喀斯特地区端元样品中溶解有机质的多维特征与源辨析研究

由于喀斯特地区水生生态系统中碳循环的复杂性,给溶解有机质(Dissolved organic matter,DOM)的来源解析带来了巨大的挑战和困难.本研究应用C/N比值、δ¹³C组成、紫外-可见吸收光谱与三维荧光光谱等表征技术,综合对比了西南喀斯特地区典型土壤与水生植物样品DOM的多维特征,探讨了示踪喀斯特地区DOM来源的可靠方法与指标.结果表明：水生植物的C/N比值波动范围较大,石灰土的C/N比值偏低,水生植物与土壤样品的C/N比值及δ¹³C组成有所重叠,难以区分DOM的来源.多种紫外吸收系数(a254、a280、a300与a350)侧面反映了不同DOM样品中芳香族化合物的相对丰度,SUVA254、E2/E3、E4/E6与腐殖化指数(HIX、HIXohno)指示了样品之间腐殖化程度的差异,特别是HIX、荧光指数(FI)、SR较好区分了浮游藻类与土壤DOM.修正荧光指数(YFI)还揭示了不同DOM样品的化学组成,与三维荧光光谱的平行因子分析相吻合.此外,黄壤因较低的pH值会使土壤有机质酸解为含氮组分,导致HIX、FI和SR的匹配性不好.除浮...     

几种水合金属氧化物的磷酸根吸附性能

利用简单的碱沉淀法制备不同的水合金属氧化物,并对所得七种水合金属氧化物的磷酸根吸附等温线进行了系统的探讨比较.研究表明,25℃条件下,Al、Fe、Ni、Cu和Ce的水合金属氧化物对磷酸根的吸附最符合Langmuir线性吸附方程,而水合氧化锌和水合氧化钴吸附剂最符合线性等温线模型.所有这七种水合金属氧化物对磷酸根的吸附都...     

污水处理厂污泥水溶解性有机物的光谱特性分析

污泥水是污水处理厂污泥浓缩、稳定、脱水等环节产生的废水,具有污染物浓度高、成分复杂的特点.采用三维荧光光谱和红外光谱研究了污泥水中溶解性有机物(DOM)的光谱特性.污泥水荧光性DOM(FDOM)可利用平行因子分析划分为6个荧光组分,分别为类蛋白质组分C1(275/355 nm)、C4(235/350 nm)和C6(275/305 nm),及类腐殖酸组分C2(250,340/440nm)、C3(320/380 nm)和C5(250/465 nm).重力浓缩和机械浓缩污泥水中COD与所有类腐殖酸组分均正显著相关(P0.01),类蛋白质组分对其影响不大.离心脱水污泥水中组分C1、C4和C5含量明显上升.深度脱水污泥水中FDOM荧光峰位置和强度与其它污泥水存在显著差异,C3和C6分别较离心脱水污泥水升高15.63和7.30倍.与浓缩污泥水相比,离心脱水污泥水中多糖和腐殖酸吸收峰增强,而深度脱水污泥水中蛋白质大量释放,金属离子会与腐殖酸和蛋白质络合引起DOM结构变化.     

基于间隔偏最小二乘法短程硝化反硝化中无机盐氮的近红外光谱

采用序批式活性污泥反应器(SBR)研究短程硝化反硝化系统中稳定条件下无机盐氮的变化规律,利用小波去噪法对无机盐氮的近红外光谱进行预处理,并用间隔偏最小二乘法(iPLS)建立无机盐氮含量的校正模型(iPLS模型).结果表明:小波去噪法对原始光谱中的部分噪声进行滤除,从而提高了模型的精度.采用最小二乘法对预处理后的光谱进行建模,优选出最佳波长区间并将光谱划分为20个子区间,优选出的氨氮特征波数为8243~8663cm-1,亚硝酸盐氮特征波数为4000~4420cm-1.所建模型对氨氮、亚硝酸盐氮校正时的相关系数(rc)分别达到0.9582、0.9544,校正均方根误差(RMSECV)分别为0.0321、0.0406;预测时的相关系数(rp)分别为0.9184、0.8816,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.0790、0.0451.采用实际污水为原水时校正模型对氨氮、亚硝酸盐氮预测的相关系数(rp￠)分别为0.9190、0.8739,预测均方根误差(RMSEP′)分别为0.0578、0.0229.模型对氨氮和亚硝酸盐氮的预测总体效果较好.用小波去噪和最小二乘法建立模型不仅能有效减少建模所需变量数、缩短运算时间,而且模型预测精度较高,为无机盐氮的快速测定提供了一种可行的分析技术.     

土壤胡敏素对铜离子的吸附作用及其机理研究

以暗棕壤为供试土壤,研究了不同溶液pH值、离子强度、接触时间、反应温度和初始铜离子(Cu~(2+))浓度条件下,胡敏素对Cu~(2+)的吸附作用;利用扫描电子显微镜(SEM)、X-射线能量色散谱(EDS)、傅立叶变换红外光谱(FTIR)和X-射线光电子能谱(XPS),对胡敏素/胡敏素-Cu~(2+)复合物的表面形貌、元素分布和官能团组成进行了分析;应用延展X-射线吸收精细结构谱(EXAFS),对吸附态Cu~(2+)的局域配位结构进行了表征.结果表明:胡敏素对Cu~(2+)的吸附量随pH值、接触时间、反应温度和Cu~(2+)浓度的增加而增加,但随离子强度的增加而下降;吸附动力学符合准二级动力学方程,而吸附等温线用Langmuir方程的拟合效果较好;吸附过程需要能量,是自发、吸热和自由度增加的缔合反应;吸附Cu~(2+)之后,胡敏素表面产生了团聚现象,表面羧基、羟基、吡啶氮和N—O基团参与了Cu~(2+)的吸附作用,同时吸附态Cu~(2+)是以内层配位形式与胡敏素表面的O/N和C原子结合.     

长江下游居民区降水地表径流的污染特征

城市地表径流是重要非点源污染源之一,其研究对于我国城市水环境质量控制具有重要的现实意义.本文选择我国长江下游地区典型居民区下垫面作为研究对象,采集不同下垫面的多场降雨径流,探究分析其中主要金属污染物和溶解性有机质（DOM）的分布、结构特征和污染负荷.结果发现,不同下垫面地表径流中重金属均呈现一定程度的超标现象,其浓度由高到低排序为：Zn > Cu > Pb > Sb > Cd,不同下垫面地表径流污染特征呈现了显著的差异,交通主干道的金属和DOM污染均最为严重;不同下垫面有机质结构特性也呈现出了明显的差异;地表径流DOM与阳离子金属污染物（Cu）的结合作用强烈,紫外差分光谱和傅里叶变换红外光谱显示其结合位点位于羧基、酚羟基和C＝C结构,而类金属污染物（Sb）则结合较弱,其在径流中可能以游离态存在;研究区域不同金属污染物对临近水体产生的污染年负荷依次为：Zn > Cu > Pb > Sb > Cd,无锡和南京采样区DOM的单位面积污染负荷分别为0.93 g·（m²·a）^-1和8.72 g·（m²·a）^-1.结果表明需要针对不同下垫面属性和不同污染物结构特征开展对应的污染拦截措施,相关结果可以为长江下游流域水环境质量改善提供参考信息.     

堆肥处理对污泥腐殖物质组成和光谱学特征的影响

采用凝胶(Sephadex G-75)色谱、荧光光谱和红外光谱法研究了污泥堆肥的HA和FA在堆制前后的组成与结构特征变化．凝胶色谱分析表明,污泥经过63d堆腐后,HA中大分子组分含量明显提高;而FA则由不同分子量物质组成,其中小分子量物质占主要部分,在堆腐以后,FA中大分子物质含量下降30％,小分子量物质含量则相对增加．同时,荧光光谱、红外光谱的结果表明：随着污泥堆肥的进行,HA中有机物不饱和结构的多聚化或联合程度增大,芳香结构物质含量增加;但经过堆制的FA具有更多的结构简单的低分子量物质和更低的芳构化水平．     

掺钴水钠锰矿对铅的吸附及对砷的氧化

为了研究过渡金属离子掺杂对锰氧化物作为环境友好材料物理化学性质的影响,在浓盐酸还原高锰酸钾制备水钠锰矿过程中添加氯化钴,在常压回流条件下一步合成了三维纳米微球状水钠锰矿,考察了其铅吸附和砷氧化能力.应用粉晶X射线衍射、化学分析、N2物理吸附、场发射扫描电镜（FE-SEM）、X射线光电子能谱（XPS）等手段表征产物晶体结...     

辽河流域与英国中部河湖水体中溶解有机质的荧光特性

运用三维荧光光谱技术对辽河流域和英国中部水体中溶解有机质(DOM)的荧光光谱特性进行了分析.结果表明,辽河流域各研究水体中DOM包含4种荧光组分,即类色氨酸、类酪氨酸、可见光区和紫外光区类腐殖质,通过对荧光特性定量指标的分析可知,辽河流域各研究断面水体中类腐殖质物质内源作用大于陆源,DOM具有较强的新近自生源,各河流水体中DOM腐殖化程度顺序为:浑河中游海城河中游蒲河下游太子河下游.相比之下,英国河湖中,除了River Tame含有以上4种荧光组分外,其它水体中均没有发现类酪氨酸荧光物质,甚至在River Tern中仅含有类腐殖质荧光物质,河湖中DOM含有较少的新近自生源组分,以陆源影响为主.另外,辽河流域水体中类蛋白与类腐殖质荧光峰强度比值大于英国各河流水体的平均值.由此可以推断,辽河流域各研究断面大量污染物的输入,是造成其严重内源污染的主要原因,从而使水体中DOM含量增加,英国各河流断面其DOM主要来自于水体本身存在的大量微生物和浮游植物的代谢活动以及土壤有机质经雨水的冲刷流入水体的贡献.     

基于机器学习分类算法解析EIS数据的有机涂层性能评价方法

目的 基于机器学习分类算法快速评估有机涂层的防腐性能。方法 通过实验室加速试验模拟涂层真实的退化过程,并根据测得的电化学数据,分析不同退化阶段的等效电路元件参数。随后,采用随机抽样方法获取大量数据,用于机器学习模型训练。通过对比支持向量机(SVM)、k最近邻(k-NN)和随机森林(RF)3种不同的机器学习算法,以及多种输入特征集训练的涂层性能分类器模型的准确率,分析最适合用于涂层性能快速评估的机器学习算法和电化学特征。结果 根据不同输入特征训练的k-NN和RF模型均表现出良好的预测效果,而SVM模型的预测效果相对较差。根据不同频率范围训练的分类器模型中,在低频区表现最佳,而在高频区表现较差。结论 基于阻抗虚部、虚部+实部和阻抗模值3种输入特征训练的RF分类器模型的预测效果最准确。不同频率区间内,低频区的阻抗特征更能准确表征涂层性能。