分批投加过氧化氢对电活化过一硫酸盐氧化卡马西平影响研究

通过分批投加过氧化氢(H_(2)O_(2))强化电活化过一硫酸盐(E-PMS)体系对有机污染物的降解效能。以卡马西平(CBZ)为目标污染物,考察分批投加(Multiple Dosing,MD)H_(2)O_(2)强化E-PMS[E-PMS-H_(2)O_(2)(MD)]体系降解CBZ的效率。分析PMS浓度、电流强度、H_(2)O_(2)投加量对CBZ去除的影响,确定最佳反应条件。探究E-PMS-H_(2)O_(2)(MD)体系降解CBZ过程中存在的活性氧物质和可能的强化机理。结果表明:分批投加H_(2)O_(2)可以明显强化E-PMS体系降解CBZ。在分批投加H_(2)O_(2)总量为13.3 mmol/L、PMS浓度为50 mmol/L、电流强度为500 mA、CBZ质量浓度为10 mg/L条件下,40 min时E-PMS-H_(2)O_(2)(MD)体系对CBZ的去除率可以达到99.14%,而E-PMS体系对CBZ的去除率仅为71.43%。通过淬灭和电子顺磁共振(EPR)试验可确定E-PMS-H_(2)O_(2)(MD)体系中存在硫酸根自由基(·SO_(4)^(-))、羟基自由基(·OH)、单线态氧(~1O_(2))和超氧根自由基(·O_(2)^(-))。其中·O_(2)^(-)不参与氧化CBZ,而是起到活化PMS产生·SO_(4)^(-)的作用。实际水体中的应用结果表明,该体系在实际水体中也有较高的CBZ去除率。

基于改进多层卷积神经网络的水体富营养化遥感监测算法研究

随着水环境质量监测技术的高速发展,水环境质量数据的种类、数量均都呈现爆炸式增长。原位监测与遥感监测是水环境监测的重要数据来源,如何快速高效地理解海量的监测数据是人工智能技术在生态环境研究领域的热点。因此,以三峡库区境内的国家良好水体——长寿湖为例,研究改进WRCNN卷积神经网络算法模型直接对遥感影像中的水环境数据进行特征提取,结合原位在线监测数据对遥感影像数据进行标注,增加CNN网络的宽度,提高遥感数据的水环境特征提取的能力,消除函数选择的不确定性,减少参数确定带来的计算步骤和抑制过拟合的影响,实现对大尺度水环境遥感特征的利用。结果表明,改进WRCNN卷积神经网络算法模型能有效识别长寿湖富营养化表征指标叶绿素a的浓度,为库区水体富营养化监测提供高效手段。

硫脲基纳米螯合纤维对水溶液中Cd(Ⅱ)的吸附和密度泛函理论计算

以聚丙烯腈为原料,利用静电纺丝技术和化学接枝制备得到硫脲基纳米螯合纤维,并用于水溶液中Cd(Ⅱ)的去除.结合样品的表征和密度泛函(DFT)理论计算结果,揭示了所制备纳米纤维材料对Cd(Ⅱ)的吸附机理.借助静态吸附和动态吸附实验,考察了硫脲基纳米螯合纤维对Cd(Ⅱ)的吸附性能.结果表明,纳米纤维吸附材料对Cd(Ⅱ)的最大吸附容量可达349.46 mg/g,吸附过程在90 min以内即可达到基本平衡.整个吸附过程符合准二级动力学模型和Langmuir等温吸附模型.硫脲基纳米螯合纤维吸附Cd(Ⅱ)的吸附机理为表面配位络合,增加纳米纤维表面硫脲基团的含量是提高吸附容量的重要途径.该吸附材料经6次循环使用后,最大动态吸附容量并未发生明显改变.