An assessment of indoor air quality in recent Mexican immigrant housing in Commerce City, Colorado

An indoor air quality assessment was conducted on 100 homes of recent Mexican immigrants in Commerce City, Colorado, an urban industrial community north of Denver. Head of households were administered a family health survey, filled out an activity diary, and participated in a home inspection. Carbon monoxide (CO) and carbon dioxide (CO₂) were measured for 24 h inside the main living area and outside of the homes. Harvard Impactors were used to collect 24-h samples of PM_2.5 at the same locations for gravimetric analysis. Dust samples were collected by vacuuming carpeting and flooring at four locations within the home and analyzed by ELISA for seven allergens. Mean indoor and outdoor PM_2.5 levels were 27.2 and 8.5 μg m⁻³, respectively. Indoor PM_2.5 and CO₂ were elevated in homes for which the number of hours with door/window open was zero compared to homes in which the number of hours was high (>15 h). Indoor PM_2.5 levels did not correlate with outdoor levels and tended to increase with number of inhabitants, and results indicate that the source of indoor particles were occupants and their activities, excluding smoking and cooking. Mean indoor CO₂ and CO levels were 1170 and 2.4 ppm, respectively. Carbon monoxide was higher than the 24-h National Ambient Air Quality Standard in 3 of the homes. The predominant allergens were cat (Fel d 1) and mouse (Mus m 1) allergens, found in 20 and 34 homes, respectively.     

超声辐射浸渍法制备Fe-Ni-Mn/Al_2O_3催化剂及性能研究

以Al2O3为载体,分别采用超声辐射浸渍法和普通浸渍方法制备Fe-Ni-Mn/Al2O3催化剂。采用BET、XRD和SEM对催化剂的理化性质和孔结构进行了分析,以模拟酸性绿B废水为研究对象考察催化剂的催化性能。实验结果表明,浸渍溶液pH值和焙烧温度显著影响催化剂的性能。与普通浸渍法相比,超声浸渍法制备的Fe-Ni-Mn/Al2O3催化剂对酸性绿B脱色反应表现出较高的催化活性。     

Ti/BDD/PbO_2复合电极在化学需氧量测定中的应用

以钛基掺硼金刚石为基体,采用电沉积的方法制备了Ti/BDD/PbO2复合电极,并将其用于化学需氧量（COD）的测定。采用扫描电子显微镜（SEM）和X射线衍射谱图（XRD）表征了电极的微观形貌及结构,采用电化学工作站考察了电极对有机物响应特性。实验结果表明,在1.45 V的低电位条件下,线性范围为0.5～175 mg/L,检测限为0.3 mg/L（S/N=3）。采用Ti/BDD/PbO2复合电极测定法和重铬酸钾标准方法对市政污水、食品废水及印染废水的对比结果表明,2种方法的相对误差小于10%,具有良好的一致性。     

混凝-生物接触氧化处理合成橡胶碱洗废水

对化学合成橡胶碱洗废水进行了有机组分和可生化性分析,废水主要含有氯甲烷、六甲苯、异丁醇、甲醇等污染物质,生化降解实验中废水TOC可在6 d内从60.9 mg/L下降至0.0 mg/L,可生化降解性好,适于生化处理。选择混凝-生物接触氧化组合工艺对废水进行处理,采用优化条件(pH=8、PAC=40 mg/L、PAM=8 mg/L)进行混凝,碱洗废水COD去除率为9.95%~72.94%(平均31.51%);混凝后的碱洗废水与冲洗废水1∶5混合进行接触氧化处理,在HRT为36 h的情况下,COD去除率为65.6%~72.6%(平均70.4%),出水COD为134~331 mg/L,满足企业废水排放市政管网的要求;同时,实验发现COD去除率与COD容积负荷存在指数函数变化关系。     

高含氮印染废水强化脱氮处理组合工艺

为考察UASB-A/LO/O（缺氧/低氧/好氧）组合工艺的实际应用效果,将该工艺应用到规模为6 000 t/d的实际工程中,考察其对高含氮印染废水处理效果,同时采用微生物高通量测序对A/LO/O工艺中的微生物菌群结构进行解析.结果表明:在前处理废水进水流量为100 m3/h,染色废水进水流量为150 m3/h,同时A/LO/O工艺污泥回流比为50%左右情况下,COD_Cr、NH₃-N和TN的去除率分别达到91.6%、95.5%和73.5%;染色和前处理废水在改良UASB内均实现了高效厌氧氨化,染色废水厌氧出水中ρ（NH₃-N）/ρ（TN）保持在80%以上,前处理废水厌氧出水保持在85%以上;调节UASB运行参数可对VFAs（挥发性脂肪酸）进行有效调控,从而为后段反硝化工艺提供高品质碳源,实现高效脱氮;A/LO/O系统对COD_Cr、NH₃-N、TN有较好的去除效果,其脱氮性能主要靠变性菌门（Proteobateria）发挥作用,该系统中低氧池的微生物种类最为丰富且发生短程硝化反硝化,对污染物去除贡献最大,当低氧池△ρ（COD_Cr）/△ρ（TN）在18.6左右时,TN去除率最高,达到82%.研究显示,该组合工艺对工程中高含氮印染废水的脱氮效果良好.      

Mg/Al双金属氧化物对As(V)吸附性能的研究

研究了以镁铝水滑石为原料制备的Mg/Al双金属氧化物对溶液中As(V)的吸附作用及其影响因素.结果表明：Mg/Al双金属氧化物对As(V)具有较强的吸附能力,吸附规律符合Langmuir等温吸附方程,根据计算所得的理论最大吸附量为51.02 mg·g-1,与实验得出的最大吸附量50.53 mg·g-1基本一致;运用3种...     

硫磺/石灰石自养反硝化系统脱氮除磷性能研究

为了考察硫磺/石灰石系统对于低C/N的城市污水进行同步脱氮除磷的性能,设计了体积比为1∶1的硫磺/石灰石柱式反应器,以人工配水为处理对象,采用厌氧生物滤池运行方式,研究了HRT、初始磷浓度、pH、温度等因素对其脱氮除磷性能的影响.结果表明,在进水NO 3^--N为30 mg/L左右,PO4^3--P为15 mg/L条件...     

食物缺乏对方斑东风螺幼螺代谢的影响

通过室内模拟测定了方斑东风螺幼螺在禁食120 d中耗氧与氨氮排泄的连续变化.结果显示,随着饥饿时间延长,幼螺耗氧率呈指数式下降;排氨率先较快下降后有一定程度回升,实验结束时分别下降为对照的37.02%,75.32%.饥饿60 d前,氧氮比(O/N)较高(35.34～46.56),60～90 d有所下降(25.92～28...     

不同停曝比对连续流亚硝化颗粒污泥运行的影响

在（25~28℃）下,接种成熟亚硝化颗粒污泥于连续流反应器,为避免通过蠕动泵的污泥回流所造成的颗粒污泥破碎,采用内置沉淀区进行内回流,调整停曝比为1：1、2：1和1：2,研究不同停曝比对连续流亚硝化颗粒污泥系统稳定性的影响.结果表明,控制停曝比为1：1和2：1,亚硝化性能良好,阶段末期亚硝酸盐积累率分别为85.2%和94.5%,控制停曝比为1：2,亚硝化性能逐渐恶化,阶段末期氨氧化率和亚硝酸盐积累率下降至64.1%和58.7%.批次试验表明,间歇曝气相对连续曝气可在一定程度上较好地抑制亚硝酸盐氧化菌（NOB）的相对活性,停曝时间越长,对NOB的活性抑制越好,但由于停曝时间过长也将导致氨氧化率降低,故在亚硝化工艺中,可采用1：1停曝比并协同其他控制条件的方式来实现连续流亚硝化工艺的长期稳定运行.污泥性能分析表明,在停曝比为1：1~1：2范围内,停曝时间越长,颗粒污泥结构越稳定,停曝时间越短,反应器内选择压较小,致使污泥沉降性能变差,部分亚硝化颗粒污泥解体,此外,胞外聚合物（EPS）化学分析及三维荧光光谱分析显示,停曝比为2：1条件下,蛋白（PN）含量较高且蛋白/多糖（PN/PS）值也较高.     

基于机器学习和卫星遥感的PM2.5/10 空间连续分布反演方法研究

在过去的几十年里,快速的经济发展以及工业化、城镇化进程加速使得中国的资源环境承担的压力不断加大。作为影响空气质量的首要污染物,PM_2.5和PM₁₀（记为PM_2.5/10）直接影响着广大人民群众的身体健康。因此,针对PM_2.5/10浓度进行遥感反演研究,对环境监测和控制改善全国空气环境质量具有重要的意义。近些年来,随着对近地面PM_2.5/10浓度研究的不断深入,基于遥感影像数据进行PM_2.5/10浓度的反演方法也日益增多。本文利用Google Earth engine（GEE）平台获取了海量的Landsat 8 OLI遥感影像数据,并结合气象信息、空间特征等参数,采用机器学习中常用的多层映射反向传播神经网络构建了波段反射率与PM_2.5/10浓度之间的反演模型,以获得PM_2.5/10在研究区域的连续分布。为了提高基础PM_2.5/10反演模型的反演精度,还从影响因素和前溯时间两个维度出发,探寻了模型的最优化输入参数组合,并最终实现了对PM_2.5/10浓度的精准反演。以北京市地区为例,模型的PM_2.5和PM₁₀的反演精度R²分别达到0.814和0.796,均方根误差RMSE分别为19.21 μg?m^?3和28.31 μg?m^?3。鉴于该反演结果具有较高的准确性和可靠性,本文所建立的方法模型为研究PM_2.5/10在空间上的连续分布特征提供了新的思路和方法,具有较为重要的科研意义与广泛的应用价值。