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城市生活垃圾的DSC和TGA分析与热值估算 总被引:1,自引:0,他引:1
利用微分扫描量热仪(DSC)准确地测定了城市生活垃圾的含水率;用热重分析仪(TGA)测定了垃圾的水和低温下有机物总含量、难挥发性有机物和灼烧残渣的含量。根据量热和热重分析结果,可方便地计算垃圾的水和低温条件下易挥发性有机物含量,结合609种有机物的燃烧热,估算了垃圾的热值。 相似文献
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重金属离子与依诺沙星相互作用的荧光光谱法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
荧光分析法是利用物质的荧光性质对物质进行分析的方法,文章应用荧光法研究了不同温度下重金属离子Cu2+、Pb2+及Mn2+与喹诺酮类药物依诺沙星(ENX)的相互作用。结果表明:Cu2+、Pb2+及Mn2+对ENX内源荧光的猝灭机制属于形成复合物所引起的静态猝灭,利用Stern-Volmer关系式计算了ENX与重金属离子Cu2+、Pb2+及Mn2+之间的猝灭常数KSV及结合位点数,根据热力学参数(自由能变ΔG、焓变ΔH、熵变ΔS)确定了ENX与重金属离子之间的主要作用力类型为静电作用力。该研究为探讨环境中重金属离子与ENX的作用机理和环境效应提供了理论依据。 相似文献
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2013年1月北京市一次空气重污染成因分析 总被引:27,自引:17,他引:10
采用数值模式与观测资料相结合的方式,对北京市2013年1月9日至15日一次空气重污染过程的大气环境背景、气象条件和形成原因进行了初步分析.结果表明,重污染过程期间10日至14日PM2.5平均值为323μg·m-3;重污染过程与当地气象条件密切相关,稳定的大气环流形势为污染的持续提供了大气环流背景,风速较小、湿度较大、边界层较低、持续逆温是造成重污染的主要原因;重污染过程中区域输送对北京PM2.5贡献率在53%~69%之间且存在明显的二次转化,区域输送起着更为重要的作用;气象条件对持续性重污染的形成和破坏起到了关键性的作用,因此需要加强对重污染预警预报研究,以有效预防和控制空气重污染. 相似文献
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为了分析京津冀地区2015年11月27日~12月1日和12月19日~25日这2次重污染过程,从环流形势、大气稳定度条件、动力条件、水汽条件、近地层风场输送等几个方面对重污染天气的形成机制展开分析,结果表明:这2次重污染天气过程均属于静稳型,津京冀各地重度以上污染时长均超过50%.在大范围静稳形势存在时,过程一期间边界层内的垂直扩散条件较过程二偏弱,过程一期间地面辐合线位置偏北且维持不动,过程二期间辐合线位置偏南且略微南北摆动,导致了2次过程重污染区域和污染增长速率的不同.对北京而言,过程一前期降雪融化提供了有利水汽条件,弱偏南风有利于污染物和水汽的输送,混合层高度持续异常偏低(京津冀平均混合层高度339m)、过程期间伴随弱下沉运动(0~2Pa/s)、多层逆温(且厚度大)造成日变化不明显,地面辐合线在北京中部维持等多重因素,使得污染浓度极高,北京地区PM2.5峰值浓度达593mg/m3.过程二前期采取了减排措施,能见度和PM2.5日变化大、污染发展较过程一前期平缓;后期不利气象条件叠加污染排放,导致了PM2.5爆发式增长,其中邢台PM2.5峰值浓度达70mg/m3,增长率超过7.2mg/(m3·h). 相似文献
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基于单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)观测数据、颗粒物质量浓度数据和气象要素数据,研究了2017年11月西安市一次重污染过程中细颗粒物的化学组分特征及其成因,并使用正矩阵因子分析法(PMF)对细颗粒进行了来源解析.结果表明,西安市冬季重污染过程中细颗粒物主要类型为有机碳(OC)、元素碳(EC)、混合碳(ECOC)、富钾(K)、钠-钾(Na-K)、有机胺(amine)、矿尘(dust)和重金属(HM),其主要来源为燃煤(24.9%),二次(29.3%),工业(19.3%),交通(13.3%),生物质燃烧(5.2%)和扬尘(1.9%).通过对比分析不同污染过程细颗粒物的理化特征,发现高湿度,低风速的不利气象条件和供暖及工业生产导致的燃煤污染、二次污染,是此次重污染过程的主因. 相似文献
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该文通过热重分析法研究无烟煤、褐煤和焦煤3种煤化程度不同的煤和小球藻在单独热解、两者混合热解时的热解特性,以及两者在不同掺混比情况下在热解过程中的相互影响。主要研究结果如下:(1)煤在单独热解时,热解失重量随煤阶的提高而降低,热解起始温度随煤阶升高而升高。(2)煤和小球藻混合热解的协同作用随着煤阶的提高而降低,低阶煤和小球藻的共热解在300~500℃内表现出明显协同作用。超出该温度区间小球藻会阻碍煤的热解,其中对焦煤的影响最严重。 相似文献