BiOBr分子印迹材料的制备及其降解诺氟沙星性能

为了有效处理低浓度抗生素残留废水,以水热法制备的BiOBr为载体,诺氟沙星（NOR）为模板,通过表面分子印迹法制备了BiOBr分子印迹材料（MIP）.同时,采用SEM与XRD对制备的材料进行相分析及显微结构分析,并利用XPS、FTIR、BET和UV-Vis DRS对所合成材料的微观结构进行观察.最后,以诺氟沙星（NOR）为目标污染物,对MIP在暗反应下的吸附性能及300 W Xe灯照射下的光催化性能进行测定,并探讨pH、投加量、初始浓度、是否印迹处理对NOR去除的影响.实验结果表明,在pH为中性,MIP投加量为2.5 g·L^-1的条件下,MIP对5 mg·L^-1 NOR溶液的去除率达到96.2%,且对低浓度（1 mg·L^-1）NOR溶液的去除率达到99%.综合表明,本文所制备的MIP适用于低浓度诺氟沙星废水的处理.     

富营养化巢湖沉积物溶解性有机质光谱时空分布特征及其环境意义

通过紫外吸收光谱（UV-vis）和三维荧光光谱（3D-EEMs）,研究典型富营养化湖泊巢湖沉积物溶解性有机质（DOM）光谱时空分布特征.结果表明,巢湖表层沉积物DOM的a（254）含量为13.1~101.7 m^-1,平均值为（32.2±16.2）m^-1.其中,夏季沉积物a（254）的含量（（46.6±25.6）m^-1）要显著高于其它季节,且湖心区a（254）平均值和变异性均小于湖滨区.表层沉积物DOM的S_275~295值从春季到冬季上随时间呈明显上升趋势.沉积物DOM荧光强度在夏季最高,在垂直剖面上总体呈下降趋势.DOM组分以酪氨酸类蛋白质和溶解性微生物产物为主,各组分在空间分布上无明显差异.巢湖沉积物DOM荧光指数（FI）为2.56~4.89,腐殖化指数（HIX）为0.57~6.78,生物源指数（BIX）为0.31~1.54.巢湖沉积物DOM主要来自于生物源,藻的生长循环会显著影响富营养化湖泊沉积物DOM的来源和性质.     

农户分化、技术约束与耕地保护技术选择差异——基于不同约束条件下的农户技术采纳理论分析框架

在不完全要素市场和农户分化背景下,探索不同类型农户、耕地保护技术约束与技术选择之间内在行为逻辑,以期为保障我国耕地质量可持续发展提供参考。利用Probit和Logit方法,通过微观数据剖析不同类型农户技术选择意愿、行为逻辑及不同约束条件下的技术选择差异。研究表明：纯农户、I类兼业户和II类兼业户在耕地保护意愿方面具有统一性,但随着非农收入的增加农户耕地保护意愿逐渐降低;在行为逻辑方面,异质性农户耕地保护技术选择上差异显著,不同类型农户的禀赋特征与不同耕地保护技术间存在非对称性和偏差,主要受不同技术属性和风险偏好的约束。因此在耕地保护技术实施与推广应用时,应当更多地考虑不同农户禀赋优势与农户风险偏好程度。     

静态旋流强化湿法烟气脱硫研究进展

静态旋流作为湿法烟气脱硫中一种强化传质的方式,对其发展现状与趋势展开研究。分析了旋流吸收器的内部气相速度场以及强化传质的过程原理,综合比较了各类气液接触的脱硫方式、脱硫剂的特征,确定了在运行范围内脱硫剂浓度、气液流速、SO₂浓度等操作参数对于脱硫效率η和气相总体积传质系数K_ga的影响及其机理,剖析了利用传质理论进行旋流吸收的研究及发展,介绍了旋流脱硫的工业应用。结果表明:静态旋流有助于脱硫传质过程的强化,在工况范围内,吸收液浓度、气液流速的增加,提高了η和K_ga,但随着SO₂浓度的增加,η及K_ga略有下降,分别最高下降7.1%和0.75 s-1,总工况范围内η和K_ga分别为68.58%~97.63%和5.08~8.46 s-1。研究结果可对基于旋流强化的工业烟气脱硫提供参考。     

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.      

固体样品六价铬的检测比对和验证

采用碱溶液提取/火焰原子吸收法(HJ 687—2014《固体废物六价铬的测定 碱消解/火焰原子吸收分光光度法》和HJ 1082—2019《土壤和沉积物 六价铬的测定 碱溶液提取-火焰原子吸收分光光度法》)测定了固体废物和土壤样品中六价铬含量,比对和验证了2种方法实验流程、分析方法性能及不确定度评定结果。结果表明:HJ 687—2014的方法检出限相对较高,不适合测定浓度较低的土壤;HJ 1082—2019要求按照试样制备的步骤配置工作曲线,考虑了基体干扰的影响。HJ 687—2014的检出限为0.28 mg/kg,相对标准偏差为0.69%~0.93%,样品加标回收率为95.7%~97.2%;HJ 1082—2019的检出限为0.17 mg/kg,相对标准偏差为0.6%~3.0%,样品加标回收率为76.0%~83.1%。对于同一实际样品,2种方法的测定结果相近,HJ 687—2014和HJ 1082—2019的测定结果分别为(48.1±4.2),(46.6±5.4) mg/kg。比对发现,影响HJ 687—2014和HJ 1082—2019不确定度的最主要环节分别为曲线拟合和样品消解。     

医疗废物焚烧飞灰脱毒减害技术研究进展

医疗废物焚烧飞灰（MWIFA）富含高浓度的氯盐、碳组分、重金属和二噁英（PCDD/Fs）,已被列入我国《国家危险废物名录》,管理处置不当将对环境和人类健康造成严重危害。关于医疗废物焚烧飞灰处理处置的综合研究较少。介绍了医疗废物焚烧飞灰中重金属及二噁英等有毒有害物质的污染特征,分析了化学药剂稳定法、水泥固化技术、热处理技术、水热处理技术和浮选技术等多种飞灰处理技术的研究现状,重点阐述了上述后3种技术用于处理医疗废物焚烧飞灰中重金属和二噁英的研究进展及存在的问题,并对其应用前景进行了展望。     

我国燃煤电厂大气汞控制技术综合评估与对策探讨

采用模糊综合评价法与层次分析法或专家判定法相结合,对我国燃煤电厂非常规污染物大气汞控制技术进行了综合评估,以筛选出最佳控制技术.建立了环境、经济和技术为一级指标的三层指标体系,共22个评价指标;初步筛选出洗选煤+烟气净化协同脱除技术、烟气净化协同脱除技术、烟气净化协同脱除技术+活性炭吸附技术等七项技术及技术组合并对其开展评估.结果表明:强调环境因素的层次分析法综合评估结果表明,超低排放协同脱除技术+活性炭吸附技术得分最高（0.797 0）,为最佳控制技术.而专家判定法与强调经济因素的层次分析法的综合评估结果一致,洗选煤+烟气净化协同脱除技术最具经济优势,是专家认可的最佳可用技术（BAT）和最佳环境实践（BEP）.研究显示,我国现阶段可采用洗选煤+超低排放协同脱除技术对燃煤电厂的大气汞污染进行控制,但为达到发达国家的严格排放标准,必须采用超低排放协同脱除技术+活性炭吸附技术.      

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.      

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%。