基于野外原位抽注试验和同位素技术的含水层反硝化速率研究

反硝化作用是地下水硝酸盐污染去除最重要的过程.由于水文地质条件和水文地球化学环境的复杂性和不确定性,精准测定含水层反硝化速率是反硝化过程的研究难点.选取潮白河冲洪积扇中部中国环境科学研究院地下水创新野外基地作为研究区,基于野外原位试验和15N同位素示踪法提出一种含水层反硝化速率的测定方法.该方法综合体现了研究区实际水文地质条件和水文地球化学环境对反硝化作用的影响,并充分考虑了硝酸盐在含水层中稀释弥散作用对计算结果的影响.结果表明:①潮白河冲洪积扇中部某地地下26~28 m处于还原环境,含水介质以粉细砂为主,ρ（NO₃-N）平均值为2.77 mg/L.②地下26~28 m反硝化速率在349.52~562.99 μg/（kg·d）（以N计,下同）之间,平均值为450.31 μg/（kg·d）.通过与研究区含水介质、采样深度和硝酸盐背景值相似的国内外案例对比研究,初步评估结果处于合理区间.③测试结果具有一定不确定性,主要来自忽略中间产物NO₂-和NO的计算方法、扰动采样方法、N₂O的操作规范程度及采样频率等方面.研究方法为测定含水层硝酸盐速率研究提供了新的思路,研究结果可为地下水中硝酸盐转化过程机理研究、地下水硝酸盐污染修复及风险管控提供关键的理论支撑数据.      

人工智能技术对长江流域水污染治理的思考

随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术（径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络）对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属（Cr、Cu）、营养盐（TN、TP）、持久性有机污染物〔PBDEs（多溴二苯醚）、HCH（六氯环己烷）〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术（递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等）构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术（小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等）建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值.      

硅胶表面TEOS疏水化改性及吸附VOCs特性

以正硅酸乙酯（TEOS）为疏水改性剂,通过硅胶表面的羟基接枝反应,得到具备一定疏水性的改性硅胶;利用BET、FT-IR、XRD和TG-DTG等手段对改性硅胶的结构及稳定性进行了表征;在此基础上考察了改性硅胶对各类有机废气的吸附性能.结果表明,TEOS成功接枝在了硅胶表面,改性硅胶不仅具备一定的疏水性,而且机械强度增加到原来的66.85%,稳定性也都得到了提高; 550℃空气下焙烧后的改性硅胶仍具有疏水性且吸附容量是焙烧之前的2倍;在高湿度高浓度的废气治理中,TEOS改性硅胶表现出更高的吸附能力和优良的热再生性能.高浓度下改性硅胶的吸附容量是低浓度下的10倍且不受水汽的影响;改性硅胶循环10次的吸附/脱附几乎不变,且在一定条件下,15~30min就达到90%的脱附率.     

磁性有序介孔碳的制备及其对水中双酚A的吸附

采用水热法成功制备了磁性有序介孔碳（Fe-OMC）,用于吸附水中双酚A （BPA）.采用高倍投射电镜、X射线衍射仪、傅里叶红外光谱仪、比表面积分析仪和振动样品磁强计对Fe-OMC进行表征.结果表明,该吸附剂具备较大的比表面积、独特的有序介孔孔道结构、丰富的含氧官能团以及较强的超顺磁性.Fe-OMC能够高效地吸附去除水中的BPA,平衡吸附量可达72.62mg/g,经过外加磁场分离回收后依旧具备较好的吸附性能.随着BPA浓度从1mg/L提高到20mg/L,其平衡吸附量由8.33mg/g增至91.78mg/g.随着pH值的升高呈现出先降低后升高再降低的趋势,最高吸附量出现在pH=8（75.34mg/g）.Fe-OMC对BPA的吸附过程可用准二级吸附动力学模型和Langmuir吸附等温模型进行描述.计算的热力学参数表明,Fe-OMC对BPA的吸附过程是自发进行的放热过程.     

矿山排水污染稻田土壤胶体对砷的吸附研究

为研究矿山排水污染土壤胶体对砷的吸附影响,文章以高砷污染区和背景区土壤的胶体在不同的pH、离子强度以及好氧/厌氧淹水条件下对As(Ⅴ)的吸附进行对比试验。结果表明:土壤胶体对As(Ⅴ)的吸附量随pH的增大而减少,且污染区胶体比背景区胶体对As(Ⅴ)的吸附量大;离子强度越大,胶体对As(Ⅴ)的吸附量越大,Ca(NO_3)_2浓度从0.001 mol/L增至0.1 mol/L时,污染区与背景区胶体对As(Ⅴ)的吸附量分别增加了30.57%、50.25%;厌氧淹水后的胶体对As(Ⅴ)的吸附量低于好氧条件下的胶体,解吸量较高,且厌氧淹水后污染区胶体与背景区胶体相比无明显吸附优势,而好氧条件下污染区胶体的解吸率低于背景区胶体,说明厌氧淹水后的胶体不易吸附且易释放As(Ⅴ)。因此,低p H和高离子强度以及好氧的条件有利于土壤胶体对砷的吸附。     

利用ETP模型预测CCS技术对全球能源市场的影响

利用ETP模型对比了BASE和GLO两种能源方案,分析了碳捕获与封存(CCS)技术对煤炭市场、天然气市场、石油市场和可再生能源市场的影响。结果表明:CCS技术可以有效减少CO_2排放量,降低环境政策成本,并对能源优化、环境保护和清洁能源的使用产生积极作用; CCS技术对煤炭市场的影响最为显著,对石油、天然气及可再生能源市场的影响依次减弱;对于煤炭市场,在不同的罚款政策背景下,2025年之前的使用量无明显变化,但CCS技术的应用将大幅提升煤炭清洁高效的使用量,煤炭使用量在GLO100和Base情景下约分别增加150 EJ/Yr和400 EJ/Yr;在不同罚款政策背景下,CCS技术对石油、天然气及可再生能源市场均有积极的影响,可使能源使用率增加1%～45%。     

矿物材料吸附去除污水中磷的试验研究

采用粉煤灰、高岭土、泥渣(取电厂澄清池排泥作脱水干燥处理)作为吸附剂深度处理污水中的磷,对比分析了3种吸附剂的吸附速度、吸附性能及除磷效果。结果表明:粉煤灰和高岭土用时20 min完成对磷的有效吸附,沉降泥渣用时5 min即可实现同等吸附效果;沉降泥渣对污水中磷的吸附能力较好,投加量为0.2 g/L的泥渣对磷的去除率可达98.1%,而投加量为0.2 g/L粉煤灰或高岭土对磷的去除率仅达到77.2%。     

基于铁锰泥的除砷吸附剂性能比较及吸附机理

为解决反冲洗铁锰泥粉末吸附剂（BSPA）使用后难以泥水分离问题,将除铁锰水厂生物滤池产生的反冲洗泥制成颗粒吸附剂（GA）和磁性粉末吸附剂（MPA）,并对BSPA、GA和MPA的除砷性能进行了比较,通过SEM、TED、XRD、BET、FTIR等技术对3种材料进行了表征,寻找3种吸附剂之间除砷性能差异的根源.结果表明,BSPA、GA和MPA对As （V）的最大吸附容量分别为40.980,5.048,8.694mg/g,改性后的吸附材料GA和MPA对砷的吸附能力下降.BSPA是一种以纤铁矿为主的无定形结构混合物,并混有针铁矿和结晶度差的水铁矿,GA的XRD图谱中出现石英晶体和少量赤铁矿晶体的衍射峰,而MPA的主要成分为结晶程度较高的磁赤铁矿.3种材料中均存在有利于吸附的含羟基官能团.BSPA、MPA和GA的比表面积分别为253.150,238.660,43.803m²/g.物相改变且结晶程度增加、表面羟基减少和比表面积降低是导致GA和MPA的砷吸附容量比BSPA低的主要因素.     

海州湾表层沉积物磷的吸附容量及潜在释放风险

利用磷吸附指数（PSI）、磷吸附饱和度（DPS）和磷释放风险指数（ERI）研究了2016年10月和2017年5月海州湾表层沉积物的磷吸附容量及潜在释放风险.结果显示,2016年秋季PSI变化范围为99.58~199.39[mgP/（100g）]/[μmol/L],DPS变化范围为23.118%~34.289%;2017年夏季PSI变化范围是130.29~198.57[mgP/（100g）]/[μmol/L],DPS变化范围为25.545%~42.135%,两次调查中PSI和DPS均表现出相反的平面分布趋势.PSI和Al_ox、Fe_ox呈显著正相关,说明Fe_ox和Al_ox是影响海州湾表层沉积物吸附磷的主要因素,且Fe_ox占主导作用;DPS与Al_ox和Fe_ox分别表现出了显著负相关性和极显著负相关性,说明Al_ox和Fe_ox含量的增大会降低表层沉积物的磷吸附饱和度.2016年10月磷释放风险指数（ERI）的变化范围为11.59%~34.18%,2017年5月磷释放风险指数（ERI）的变化范围为12.86%~32.34%,从2次调查结果整体来看,海州湾表层沉积物的磷释放风险为中度风险.