饮用水中高分子量消毒副产物的检测识别方法

消毒是饮用水处理过程中的重要步骤,但普遍采用的氯系消毒剂在杀灭细菌病毒的同时,能产生大量具有“三致”效应的卤代消毒副产物(DBPs),严重威胁了饮用水的化学安全.研究人员已在饮用水中陆续检测并识别出700多种DBPs,但这些已知DBPs均为分子量小于800 Da的低分子量DBPs,目前对高分子量DBPs的认识还较为有限.本研究建立了基于基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)的高分子量DBPs检测方法,发现在基质为2,5-二羟基苯甲酸,阳离子化试剂为三氟乙酸钠,使用三明治法点靶,反射-正离子模式,90%激光强度时,信噪比和信号重现性达到最优,信噪比之和达到了136.2,变异系数(CV)则为4.77%.利用上述方法,在模拟饮用水中检测到5种新的高分子量DBPs.在此基础上,通过同位素模式分析、TOF/TOF串联质谱和数据库验证,建立了针对未知高分子量DBPs的分子式/结构式识别方法,确定新的高分子量DBPs为寡糖羧酸类物质.

巢湖东半湖饮用水源区沉积物药品和个人护理品(PPCPs)分布与生态风险

采用超声溶剂萃取(USE)、固相萃取(SPE)组合前处理和超高液相色谱-串联质谱(UPLC-MS/MS)方法,对巢湖东半湖饮用水源区120 km^2范围内的14个采样点的沉积物中28种药品和个人护理品(PPCPs)进行了检测,并评估其生态风险.结果显示,在检测的28种PPCPs中,有21种在所有样点均未检出,有3种在部分样点达到检出限、但未达到定量限,有4种在部分样点达到了定量限,分别是苯扎贝特(BF)、咖啡因(CAF)、四环素(TCN)、泰妙菌素(TIA).4种PPCPs的最大含量分别为:BF 6.19μg·kg^(-1)、CAF 3.30μg·kg^(-1)、TCN 7.06μg·kg^(-1)、TIA 27.60μg·kg^(-1),其定量检出率分别为:BF 35.7%、CAF 28.6%、TCN 21.4%、TIA 85.7%.沉积物PPCPs含量在沿岸带高于敞水带,且沿主湖流方向自西向东呈降低趋势.分析了PPCPs分布与沉积物性质的关系,发现其与部分理化指标存在正相关或负相关关系.采用风险商(RQ)法对4种检出的PPCPs进行生态风险评估,显示在78.5%的采样点对藻类有中等风险或高风险,对无脊椎动物、鱼类在42.9%的采样点存在中等风险,其余为低风险.巢湖东半湖饮用水源区沉积物PPCPs的生态风险需引起重视.

饮用水中新型环状消毒副产物的毒性研究进展

饮用水中新型环状消毒副产物(disinfection byproducts,DBPs)因具有较高的生物毒性,受到越来越广泛的关注。本文简要概述了国内外饮用水中新型环状DBPs检测情况及暴露水平,重点探讨了新型环状DBPs的细胞毒性、遗传毒性和内分泌干扰效应,并总结了定量构效关系(quantitative structure-activity relationship,QSAR)在毒性效应预测方面的应用,旨在为新型环状DBPs的毒性及致毒机理研究提供理论参考。

Hadoop下水环境模拟集群运算模式

水环境数值模型是模拟、分析及预测水体中物质迁移转化过程及其效应的有效工具。水环境模型的高性能批量计算是当前水环境模拟研究的热点。大数据技术中的分布式集群计算模式为水环境模拟批量计算提供一种可行的解决方案。探索了水环境数值模型在大数据分布式计算框架下的适应性,提出了一种适用于水环境模拟的大数据分布式集群运算模式,并通过实例验证了该运算模式的可行性。

羟基氧化铁结合超导磁吸附分离磷及资源化研究

采用共沉淀法制得粒径36.47~58.68μm的T1~T3羟基氧化铁材料,研究其对模拟含磷废水的吸附能力。分析结果表明,羟基氧化铁样品为无定形羟基氧化铁。羟基氧化铁对磷的吸附符合Langmuir等温吸附模型,样品饱和吸附量T3>T2>T1。出水磷含量随羟基氧化铁投加量升高而减少,初始磷的质量浓度分别为2、5 mg/L,投加量分别为2、4 g/L时可达到GB 18918-2002的一级A标准。T1样品超导磁分离效果最佳,穿透柱体积为1087个。磁分离出水磷的质量浓度均低于0.5 mg/L,磷去除率最大达92.5%。磷的解吸率随NaOH含量增加而增加,当NaOH浓度为1.5 mol/L时,磷解吸率达到98.57%。以CaCl_2为沉淀剂,当n(Ca):n(P)=6.68时,磷回收率达到91.23%,回收产物中P_2O_5的质量分数达到40.03%。

钯基氧还原反应电极的构筑及其在水处理领域的研究进展

发展氧气还原反应(ORR)的二电子高效电催化剂一直是燃料电池领域的研究热点,但针对具有二电子还原特征且可应用于水处理领域电极材料的研究还处在起步阶段。本综述介绍了近年来二电子还原特征的贵金属电极材料及其在电催化处理水中污染物的研究进展。在Fe^(2+)存在下,Pd基电极材料催化氧气还原合成H_2O_2,间接催化氧化水中有机污染物,实现有机物的矿化降解和水质的净化;Pd基电极催化还原水中有机污染物、无机盐等,将其转化为低毒性、易处理产物并彻底去除;Pd基催化电极的高效电子传导性能增强了水中重金属离子的氧化/还原转化,实现重金属去除。本综述展望了纳米电极材料在水处理应用的机遇与发展方向。

电絮凝-膜分离反应器去除水中腐殖酸

考察了电絮凝-膜分离反应器(ECMR)去除水中腐殖酸(HA)的效果。研究了不同电化学参数对腐殖酸去除率的影响、ECMR平板陶瓷膜和EC-MF平板陶瓷膜抑制膜污染的作用机制,并进行了比较。结果表明,在电流密度为10 A/m^2、初始电导率1000μS/cm、初始pH=6、电解时间30 min、初始HA质量浓度5 mg/L时,ECMR工艺对水中HA的去除率为88.3%,ECMR平板陶瓷膜膜通量高于EC-MF平板陶瓷膜20%,HA去除率高8%,所用时间较短。

电絮凝-超滤组合技术处理含铜废水

采用电絮凝-超滤(electrocoagulation-ultrafiltration,EC-UF)组合技术对含铜废水中的铜离子进行了处理实验研究。讨论了电流密度、初始pH、初始铜浓度和初始电导率等因素对铜的去除效果和膜污染的影响,并分析了这些影响因素对EC-UF组合技术效率的作用机制。结果表明,在电流密度J=50 A·m^(-2)、初始铜浓度C(Cu^(2+_)≤40 mg·L^(-1)、初始pH=4~8、初始电导率σ=2 m S·cm^(-1)、电解时间20 min的条件下,废水中铜的去除率达到99.6%并有效的减缓了膜污染。本研究为EC-UF组合技术除铜的实践应用提供了科学依据。

电絮凝─超滤协同去除水中的腐殖酸

采用电絮凝-超滤(electrocoagulation-ultrafiltration,EC-UF)技术协同去除水中腐殖酸(HA),主要考察了电流密度、初始pH、初始HA浓度、初始电导率等因素对HA去除率的影响,解析了在这些影响因素下HA的去除机理,并对滤饼层特征和膜污染机制进行了研究。结果表明,在电流密度j=10 A·m^(-2)、初始pH=7、初始电导率σ0=1 000μS·cm^(-1)、电解时间为15 min的条件下,初始HA浓度为10 mg·L^(-1)时,EC-UF工艺对水中的HA的去除率可以达到97.3%,膜污染为可逆污染,被污染的膜经过清洗后通量可恢复到初始的94%。

调控絮体形态强化电絮凝减缓膜污染

本研究通过调节电絮凝工艺参数来实现对絮体形态的调控,进而达到减缓膜污染的目的.主要考察了电流密度、初始pH、初始电导率对絮体性质以及膜通量的影响,并解析了超滤膜对不同形貌结构絮体的膜污染响应机制.结果表明,电絮凝减缓膜污染的关键是在膜表面形成疏松多孔的滤饼层,电絮凝-超滤(electrocoagulation-ultrafiltration,EC-UF)工艺不但能够有效地减缓膜污染,而且还极大提升了出水水质.增加电流密度,以及在pH中性水质条件下,EC-UF工艺中膜通量保持更高.j=20 A·m^(-2)、初始pH=7、初始电导率=1 000μS·cm^(-1),EC-UF工艺对水中的腐殖酸(humic acid,HA)去除率为97%,平衡阶段归一化通量J/J0达到81%.

水位变化对消落带氨氧化微生物丰度和多样性的影响

南水北调来水进入密云水库将直接引起水库水位上涨,这必将影响消落带土壤中氨氧化微生物的丰度和多样性,从而影响消落带中氮循环过程.采用分子生物学方法,探讨了水位变化对消落带氨氧化细菌(AOB)和古菌(AOA)的生物多样性和丰度的影响.Real-time PCR结果显示,2015年9月消落带岸上/水陆界面土壤和沉积物中AOA和AOB的丰度范围分别为1.00×10~7~3.91×10~7copies·g^(-1)和5.49×10~6~9.77×10~6copies·g^(-1).2015年11月水位比9月上升3 m,淹没区土壤/沉积物中AOA和AOB的丰度范围分别为5.80×106~1.56×10~7copies·g^(-1)和2.14×10~6~4.40×106copies·g^(-1),比被淹没前有所下降,但AOA的丰度始终高于AOB,说明AOA比AOB更适合在低氨氮的消落带环境中生长,并且更能适应低氧环境.水位上升3 m后,水陆交界面土壤中AOA和AOB的多样性均有所增加,而在沉积物中多样性减少.水位上涨之前,AOA大多数OTU属于Nitrososphaera、Nitrosopumilus,而水位上涨之后,大多数OTU归属于土壤簇Nitrososphaera,即在低氧消落带环境中土壤簇Nitrososphaera为优势AOA菌.对于AOB,水陆交界面土壤和沉积物中Nitrosopira和Nitrosomonas分别在氨氧化过程中发挥作用.