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531.
Co3O4具有优良的活化过硫酸盐的性能而受到人们的重视,但Co3O4粉体易团聚、使用过程中难以分离、易流失和重复利用率差等问题严重制约了其实际应用.通过水热法制备碳化三聚氰胺泡沫负载Co3O4非均相催化剂.采用X-射线衍射仪(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)对催化剂的结构和表面形貌进行分析.研究不同因素对催化剂活化过硫酸氢钾(PMS)降解罗丹明B(RhB)的性能.其最优催化工艺参数:催化剂投加量为35 mg·L-1、PMS质量浓度为50 mg·L-1和pH为7、RhB初始质量浓度为10 mg·L-1,30 min反应后对RhB降解率为98%.结果表明,增大碳化泡沫负载Co3O4非均相催化剂投加量和PMS质量浓度能明显提高对RhB的降解率;而增加RhB初始质量浓度和提高pH值会明显抑制RhB的降解率.催化反应过程符合准一级动力学方程.温度对RhB降... 相似文献
532.
有机膦萃取分离制革污泥淋滤液中Cr和Fe 总被引:1,自引:0,他引:1
采用磷酸二(2-乙基己基)酯(D2EHPA)和磷酸三丁酯(TBP)为萃取剂,萃取分离制革污泥淋滤液中的Cr3 与Fe3 .结果表明,在pH 2.2时,采用5?EHPA-正己烷萃取体系,Fe3 的萃取率达到99%,有效地分离了制革污泥淋滤液中的Fe3 和Cr3 .以5 mol·l-1的盐酸作为反萃剂反萃负载有机相,20min时的反萃率可以达到90%左右.以TBP和 D2EHPA为萃取剂萃取分离Cr3 与Fe3 时,降低了污泥淋滤液中Fe3 的萃取率,这是由于TBP的加入降低了D2EHPA的有效浓度.同时TBP的加入阻碍了萃取物分子和反萃剂的接触,降低了Fe3 的反萃率. 相似文献
533.
电气石和沸石对土壤-小麦幼苗系统中重金属行为的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
为探明电气石对重金属污染土壤的修复能力,本文采用盆栽方法研究了电气石对小麦幼苗的生长及对重金属积累的影响,并与常用改良剂沸石进行修复效果的比较.结果表明,添加电气石和沸石均能有效提高小麦幼苗的株高、干重和叶绿素含量,其中干重最大能提高1.56倍;电气石和沸石处理均能有效降低小麦幼苗对Cd、Cu、Pb、Zn的积累,总体体现为电气石修复效果优于沸石,添加电气石组Cd、Cu、Pb、Zn最大分别降低37.93%、41.45%、16.35%和20.65%.因此,新型材料电气石可用于重金属污染土壤的修复. 相似文献
534.
535.
536.
Fenton试剂氧化法修复2,4-二氯酚污染土壤的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
在泥浆体系中采用Fenton试剂氧化法修复2,4-二氯酚(2,4-DCP)污染的土壤.在恒温、避光条件下,研究2,4-DCP在泥浆体系中的解吸作用,并考察过氧化氢、硫酸亚铁、pH值、水土比、磷酸二氢钾、腐殖酸(HA)等因素对2,4-二氯酚去除效率的影响.试验结果显示,2,4-DCP在泥浆体系中有较高的解吸速率;2,4-DCP的解吸效率与水土比有关,水土比越大,解吸效率越高.研究表明:Fenton试剂氧化法能够有效地去除土壤中的2,4-DCP,过氧化氢和铁的最佳质量比为5:1,最佳pH值范围为2-3;水土比越大,2,4-DCP的去除效果越好;在pH=3时,磷酸二氢钾浓度、腐殖酸投加量和催化剂种类对2,4-DCP的去除效率影响很小. 相似文献
537.
为评价典型有机污染物共存情况下对长江上游三峡库区特有珍稀鱼类的环境风险,以稀有鮈鲫(Gobiocypris rarus)为对象,研究了多环芳烃和酞酸酯的代表物苯并芘(BaP)和邻苯二甲酸二(2-乙基己基)酯(DEHP)单独及复合暴露而引起的内分泌干扰效应。将成年稀有鮈鲫暴露于不同浓度的BaP(0.1、1μg·L~(-1))、DEHP(10、100μg·L~(-1))和BaP+DEHP((0.1+10)、(1+100)μg·L~(-1))中28 d后,测定了体质系数、性激素含量、下丘脑-垂体-性腺(HPG)轴和肝脏中与生殖相关基因的表达。结果表明:在雌鱼中,单独BaP或DEHP暴露对鱼体性激素含量、基因表达量无显著影响; BaP和DEHP复合暴露时,高浓度组睾酮(T)含量升高但雌二醇(E2)含量下降,fsh、vtg、 cyp17和17β-hsd基因表达量上调,cyp19a则下调,表现出协同毒性。因而雌鱼中性激素水平的改变可能与类固醇合成相关基因表达量的改变有关。而无论在单独暴露或是复合暴露情况下,对雄鱼体内性激素无显著影响。以上检测到的激素或基因表达量的改变主要发生在高剂量的复合暴露组中,而长江上游三峡库区水体中多环芳烃和酞酸酯含量低于暴露的最低浓度,因此推测,库区存在的多环芳烃和酞酸酯同时作用时不会对三峡库区上游水体中的鱼类产生生殖内分泌干扰效应。 相似文献
538.
539.
540.
基于RBF神经网络模型的砂土液化震陷预估法 总被引:1,自引:0,他引:1
以我国海城地震、唐山地震和日本新漏地震中建筑物地基的液化震陷实测资料为基础,地震动方面选取地震烈度,,上部结构特征方面选取基底压力P、基础类型r、宽深比BD。和建筑物的长高比L/H,地基土方面选取土的相对密度Dr、上覆非液化土层厚度Da、地下水位dw,共8个影响建筑物地基震陷的主要因素作为神经网络模型的输入参数,地基震陷量与液化土层的深度之比SD作为神经网络模型的输出,采用径向基函数神经网络模型建立建筑物地基的液化震陷预估模型,并利用该模型建立了因素影响趋势线,通过对该神经网络模型的建立、运行和检验,得到了各因素对砂土液化引起的地基震陷量大小的若干影响规律。 相似文献