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461.
氧气热处理的TiO2纳米管阵列光电催化降解亚甲基蓝的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用原位阳极氧化法在Ti基底上制备了高度有序的TiO2纳米管阵列薄膜,SEM图像表明TiO2纳米管定向排列整齐,分布均匀,其管径范围在70~100 nm.XRD结果证明,阳极氧化法制备的TiO2纳米管为无定型晶型,经退火后为具有良好光催化活性的锐钛矿型.以亚甲基蓝(methylene blue)为目标物研究了TiO2纳米管光电催化性能及影响因素,结果表明,以0.1 mol/L NaCl为电解质,在氧气热处理气氛下,外加偏压为0.5 V、pH=3.25、光照强度为1 000μW/cm2、纳米管薄膜表面积为2 cm×2 cm且MB初始浓度为10 mg/L的条件下,TiO2纳米管阵列薄膜光电催化降解MB的降解效率可达99.56%.电化学阻抗谱分析显示,光电催化降解过程的速控步骤均为表面反应步骤,外加偏压减小了界面电荷转移阻抗,提高了光生载流子的分离效率. 相似文献
462.
九龙江河口区夏季反硝化作用初探 总被引:5,自引:1,他引:4
河口反硝化是削减入海河流氮污染的重要途径,为探明地处亚热带的九龙江河口混合区的反硝化作用,于2010年7月开展13个站位的面上调查,利用N2:Ar法和膜进样质谱分析仪(MIMS)直接测定反硝化产物溶解N2浓度,用吹扫捕集-气相色谱法测定溶解N2O浓度,并估算二者净增量和水气交换通量.结果表明,溶解N2和N2O净增量有明显的区域变化,从淡水端向海域减少,N2净增量为-9.9~66.8μmol.L-1,N2O净增量为4.3~31.5 nmol.L-1;N2O饱和度为170%~562%,平均352%;N2水气通量为-2.9~53.2 mmol.(m2.d)-1,N2 O水气通量为5.2~23.9μmol.(m2.d)-1,N2 O通量占总通量的0.03%~1.2%(平均0.25%).温度和营养盐(氮、磷)是影响九龙江河口区反硝化作用的重要因子;淡水端(盐度〈0.5)反硝化作用及其空间分布主要受硝酸盐含量控制,海水端溶解N2与N2O的增加主要来自淡水端的输送,并受盐度梯度(混合作用)影响. 相似文献
463.
《中国ISO14000认证》2012,(3):11-11
2012年全国环境监测工作会议10日在广州召开。环保部副部长吴晓青在会上要求,各地一定要将PM2.5真实的监测数据发布出去。 相似文献
464.
465.
李育双 《安全.健康和环境》2012,12(6):49-50
石油工程作业过程本身就是一个复杂的人-机-环境系统,生产过程存在较多的不确定因素.石油工程行业发生的重大安全生产事故分析表明,由于人的失误(包括管理的失误)导致的事故占70%~90%,我国事故统计表明,85%以上的事故都是因“三违”造成的. 相似文献
466.
467.
采用极化曲线、旋转圆盘电极试验和失重(质量损失)法研究了低合金钢在添加了H。o:的海水中腐蚀加速的主要影响因素。结果发现低合金钢在添加H2O2的海水中腐蚀加速主要受到了H2O2浓度、温度、搅拌速度和H2O2添加周期的影响。研究表明,搅拌速度不变、H2O2添加周期相同的条件下,在H2O2浓度为0.8mol/L的70℃海水中,低合金铜的腐蚀加速最显著;在试验的转速范围内,加速作用随搅拌速度增大变得更为显著;H2O2加入后350min内加速作用较明显。 相似文献
468.
中国主要水系沉积物中重金属分布特征及来源分析 总被引:17,自引:1,他引:16
本文简要综述了中国主要水系沉积物中重金属(Cd、As、Zn、Pb、Cu、Hg、Cr)的分布特征,系统讨论了区域城市化进程对水环境的影响,分析了重金属污染特征及其来源,并采用潜在生态风险指数法评价了中国主要水系沉积物中重金属的潜在生态危害系数和危害指数。结果显示,中国主要水系表层沉积物中重金属的复合污染状况评价结果是:Cd>Hg>Pb>As>Zn>Cr>Cu。其中,Cd元素的Eir值介于41.25~1755.00之间,属于轻微到极强生态危害,其中大部分样点属于强至极强生态危害。Hg元素的Eir值介于115.29~470.83之间,属于强到极强生态危害,其中大部分样点属于很强至极强生态危害。地区对比而言,综合污染状况以海河和珠江较为显著,长江污染最轻。就其来源来讲,海河流域和珠江流域污染来源主要为工业污染,长江和黄河主要是流域岩石风化和土壤侵蚀。 相似文献
469.
某钢厂2#转炉一次烟气除尘系统由原来"两文"系统改为"塔-环隙"系统,经过比较研究两种除尘系统的运行效果得出:塔-环隙系统实现喉口自动调节,出口含尘浓度明显降低,煤气回收利用率基本持平。 相似文献
470.
通过二维纵向横向平均水动力学和水质模型(CE-QUAL-W2模型)来模拟上海大型饮用水水库的水质状况。模型初步模拟了该水库中不同深度水层的水质状况,使用2011年1月到2011年11月单月(包含一年四季代表性)的数据对模型主要参数进行校正。结果显示,水质状况的模型计算值与实测值比较接近,与实际情况较吻合,AME和RMS值较好,预测该水库的水质是Ⅰ~Ⅱ类。通过本文对该(CE-QUAL-W2模型)的应用得出的结果显示,该模型也适合模拟一些具有湖泊特性的河流,尤其适用于对水体的水质评估。 相似文献