人工神经网络及分子拓扑参数在酚类有机物QSBR研究中的应用

利用分子拓扑参数作为输入参数,探索了人工神经网络对２７种酚类有机物的定量结构－生物降解性能关系（ＱＳＢＲ）。结果表明,将人工神经网络运用于有机物的生物降解性能建模是可行的。所建模型预测结果和文献数据十分接近,预测能力优于已有文献报道,且能够较好区分同分异构体。     

有机危险废物在惰性气氛中热降解动力学特征

为研究有机危险废物在惰性或还原性高温工业窑炉(如炼铁高炉、炼焦炉、煤气化炉、煤液化炉等)中的协同处置效果,分别选择热稳定性在第1~2等级中的典型有机物——苯和氯乙烯,在氮气气氛高温管式炉进行热降解试验. 将定量的气态苯或氯乙烯分别与氮气混合后通入高温管式炉中,采用GC-MS检测煅烧后尾气中苯和氯乙烯的浓度,以分析其热降解特性. 结果表明:苯在500~1 100 ℃时热降解率(a)随温度(T)升高而快速增加,增幅达70%;在1 100 ℃以上时,苯热降解率缓慢增加,最终达到完全降解.氯乙烯在300~900 ℃时热降解率快速增加,增幅在55%左右,900 ℃以上热降解率增加缓慢直至完全降解.苯和氯乙烯的热降解率均随煅烧时间(t)增加而升高.苯和氯乙烯的热降解动力学模型分别为a=1-exp[-743.3exp(-12 930/T)t]和a=1-exp[-3.90exp(-4 307.8/T)t].通过苯的热降解动力学模型,可预测热稳定性高于氯乙烯的有机物的热降解率;而通过氯乙烯的热降解动力学模型,可预测比其热稳定性低的有机物的热降解率.      

难降解有机物污染底质原位修复技术研究进展

随着水环境外污染源得到有效控制,底质污染逐渐成为人们关注的焦点.底质中的污染物尤其是难降解有机物可通过生物富集和生物放大等过程,进一步影响陆生生物和人类的健康.因此,对底质中难降解有机物的修复是目前所迫切需要解决的环境问题之一.基于异位修复成本较高易造成二次污染等缺点,文章针对难降解有机物污染底质,探讨了原位修复技术的研究进展,自然修复成本较低,对生态环境不产生干扰,但不适用于高浓度污染底质;植物修复操作简单,能有效防止污染底质再悬浮,但对高浓度难降解有机物耐受性较低;微生物修复适用范围广,修复效果较为显著,但菌体易流失,对环境的适应性较差.于是,固定化修复技术应运而生,固定化技术能解决传统的微生物修复存在的很多问题,但固定化载体的重复可利用性和再生性问题仍有待解决.文章最后对今后难降解有机物污染底质的研究方向进行了展望,由于污染底质多为复合污染,各取所长的联合修复技术将成为未来的研究热点.     

水中痕量多环芳烃(PAHs)类环境污染物检测方法的研究

对水中多环芳烃（ＰＡＨｓ）检测方法进行了系统研究,采用固相萃取技术进行样品前处理,以取代传统的液液萃取,并建立了优化的ＰＡＨｓ液相色谱分析条件,可以适用于美国ＥＰＡ优先监控的水中１６种ＰＡＨｓ的同时分析     

辽宁省大气可吸入颗粒物中重金属及多环芳烃污染特征研究

为全面了解辽宁省大气可吸入颗粒物污染状况,2004年在省内选取了5个城市进行分季节采样,并对颗粒物中重金属元素含量和美国优先控制的16种多环芳烃(PAHs)进行了定量研究。结果表明,大气PM10和PM2.5中重金属元素和PAHs污染较重,且冬季高于其它季节,重金属元素和PAHs主要富集在PM2.5及以下细小颗粒物中。     

通风及营养元素对多环芳烃污染土壤修复影响

文章在无外源接种体的条件下,评估了强制通风(通风量为1.51 L/min)与营养元素对土壤中多环芳烃(PAHs)降解的交互作用。结果表明:仅靠合适的营养液配方和长时间通风可以刺激污染土壤中的土著微生物生长,并影响微生物菌群的形成。通风同时添加营养液有利于好氧菌生长、加快PAHs的降解;与通风相比,添加营养元素是影响PAHs降解的主要因素。通风和添加营养元素对3环PAHs降解影响不显著,但可促进4环、5环和6环PAHs污染物降解。60 d内,仅通风、仅添加营养元素、同时通风和添加营养元素处理的PAHs分别降解了52%、59%、67%。     

SBR工艺处理高含盐生活污水的研究

针对海水利用产生的高含盐生活污水,试验采SBR工艺分别研究了不同海水比例的污水中低浓度和中浓度有机物的降解和去除规律、污泥沉降性能以及温度对含20%海水的污水中有机物降解速率的影响.试验结果表明,在高盐污水的生物处理系统中,污泥的驯化是关键的一步.海水盐度降低了有机物的降解速率和去除率,但两种浓度污水的出水CODcr浓度均在30～70mg/L之间,远远低于国家污水综合排放二级标准(GB8978-1996).海水盐度使污泥体积指数降低,污泥沉降速度加快.污水处理有机物的适宜温度是20℃左右.     

The removal of Polycyclic Aromatic Hydrocarbons in the wastewater treatment process: experimental calculations and model predictions

The removal of PAHs during the wastewater treatment process was examined in an activated sludge mode conventional facility. Concentrations reported are taken from an earlier measuring campaign. Removals of PAHs ranged between 28 and 67% in the primary, <1-61% in the secondary stage, and 37-89% in the whole process. Significant positive relationships were observed for removal efficiencies and the log K(ow) of PAHs in the primary and the log K(H) of PAHs in the secondary stage. Experimental removals were compared to those obtained from the FATE model. In the primary stage, predicted removals were lower than those experimentally calculated while in the secondary stage were higher. Predicted removals were apportioned mainly to sorption with negligible contribution from volatilization and biodegradation. Remarkable consistency between experimental and modeled removal efficiencies (-20-+20%) was observed for almost all PAHs in the whole treatment process.     

水溶液中苯酚电离形态表征及电渗析过程迁移特征

建立了紫外全波长扫描水溶液中苯酚电离形态的表征与定量分析方法,在此基础上,阐明了不同电离形态苯酚在电渗析过程中的迁移特征。结果表明：离子态、分子态和混合态（离子态和分子态的混合物）苯酚紫外全波长扫描在220～260 nm特征区间存在不同形状的特征峰,其浓度分别与特征波长258、236和236 nm处的吸光度有显著的线性定量关系;在电渗析过程中,离子态苯酚迁移特征为电渗迁移,分子态苯酚与酸协同迁移,混合态符合电离平衡控制迁移;离子态、分子态、混合态苯酚的迁移率分别为42%、4%和13%,在电渗析水处理过程中,有机污染物分子态和混合态的迁移也是重要的研究内容。     

风速对自然通风型人工湿地氧传质速率及污染物去除效果的影响

系统地研究了拔风管式自然通风型人工湿地(naturally-ventilated constructed wetland, CW_NV)在不同风速(u≤4.0 m·s⁻¹)条件下的氧传质速率(oxygen transfer rate, OTR)以及对有机物、氮、磷的去除效果。结果表明,外部空气可通过拔风管上的孔口有效地扩散并溶解到湿地内部。与无通风CW系统(CW₀)相比,CW_NV内部OTR(61.38~78.30 g·(m³·d)⁻¹)较CW₀高出19.3%~33.5%,从而强化了CW_NV中氨化、硝化和有机物好氧降解等过程。CW_NV内NH₃-N和COD的去除负荷分别为2.84~4.57 g·(m³·d)⁻¹和45.0~56.6 g·(m³·d)⁻¹,较CW₀分别提高了90.5%~119.6%和11.9%~23.2%。CW_NV出水中硝酸盐浓度为1.10~10.39 mg·L⁻¹,而CW₀出水中硝酸盐浓度仅为0.41~0.91 mg·L⁻¹。在适宜的风速条件下,湿地中可同时存在好氧与缺氧/厌氧环境,这既利于硝化作用又利于反硝化作用,从而可使湿地获得较好的TN去除效果。当风速u≤1.0 m·s⁻¹时,CW_NV系统中TN去除负荷6.70~6.77 g·(m³·d)⁻¹,较CW₀系统高出17.2%~23.1%。但是,自然通风对于TP去除效果的提高十分有限,仅能提高2.4%~4.8%的TP去除率。此外,CW_NV系统中风速与OTR、COD、NH₃-N和TN的去除负荷及其降解速率常数之间的关系符合二次方程。