Ti3C2纳米层状材料对废水中Cr（Ⅵ）的光催化去除性能

以Ti₃AlC₂为原料,采用HF刻蚀工艺制备出12种Ti₃C₂纳米层状材料,对其形貌进行了表征,并考察了以其作为光催化剂对废水中Cr（Ⅵ）的处理效果。实验结果表明：HF体积分数为80%、刻蚀时间为48 h时得到的MX-80-48的形貌较好;MX-80-48具有类似石墨烯的二维层状结构,纳米层厚度约20~50 nm,孔径2~10 nm,比表面积14.8 m²/g,在400~700 nm可见光范围内表现出强烈的吸光性;当Cr（Ⅵ）的初始质量浓度为40.00 mg/L、MX-80-48投加量为200 mg/L、pH=2、反应时间4 h（暗反应1 h+光照3 h）时,Cr（Ⅵ）去除率可达100%。     

煤制乙二醇废水预处理装置的工业化调试

针对煤制乙二醇废水含高浓度硝酸盐氮的特点,设计了缺氧膨胀床(AEB)反应器预处理装置,并进行了工业化启动和调试运行,考察了其在反硝化连续流运行条件下的处理效果及工艺参数变化。结果表明,AEB反应器启动后,填料层生物膜挂膜快速且生长稳定。反应器在工业化调试阶段运行稳定,COD和TN的去除率和去除负荷较为稳定。在受到来水冲击后,AEB反应器处理效果稳定,出水可在短期内恢复正常。该技术的系统操控参数范围较广,易于工业化操控运行,在煤制乙二醇废水和其他含高浓度硝酸盐氮废水的处理中具有较大的推广价值。     

场地含水层氯代烃污染物自然衰减机制与纳米铁修复技术的研究进展

综述了国际上典型工业场地有机溶剂污染物在地下水中的自然衰减机制及修复技术的研究现状和发展趋势.场地地下水修复技术从抽出-处理发展到治理污染源区和污染羽的纳米铁技术,涌现出-大批较为成熟的联合化学与微生物修复技术,其中潜力较大的有治理污染羽的渗透反应墙、原位化学氧化、原位化学还原、微生物强化降解及基于监测的自然衰减等.文...     

IC反应器处理MTO废水的中试研究

中试研究了内循环(IC)反应器处理甲醇制烯烃(MTO)废水的启动和运行过程,同时考察了颗粒污泥的性状及沼气产量的变化情况。试验过程运行稳定,系统抗冲击性强。以絮状污泥为接种污泥,经过131 d的启动和运行,IC反应器的COD去除负荷可达10 kg/(m~3·d)以上,COD去除率可达90%以上。IC反应器中的成熟颗粒污泥形状规则、密实、粒径大、沉降速率快。IC反应器的沼气产量符合理论预期。     

四氨基酞菁钯/γ-Al_2O_3可见光催化降解罗丹明B

采用浸渍法制备了四氨基酞菁钯(PdTAPc)/γ-Al_2O_3负载型光催化剂,采用UV-Vis,FTIR,XRD,SEM技术对其进行了表征,并将其用于罗丹明B的可见光催化降解,考察了光催化剂加入量、溶液pH、H_2O_2加入量、反应温度对罗丹明B降解效果的影响,并对光催化剂的稳定性进行了测试。表征结果显示,PdTAPc以圆片状负载于γ-Al_2O_3上,二者的结构均未发生明显变化。实验结果表明:在光催化剂加入量1.6 g/L、溶液pH 7.0、H_2O_2加入量12 mmol/L、反应温度20℃的优化条件下反应120 min,罗丹明B(质量浓度0.05 g/L)的降解率高达95%;光催化剂具有较高的稳定性,使用4次后罗丹明B的降解率仍高于85%。     

生物滴滤塔处理模拟甲硫醚废气

在常温条件下,采用生物滴滤塔处理模拟甲硫醚废气,考察了气体空床停留时间(EBRT)、容积负荷、喷淋密度及营养液pH对生物滴滤塔性能的影响。实验结果表明:当EBRT为90 s、进气甲硫醚质量浓度为150 mg/m~3、喷淋密度为0.65 m~3/(m~2·h),营养液pH为6.8时,甲硫醚去除率为90%;容积负荷高于15 g/(m~3·h)时,对生物滴滤塔的性能产生抑制作用;EBRT为90 s及60 s时,最佳喷淋密度分别为0.56~0.65 m~3/(m~2·h)及0.65~0.75 m~3/(m~2·h);降解甲硫醚的微生物对pH的变化较敏感,最适营养液pH为6~7。     

离子液体对废旧印刷线路板中铜、锌、铅的浸出规律

以离子液体1-丁基磺酸-3-甲基咪唑三氟甲烷磺酸盐([BSO_3HMIm]OTf)为浸出剂,初步研究了WPCBs浸铜过程中锌和铅浸出率的影响因素。实验结果表明:铜、锌的浸出率随着WPCBs粒径的减小、H_2O_2溶液加入量的增大而增大,铜的浸出率随浸出温度的升高先增大后减小,锌的浸出率受浸出温度影响不大;铅的浸出率受5种因素影响不大,且总体处于较低水平。在WPCBs粒径为0.100~0.250 mm、离子液体加入量为60.0%(φ)、H_2O_2溶液加入量为7.5%(φ)、固液比为1∶15、浸出温度为50℃的条件下,铜、锌、铅的浸出率分别为99.84%,93.25%,22.46%。     

采用支持向量机算法优化电化学处理油田污水的工艺参数

采用支持向量机(SVM)算法,将Box-Behnken设计法与支持向量回归算法(SVR)实验参数优化软件相结合,优化电化学去除油田污水COD的工艺参数。通过量子粒子群算法对SVM算法参数进行优化,从建立的回归模型中找到工艺参数的全局最佳点:电解时间60 min,电解电流3 A,三维电极填充料中石英砂质量695 g。模型得到的COD理论最优去除率为92.48%,验证实验得到的COD去除率为91.43%。     

我国林业碳汇市场供需研究——以广东长隆碳汇造林项目为例

广东长隆碳汇造林项目作为我国首个获得国家发展和改革委员会签发的林业温室气体自愿减排(CCER)项目,对于我国林业碳汇参与应对气候变化具有重要的示范意义。本文对广东长隆碳汇造林项目进行了成本收益分析,发现林业碳汇交易价格被远远低估,从而使该项目不具备经济上的可复制性。为探究交易价格被低估的原因,本文考察了林业碳汇市场的供需关系,发现目前碳交易市场对林业碳汇CCER需求不足仅是表象,供需错配才是实质。首先,从需求侧来看,广东省碳排放配额设置过于宽松,缺乏林业碳汇CCER的接纳能力;其次,就供给侧而言,CCER的交易成本很高,且项目申报要求业主为企业法人,这严重限制了林业碳汇CCER的有效供给。鉴于以上问题,本文提出应同时从林业碳汇CCER的需求侧和供给侧着手改革。就需求侧而言,收紧广东省碳排放配额总量,并将林业碳汇CCER交易由补充机制改为配额管理。就供给侧而言,可以结合广东省推进林业碳普惠制度,将项目申报主体和交易主体放宽到独立法人和个人,广泛吸收民间资本、培育大型林业企业开展碳汇造林项目;降低碳汇项目进入门槛,根据省情制定方法学,简化签批手续。     

Does Including Soil Moisture Observations Improve Operational Streamflow Forecasts in Snow‐Dominated Watersheds?

Changing climate and growing water demand are increasing the need for robust streamflow forecasts. Historically, operational streamflow forecasts made by the Natural Resources Conservation Service have relied on precipitation and snow water equivalent observations from Snow Telemetry (SNOTEL) sites. We investigate whether also including SNOTEL soil moisture observations improve April‐July streamflow volume forecast accuracy at 0, 1, 2, and 3‐month lead times at 12 watersheds in Utah and California. We found statistically significant improvement in 0 and 3‐month lead time accuracy in 8 of 12 watersheds and 10 of 12 watersheds for 1 and 2‐month lead times. Surprisingly, these improvements were insensitive to soil moisture metrics derived from soil physical properties. Forecasts were made with volumetric water content (VWC) averaged from October 1 to the forecast date. By including VWC at the 0‐month lead time the forecasts explained 7.3% more variability and increased the streamflow volume accuracy by 8.4% on average compared to standard forecasts that already explained an average 77% of the variability. At 1 to 3‐month lead times, the inclusion of soil moisture explained 12.3‐26.3% more variability than the standard forecast on average. Our findings indicate including soil moisture observations increased statistical streamflow forecast accuracy and thus, could potentially improve water supply reliability in regions affected by changing snowpacks.