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81.
文章介绍了一种能耗低、效率高、快速生产臭氧的新装置。文中对该装置的工作原理、臭氧的生产过程、影响臭氧产率的因素以及该装置的特点等进行了简要介绍。 相似文献
82.
建立了一套中试规模的污泥臭氧原位减量(SOR)系统,通过长期(111 d)运行考察了其对四环素、土霉素、强力霉素和阿奇霉素的去除效果.结果表明,SOR工艺可以实现剩余污泥零排放,化学需氧量和氮的去除性能与常规厌氧/缺氧/好氧(A/A/O)工艺接近,但除磷性能有所下降.SOR工艺出水中目标抗生素浓度与常规A/A/O工艺无明显差别,而污泥中目标抗生素含量明显低于常规A/A/O工艺.质量衡算表明,目标抗生素在A/A/O及SOR工艺中的输入输出均渐趋平衡;SOR工艺进水中91.2%~98.1%的目标抗生素被臭氧降解,而常规A/A/O工艺进水中82.3%~91.2%的目标抗生素随剩余污泥排放.因此,SOR工艺可以同步削减污水处理厂中剩余污泥及抗生素向环境中的排放. 相似文献
83.
台风“安比”对河北东南部地区一次O3污染影响的特征分析 总被引:2,自引:0,他引:2
利用欧洲中心ERA-Interim数据以及河北省环境监测站、气象站观测资料,对2018年7月22—24日台风"安比"影响河北前后的一次O_3污染过程的生成、维持、清除进行动力分析,结果如下:台风外围的副热带高压天气型结构有利于河北南部地区污染物的积聚,其演变对预报大气光化学污染具有重要的意义;台风降水对O_3污染有非常好的清除作用,降水量越大,清除效果越好;高压带内部的高温有利于光化学反应,有利于O_3污染的形成;近地层的弱风辐合场与下沉气流的双重作用对O_3污染形成有很好的贡献;旋转形变效应(ds)负值区与河北中南部O_3污染区域对应;动力条件促使湍流运动加强,对O_3污染的清除有很好的作用.通过相关系数检验发现石家庄、邢台5 cm土壤温度和臭氧小时浓度相关性较高(相关系数0.75~0.85),由于土壤温度增加速度低于地表温度增加速度,臭氧浓度增加速度也低于地表温度增加速度,因此5 cm土壤温度比地表温度更及时反映了臭氧光化学反应强度. 相似文献
84.
为深入分析大气水汽对空气质量的影响,基于2016年成都温江国家气候观象台的气象观测资料和成都市环境监测中心的环境空气质量指数(AQI),首先利用地面气象要素估算出逐时的大气可降水量(PWV),继而结合空气质量指数资料研究了成都地区降水、静稳天气、太阳辐射强度等气象条件对空气质量及其与大气水汽关系的影响.结果表明:在降水条件下,臭氧(O_3)浓度随着PWV的增大而显著减小,PWV与PM_(2.5)、PM_(10)浓度的正相关系数减小,其中对PWV与PM_(10)浓度的相关性影响最大,相关系数减小47.62%.PWV与O_3的负相关系数在春季增大、夏季减小;PWV与PM_(2.5)的正相关系数在秋、冬季减小.当天气处于高静稳指数时,PWV变化对污染物浓度变化的影响更为显著.不同太阳辐射强度下,PWV与O_3的相关性也不同,随着太阳辐射增强,PWV与PM_(2.5)、PM_(10)的相关性从正相关转变为负相关. 相似文献
85.
基于国家干线公路4346个交通监测站日平均监测数据,采用移动源VOCs测算方法,建立国家干线移动源VOCs排放清单,使用最大增量反应活性(MIR)估算VOCs的臭氧生成潜势(OFP),并通过动态分段技术和核密度估计方法对臭氧生成强度的空间特征进行分析.结果表明,客车是国家干线移动源VOCs年排放量最大的源,占客货总排放量70.50%;广东省年排放量最大,占全国干线公路VOCs排放量的10.7%;G15沈海高速年排放量最大,占全国干线公路VOCs排放量的5.4%.烯烃和芳香烃为移动源OFP主要的贡献者,前十种有机污染物占干线移动源总OFP的67.29%.从客货车日均OFP强度上来看,受车流量影响,各干线差异明显.北京天津呈团簇状集聚,至石家庄一线为带状分布;济南淄博潍坊青岛一线呈弯月带状分布;南京苏州上海杭州呈团状,至上海又集聚;粤港澳大湾区以深圳为中心高度聚集;沈阳、郑州、西安、武汉、重庆等交通枢纽出现次一级强度集聚. 相似文献
86.
2018年8月采集太原市大气样品,分析太原市夏季大气VOCs的污染特征,并利用最大增量反应活性系数法(MIR系数法)估算了VOCs的臭氧生成潜势(OFP).结果表明,太原市夏季大气VOCs浓度为17.36~89.60μg/m3,其中烷烃占比58.01%、芳香烃占比20.06%、烯烃占比16.52%、炔烃占比5.40%.大气VOCs浓度变化表现为明显的早晚双高峰特征,且以早高峰影响为主.OFP分析显示,烷烃、烯烃、芳香烃、炔烃分别占总OFP的19.16%、47.74%、31.75%、1.35%,C3~C5类烯烃是活性较高的物种,对O3生成贡献较大. 相似文献
87.
基于兰州市大气VOCs排放清单,选取石化厂、乙烯厂、涂料厂3个典型企业采集VOCs样品,分析其无组织排放特征,并采用MIR(最大增量反应活性)法和LOH(·OH反应速率)法综合评价其化学反应活性,识别各企业的VOCs活性优势物种,同时探究不同企业特征VOCs比值.结果表明:不同排放源φ(VOCs)差异较大,范围为20.8×10-9~6 520.3×10-9.从VOCs物种构成上来看,涂料厂芳香烃占比最高,而石化厂、乙烯厂均以烷烃物种最为丰富,石化厂不同工艺VOCs物种构成略有差异.从活性上看,涂料厂VOCs活性最高,其LOH和OFP(臭氧生成潜势)分别为2 676.9 s-1和72 519.0×10-9,约为其他行业的18~1 000倍,间/对-二甲苯、乙苯、邻二甲苯等物种活性较大;其次为石化厂,其LOH和OFP分别为273.2 s-1和4 039.1×10-9,正戊烷、异戊烷、乙烯、丙烯等物种活性贡献率高,其中柴油工艺对石化厂VOCs活性贡献率最大;乙烯厂的OFP最低,其LOH和OFP分别为4.6 s-1和69.7×10-9,其VOCs活性主要来自乙烯、丙烯、正丁烯等烯烃物种.各工业源BTEX(苯、甲苯、乙苯及3种二甲苯异构体的合称)分布具有一定的差异,对于指示不同VOCs来源有一定的参考价值,但不同源比值的重叠性也表明并非全部VOCs来源可以通过特征物种比值来区分.研究显示,控制工业源特别是涂料与石化工业VOCs的排放有助于控制兰州市O3的生成. 相似文献
88.
江苏省人为源VOCs排放清单及其对臭氧生成贡献 总被引:1,自引:0,他引:1
基于江苏省工业、能源、环境等活动水平数据,结合排放因子法和源成分谱研究成果,建立了江苏省分市、分行业、分物种人为源VOCs排放清单,利用最大增量反应活性(MIR)估算了其对臭氧的生成贡献.结果显示,江苏省2015年VOCs人为源排放量为192.78万t,化石燃料燃烧、工业过程源、有机溶剂使用源、生物质燃烧源、移动源、有机溶剂储运源排放质量分数分别为7.38%、27.93%、39.56%、3.55%、16.18%、5.39%.苏州、南京、徐州3市VOCs排放量居全省前三位,均超过20万t.56种臭氧前驱物所产生的臭氧生成潜势(OFP)总量为542.95万t,行业分布与VOCs排放总量的行业分布相似,机械设备制造、交通工具制造、建筑装饰等涂装行业对OFP的贡献比例是VOCs排放总量贡献比例的1.3~1.6倍,控制喷涂行业等量的VOCs会产生更大的OFP削减.对OFP贡献大的前10位物种分别是间/对-二甲苯、乙烯、丙烯、1,3-丁二烯、甲苯、邻-二甲苯、1-丁烯、乙苯、1,2,4-三甲基苯、对-乙基甲苯,对总OFP的贡献为75.63%. 相似文献
89.
天津市郊夏季VOCs化学特征及其时间精细化的来源解析 总被引:3,自引:3,他引:0
夏季为环境空气中臭氧污染事件的频发时期,针对挥发性有机化合物(VOCs)及其臭氧生成潜势(OFP)的时间精细化的来源解析研究,对有效地进行臭氧污染防控具有非常重要的作用.利用2019年夏季(6~8月)天津市郊区点位监测的小时分辨率VOCs在线数据,分析臭氧污染事件和非臭氧污染时期环境受体中VOCs及其OFP的变化特征,并利用正定矩阵因子分解(PMF)模型进行精细化的来源解析研究.结果表明,夏季环境受体中VOCs平均体积分数为24.42×10-9,臭氧污染事件中的VOCs平均体积分数为27.72×10-9,较非臭氧污染时期增加15.69%.夏季总VOCs(TVOCs)的OFP为87.92×10-9,其中烯烃的OFP最高,对TVOCs的OFP的贡献达58.28%.臭氧污染事件中TVOCs的OFP为102.68×10-9,较非臭氧污染时期增加19.59%.臭氧污染事件中VOCs的来源分别为石化工业及汽油挥发(29.44%)、柴油车尾气(23.52%)、液化石油气及汽油车尾气(22.00%)、天然气及燃烧(13.41%)、溶剂使用(6.14%)和植物排放(5.49%).相比于非臭氧污染时期,液化石油气及汽油车尾气和柴油车尾气分别增长4.84%和5.29%.石化工业及汽油挥发和植物排放的贡献均表现为08:00开始上升,11:00达到最高,这与太阳辐射增强和温度不断上升密切相关.液化石油气及汽油车尾气和柴油车尾气均具有明显的早晚高峰特征,并在夜间(00:00~06:00)保持较高贡献水平.根据PMF结果并结合OFP的计算方法,解析了不同源类对臭氧生成潜势的 贡献.石化工业及汽油挥发(31.01%)和柴油车尾气(36.64%)是较高贡献源类,相比非臭氧污染时期分别增加了 1.74%和8.27%;并且石化工业及汽油挥发贡献率在臭氧污染事件发生过程的上升阶段显著增加,而在下降阶段明显下降. 相似文献
90.
为认识山东省环境空气中O3的污染现状,基于2015~2019年国省控环境空气自动监测站的O3监测数据、2019~2020年4~9月气象代表站的气象数据及邻近环境空气站的O3监测数据,探究了山东省O3时空分布特征及与气象因素的关系.结果表明,山东省O3污染日益突出,年均ρ(O3-8h)(90百分位)和ρ(Ox)(O3 与NO2之和)升高速率分别为7.6μg·(m3·a)-1和7.0μg·(m3·a)-1,年均ρ(PM2.5)、ρ(CO)(95百分位数)和ρ(NO2)均逐步下降,下降速率均小于ρ(O3)上升速率.03污染呈现夏季高冬季低的"M型"或"倒V型"月变化特征,在6月或9月达到峰值,且污染月呈提前出现趋势.山东省年均ρ(O3-8h)(90百分位)呈现"内陆高,沿海低"的特点,并有区域均匀性发展趋势.相关性分析表明,山东省ρ(O3-8h)总体与日最高温度呈正相关,与相对湿度、气压和风速呈负相关,其中日 最高温度和相对湿度是O3-8h主控气象因子,气象因素对不同城市O3-8h超标率的影响具有显著差异. 相似文献