哈尔滨市秸秆焚烧大气污染负荷估算方法研究

本文针对近些年哈尔滨秋末冬初大气污染程度增加的溯源问题,基于静风污染气象及降雪对秸秆焚烧的影响等基本假设,采用箱式模型和优化拟合的方法对秸秆焚烧产生污染物的源强及其负荷进行了估算.通过对2015年和2017年典型时段数据的优化拟合得到降雪前重污染天气下PM₁₀排放源强分别为20.16、21.83 μg·m^-2·s^-1,CO的排放源强分别为149.32、138.65 mg·m^-2·s^-1;降雪后重污染天气下PM₁₀排放源强分别为15.98、7.09 μg·m^-2·s^-1,CO的排放源强分别为122.91、89.21 mg·m^-2·s^-1.由降雪前后各污染物的源强差得到2015年和2017年秸秆焚烧产生的PM₁₀的排放源强分别为4.18、14.74 μg·m^-2·s^-1,负荷分别为20.73%、67.52%;CO的排放源强分别为26.41、49.44 mg·m^-2·s^-1,负荷分别为17.69%、35.66%.本文为相关清单的研究提供了一种客观的校核方法,具有重要的社会、环境及现实意义.     

混凝法与生化法相结合处理酒精废水研究

本文针对目前生化法处理酒精废水中存在的问题,提出采用化学混凝法与生化法结合处理酒精废水的新工艺。通过对多组凝聚剂的反应进行研究,完成了pH值、混凝剂、助凝剂的种类与投加量、投加顺序等影响因素对混凝效果的实验,最终确定以石灰乳和混凝剂A复配作为混凝剂,取得了较好的效果,使废水达到排放要求。     

基于改进遗传算法的河流水污染源反演方法

针对河流水污染应急响应过程中污染源排放历史迟知、未知的问题,结合多种群遗传算法和自适应遗传算法,利用一维河流水质模型和水质监测数据,研究建立了基于改进遗传算法的河流水污染定量源反演方法,实现了对河流污染源排放历史的识别与重构.将该方法应用于美国特拉基河流的3个不同流量下的示踪剂实验中,对示踪剂排放历史进行定量源反演分析.结果表明：IGA算法对高、中、低不同流量下的3次示踪剂实验均可以很好的重构和识别示踪剂排放历史,对于实际河流水污染源反演分析的误差均在可接受范围内.IGA算法在河流水污染源反演分析中具有一定的可靠性和稳定性,可为河流水污染精准溯源与治理提供科学的技术支撑.     

黄河干流宁蒙段溶解性有机物组分特征及其与金属离子的相关性

溶解性有机物(dissolved organic matter,DOM)是天然水体的重要组成部分,由于化学极性及所含的官能团不同,其在水体中的化学行为也不同.本研究以黄河干流宁蒙段为研究对象,于2015年4月采集了下河沿至头道拐沿程7个断面的水样,采用XAD系列树脂将DOM分为疏水性酸(hydrophobic acid,HOA)、疏水性碱(hydrophobic base,HOB)、弱疏水性酸(weak hydrophobic acid,WHOA)和亲水性物质(hydrophilic matter,HYI)这4个组分,探讨了DOM组分含量、荧光峰值及其与Pb、Zn、Cu、Cr、As这5种金属离子之间的相关性.结果表明,黄河宁蒙段DOM总量由下河沿至头道拐沿程逐渐增加.各断面DOM腐殖化程度较低,以亲水性的蛋白质类小分子物质(HYI)为主,疏水性酸(HOA)次之,这与黄河沿岸排污导致内源作用增强有关.三维荧光光谱中类腐殖质和类蛋白质荧光峰型显著,且类腐殖质峰沿程逐渐增强,进一步证实了内源污水输入的影响.SPSS相关性分析结果表明,DOM与5种金属离子呈现出不同程度的相关性,其中与Cu离子显著相关;4种组分中HYI与Cu离子的相关性最强,说明二者在迁移转化过程中存在显著相互作用.进一步研究发现,芳香蛋白类物质荧光峰强度随Cu离子浓度的升高而降低,这可能是Cu与亲水性组分中的芳香类蛋白质发生络合产生荧光淬灭效应,从而导致荧光强度降低.     

废水中和系统聚丙烯酰胺阻垢效果和机理研究

对酸碱废水中和系统所形成污垢的成份进行了测定和对污垢阻垢效果的各种阻垢剂进行了筛选 ,进行了各种阻垢剂的阻垢机理研究 ,确定了聚丙烯酰胺既为絮凝剂又为阻垢剂的最佳投加量 ,保证了整个废水处理工艺的安全稳定运行 ,为聚丙烯酰胺多功能应用提供了科学依据     

电流密度对BDD电极电化学矿化吲哚的影响与机制

掺硼金刚石膜(BDD)电极电化学氧化法是去除难降解有机污染物的有效手段.与总有机碳(TOC)等的测定相比,气态中间产物的逸出量能够更直观有效地反映有机物的矿化程度与去除效果.本研究以吲哚为代表性污染物,通过对比不同电流密度(10、20和30 m A·cm-2)下BDD电极对吲哚的去除率与矿化率,结合降解过程中碳和氮形态的变化与守恒情况,分析吲哚的降解机制.结果表明,BDD电极对吲哚有良好的去除效果,电流密度为10、20、30 m A·cm-2时,吲哚达到100%去除的时间分别为8、5和4 h;TOC去除率、CO_2产生量均随电流密度的增加而增大,证明矿化率与电流密度成正相关;电解产生的CO_2气体与TOC、无机碳(TIC)构成了碳守恒体系.4~5 h时,体系TOC、TON和CO_2产生量均没有变化,表明电解产生的靛红具有较高的稳定性,此时为中间产物积累阶段;XPS表征进一步证实了中间产物靛红、苯醌等在电极表面的吸附,随着电解时间的延长,这些吸附的中间产物可进一步被降解.本研究从气态产物检测及碳氮形态分析与守恒的角度阐释吲哚矿化过程,对于辅助揭示有机物的电解过程有重要意义.     

苯醌类与苯醌亚胺类在日光/Fenton体系中的光敏性

基于苯酚降解中间产物（苯醌）、酸性甲基橙的目标化合物,研究了苯醌类与苯醌亚胺类在光/Fenton体系中的降解特性,分析了苯醌及酸性甲基橙的光敏特性,测定了光敏剂存在的情况下日光/Fenton和UV/Fenton体系中·OH的产量.结果表明,苯醌类光解,由于其光敏性好,能促进日光体系产生更多的·OH,日光/Fenton法好于UV/Fenton法.苯醌亚胺类降解,浓度较低时,UV/Fenton法好,浓度较高时,日光/Fenton法好,造成这种现象的主要原因是苯醌亚胺类光敏性一般,浓度低时日光体系中·OH的产量少于紫外体系,但苯醌亚胺类降解过程中有苯醌类生成,苯醌类的光敏性比苯醌亚胺类好,苯醌亚胺类浓度越高,其降解产物中苯醌类越多,进而导致日光体系中¹O₂、O₂^-·和·OH的产量多于紫外体系.     

臭氧-活性炭组合工艺深度处理垃圾渗滤液MBR出水

以垃圾渗滤液MBR出水为研究对象,采用臭氧-活性炭组合工艺对其进行深度处理。相比单一臭氧处理和单一活性炭吸附,臭氧-活性炭组合工艺能提高COD及NH3-N的去除率,并且显示出良好的协同作用。实验中利用三维荧光光谱和凝胶色谱对水质进行分析,同时考察了活性炭种类及预处理方式、活性炭用量、pH及臭氧浓度对COD及NH3-N去除率的影响。结果表明：pH=4.54、臭氧浓度为1.34 mg·min-1、活性炭投加量为10 g·L-1、臭氧处理时间为30 min、活性炭吸附时间为180 min,当垃圾渗滤液MBR出水COD为1 550 mg·L-1,NH3-N为75 mg·L-1时,经处理后,COD浓度为93 mg·L-1,NH3-N浓度为12 mg·L-1,COD的去除率达到94%,NH3-N的去除率达到84%,实现了垃圾渗滤液MBR出水的达标排放。pH对污染物的去除有较为明显的影响,高pH有利于NH3-N的去除,但是过高的pH不利于COD的去除。同时,提高臭氧和活性炭的投加量能明显提高COD及NH3-N的去除率。     

MnO2/Al2O3吸附草甘膦及微波紫外耦合降解再生工艺

以掺混煅烧法制备MnO2/Al2O3,并对草甘膦进行吸附,将吸附态草甘膦置于微波紫外耦合系统中进行降解和再生。研究并给出了MnO2/Al2O3的最佳制备条件、最佳吸附条件和微波紫外耦合降解再生的最佳工艺参数。MnO2/Al2O3最佳制备条件为MnO2质量分数15%,煅烧温度500℃,煅烧时间2 h。在常温下,MnO2/Al2O3对草甘膦的最大吸附量为75 mg/g。微波紫外耦合系统最佳工艺参数为功率500 W,时间25 min,空气量0.06 m3/h。在此操作条件下,MnO2/Al2O3的再生率达到85%,并且可以多次再生利用,草甘膦最终降解产物为二氧化碳、氮氧化物、磷酸和水,矿化率为65%。     

多氯酚定量构效关系人工神经网络信息流分析

针对目前有机污染物定量构效关系(QSAR)人工神经网络(ANN)模型构建中存在的问题,在多氯酚QSAR-ANN模型数据研究基础上,提出了人工神经网络信息流分析方法.通过比较多氯酚定量构效关系人工神经网络模型中的连接权值与阈值,绘制人工神经网络模型信息流流向分布图,可直观地显示网络内部信息的传播途径,找出影响输出层信息的隐含层的主要节点,进而由隐含层主要节点确定输入层主要节点,达到对人工神经网络模型输入节点的筛选.