载溴活性炭去除烟气中的单质汞

为提高活性炭对烟气中单质汞的吸附作用,利用溴对活性炭进行处理.通过对吸附容量和吸附动力学的测试,研究了载溴活性炭对气体中的单质汞的去除行为.结果表明,载溴可使活性炭对单质汞的吸附量显著增加,并加快对单质汞的吸附速率.实验条件下,当载溴量为0.33%时,活性炭对汞的饱合吸附量可增加约80倍,吸附容量达0.2mg/g;相对吸附系数增加了约40倍.溴负载量越高,吸附强化作用越显著.温度升高,载溴活性炭的吸附能力略有下降,烟气中的二氧化硫对单质汞的吸附速率略有抑制作用.     

2008年奥运期间北京不同粒径大气颗粒物中元素碳和有机碳的变化特征

采用安德森撞击式分级采样器采集2008-06-01～2008-09-30不同粒径的大气颗粒物样品,并用美国沙漠所DRI(desert research institute)的Model 2001A热光碳分析仪对其中的元素碳和有机碳进行了分析.结果表明,平均有56%、55%和73%的PM、OC和EC富集于粒径<2.1 μ...     

合肥市PM2.5和PM10中元素组成特征及重污染成因分析

通过对合肥市2018年大气PM_(2.5)和PM_(10)样品的采集,结合对样品中无机元素的测试分析,研究了PM_(2.5)和PM_(10)中的元素组成特征,并根据合肥市重污染天气和非污染天气下大气颗粒物中元素组成的差异性分析,探讨了合肥市重污染天气的主要污染物来源与成因.结果表明,本研究所检测的16种元素中,Si、Al、Mg和Ca这4种地壳元素在重污染天气的质量浓度较非污染天气低,可能是重污染状况下的静风天气引起的地面扬尘减少所造成的; S、Na、K、Cl、Ti、Fe、P、Cu和Ni等元素在重污染天气的质量浓度较非污染天气高,其中S元素的增幅最大,在重污染天气所占的比重和富集因子也大大提升,表明燃煤排放源是合肥地区重污染天气的主要污染成因;重金属元素含量低、富集因子大,其主要来源可能为垃圾焚烧、机动车和工业排放.     

餐饮源挥发性有机物组成及排放特征

餐饮油烟是城市挥发性有机物（VOCs）的重要来源之一,对人体健康有较大的危害性,对室内外空气质量也有重要的影响,因此对其排放特征的研究具有十分重大的意义.本实验通过模拟油的加热及烹饪过程,利用气相色谱-质谱联用仪（GC-MS）,以油品、调味料和菜品为变量,对不同情况下排放油烟中VOCs的排放特征及化学组成进行了分析.结果表明,油品的排放因子范围为0.81~2.53g·kg^-1,主要排放卤代烃和烷烃;调味料的排放因子范围为25.06~40.18g·kg^-1,主要排放烷烃;辣椒炒肉排放量远高于番茄炒蛋,辣椒炒肉主要排放卤代烃,番茄炒蛋主要排放芳香烃和烷烃.     

长春秋季细颗粒物中有机气溶胶组成特征及来源

利用大流量采样器采集了长春城郊2016年10月至2016年11月大气细颗粒物(PM_(2.5))样品共40套,分析了颗粒物中的有机碳(OC)、元素碳(EC)以及非极性有机化合物(主要包括正构烷烃、多环芳烃以及藿烷类化合物)和生物质燃烧标志物左旋葡聚糖的质量浓度,并用分子标记物、特征比值及主成分分析-多元线性回归(PCA-MLR)模型等方法探讨了有机气溶胶的主要来源.结果表明,观测期间PM_(2.5)的平均质量浓度为(79. 0±55. 7)μg·m~(-3),OC和EC的平均质量浓度分别为(20. 7±15. 6)μg·m~(-3)和(2. 2±1. 1)μg·m~(-3),分别占PM_(2.5)的26. 2%和2. 8%.所测非极性有机化合物的总平均浓度为(186. 3±104. 5) ng·m~(-3),浓度高低顺序为正构烷烃[(101. 3±67. 0) ng·m~(-3)]多环芳烃[(81. 4±46. 0) ng·m~(-3)]藿烷类化合物[(3. 8±1. 9) ng·m~(-3),其主要来源包括煤燃烧源、生物质燃烧源以及交通源.主成分分析-多元线性回归模型得出该地区有机气溶胶主要排放源的相对贡献依次是煤燃烧源(47. 0%)、生物质燃烧源(42. 6%)和交通源(10. 4%).本研究结果可为我国东北地区有机气溶胶污染防控提供科学依据.     

北京市夏季不同O3和PM2.5污染状况研究

从天气背景场、气象要素、前体物和PM_(2.5)化学组分、气团运动轨迹以及大气氧化性等方面对北京市夏季两种不同的O_3和PM_(2.5)污染状况进行了分析.结果表明,O_3达到中度污染而PM_(2.5)浓度优良(O_3和PM_(2.5)一高一低)污染状况的天气形势场为:高空为偏西北气流,地面受高压后部控制;而O_3和PM_(2.5)同时达到中度污染(O_3和PM_(2.5)两高)的天气形势场为:高空为偏西气流,地面受低压控制.与O_3和PM_(2.5)一高一低污染状况相比,O_3和PM_(2.5)两高时的气象要素特征为:偏南风更为明显和相对湿度更高.O_3和PM_(2.5)两高时污染物浓度演变特征为,O_3和PM_(2.5)的起始浓度较高,PM_(2.5)日变化特征更为明显,而O_3平均浓度却低于O_3和PM_(2.5)一高一低的污染状况.前体物、大气氧化性以及PM_(2.5)化学组分分析的结果表明,较高的起始浓度在不利气象条件下的积累和吸湿增长以及当天较大偏南风造成的区域传输可能是造成O_3和PM_(2.5)两高污染状况中PM_(2.5)浓度达到四级中度污染的主要原因.     

广州市灰霾期间大气颗粒物中有机碳和元素碳的粒径分布

使用冲击式采样器(MOUDI)采集广州市灰霾形成过程的大气颗粒物.分析了有机碳(OC)和元素碳(EC).结果表明,灰霾期间大气主要消光部分积聚态颗粒物及其中的OC和EC,在PM10(可吸入颗粒物)中所占的比例及其绝对浓度要远高于正常天气.正常天气OC和EC呈双模态分布,严重灰霾天气EC的粒径分布呈单一模态分布,OC的粒径分布呈双模态分布,峰值都向大粒径方向偏移.结果显示,大气颗粒物、OC和EC在积聚态的大幅度增长是形成灰霾天气的重要原因.     

大气汞氧化还原过程与机制的计算化学研究进展

大气中汞的氧化还原反应对于其全球生物地球化学循环起着极其重要的作用,它促进了汞在全球范围内的扩散.汞主要以气态元素汞的形态释放到大气中,并经历复杂的均相和非均相化学反应,被氧化为活性气态汞和颗粒态汞;同时,活性气态汞也可经过光致还原反应光解生成气态元素汞.计算化学是一种基于理论方法利用计算软件来对化学现象和本质进行解释...     

铁浓度诱导的三角褐指藻生长和生化组分变化

采用试验生态学方法,以海洋硅藻三角褐指藻(Phaeodactylum tricornutum)为研究材料,设置一系列铁浓度处理(3.15mg·L-1、6.30 mg·L-1、9.45 mg·L-1、18.90 mg·L-1和34.65 mg·L-1),着重测定藻液光密度(OD450)、比生长率、藻细胞密度、藻生物量、叶绿素含量和蛋白质含量等生理生化指标,探讨铁浓度对海洋微藻生长特性和生化组分的影响.结果表明,铁浓度对三角褐指藻的生长状况产生了显著的影响.三角褐指藻经培养48 h后,不同铁浓度下的藻液光密度(OD450)存在显著的差异,6.30 mg·L-1铁浓度下的藻液光密度值(OD450)最高,而随着铁浓度的进一步升高,藻液光密度值(OD450)却明显降低;比生长率和藻细胞密度在3.15 mg·L-1到9.45 mg·L-1铁浓度范围内随着铁浓度升高而增大(最大值分别约为0.609 d-1和1200×104 cell·mL-1),但高于9.45 mg·L-1的铁浓度显著降低了比生长率和藻细胞密度;在试验所设置的铁浓度范围内,藻生物最表现出随铁浓度的升高而增大的趋势,34.65 mg·L-1铁浓度下的藻生物量高达0.460 mg·ML-1.同样地,微藻叶绿素a含量和蛋白质含量也明显地受到铁浓度的影响.在3.15 mg·L-1到18.90 mg·L-1铁浓度范围内,叶绿素a含量逐渐增高(最大值为2.41 mg·L-1);同样地,蛋白质含量在9.45 mg·L-1.铁浓度下达到最大值(0.153 mg·mL-1),而随着铁浓度的逐渐升高,叶绿素和蛋白质含量却明显降低.研究结果表明.铁浓度诱导海洋微藻的生长及代谢发生变化.一定较高浓度的铁显著地促进了藻细胞的生长繁殖和藻细胞化学组分的转化和积累.这些发现将有利于加深认识铁浓度在海洋生态系统中扮演的角色,进一步明确赤潮爆发的生理生态机制,从而有助于人们采取有效的预测、预防和管理措施以降低赤潮的危害.     

北京城区大气PM_(2.5)主要化学组分及污染特征

为了解北京城区大气PM2.5主要化学组成特征,于2012年8月─2013年7月对城区石景山、东四和通州3个采样点及城区对照点定陵和区域传输点榆垡开展为期1 a的PM2.5组分研究,共获得268组样品.结果表明:城区平均质量浓度大于1.0μg/m3的组分有OC、NO3-、SO42-、NH4+、EC、Cl-、Si、Ca、Al、K+,其中ρ(OC)、ρ(NO3-)、ρ(SO42-)、ρ(NH4+)分别为(22.2±17.1)、(21.5±25.9)、(19.8±23.7)、(14.3±16.8)μg/m3,分别占ρ(PM2.5)的17.9%、17.3%、15.9%、11.5%,城区各主要组分的平均质量浓度明显大于对照点;城区各采样点之间主要组分所占比例相差不大,与城区对照点、区域传输点差异明显;春、夏、秋、冬四季城区采样点的主要组分均为OC、NO3-、SO42-、NH4+,这4种组分质量浓度之和分别占各季ρ(PM2.5)的62.5%、54.2%、46.0%、62.7%,其中春季ρ(NO3-)、夏季ρ(SO42-)、秋冬季的ρ(OC)相对较高;北京城区各采样点均受SOC影响较大,OC/EC〔ρ(OC)/ρ(EC)〕的平均值为5.7,城区SNA(二次无机气溶胶)占ρ(PM2.5)的比例(15.0%~53.1%)和NO3-/SO42-〔ρ(NO3-)/ρ(SO42-)〕(0.47~1.36)均随空气质量指数上升而增加,同时观测期间北京城区PM2.5中NO3-/SO42-的平均值为1.14,较往年明显增大,表明目前北京城区的PM2.5排放源逐步由以固定源为主向固定源和移动源并重的方向发展.