期分量快速下降[4.04 μg·（m³·a）^-1]导致.     

2018~2021年成都市碳质气溶胶变化特征分析

碳质气溶胶是细颗粒物（PM_2.5）的重要组成部分,可影响全球气候变化、大气能见度、区域空气质量和人类健康. 为了探究减排背景下碳质气溶胶的长期变化特征,通过实时在线监测获取了2018～2021年成都市PM_2.5样品中的有机碳（OC）、元素碳（EC）、挥发性有机物（VOCs）浓度以及相应的气象数据. 结果表明,监测期间ρ（OC）和ρ（EC）均值分别为（10.9 ±5.7）μg·m^-3和（2.6 ±1.9）μg·m^-3,在PM_2.5中占比分别为25.2%和6.0%,ρ（SOC）均值为（5.7 ±3.3）μg·m^-3,在OC中的占比为52.9%. OC和EC浓度随PM_2.5年际变化趋势一致,2018~2020年呈下降趋势[PM_2.5：年均下降浓度为-7.1 μg·（m³·a）^-1,年均降幅为-14.6 %·a^-1;OC：年均下降浓度为-1.7 μg·（m³·a）^-1,年均降幅为-14.2 %·a^-1;EC：年均下降浓度为-0.1 μg·（m³·a）^-1,年均降幅为-4.4 %·a^-1],2021年各污染物浓度较2020年均有不同幅度反弹. PM_2.5和OC浓度大小为：冬>春>秋>夏,EC浓度大小为：冬>秋>春>夏,OC和EC占比分别呈夏季和秋季高于其他季节,对应季节OC和EC占比分别为26.8%和6.9%. 随着污染程度的加重,OC、EC和SOC浓度逐步上升,但在PM_2.5中的占比却呈下降趋势,说明成都市PM_2.5污染的控制因子并不是碳组分. 源解析结果表明,成都市碳质气溶胶主要受机动车、工业源、生物质燃烧源、VOCs二次转化影响. 2019~2021年,EC受VOCs中机动车特征组分影响逐年下降,春季和秋季OC和EC受VOCs影响大于其他季节,春秋季节应加大VOCs排放治理,减少二次转化影响.