紫贻贝壳对醚菌酯吸附性能的研究

以舟山废弃的紫贻贝壳资源为研究对象,通过添加膨化剂高温煅烧制备多孔性紫贻贝壳粉吸附材料,利用热重分析(TG)、红外光谱分析(IR)、比表面积(BET)测定对紫贻贝壳粉的物化性能进行了表征;采用正交实验设计优化了紫贻贝壳粉吸附农药醚菌酯的工艺条件。结果表明:紫贻贝壳酸洗后粉碎,过100目筛,1000℃条件下煅烧60min,制得紫贻贝壳粉比表面积达到2.638×103m2/g;紫贻贝壳粉去除100m L 0.6g/L醚菌酯的最优条件为:p H10.0,温度30℃,时间40min,紫贻贝壳粉用量0.3g,在此条件下,醚菌酯去除率高达36.07%,可开发成一种新型脱农药果蔬清洗剂。     

煅烧紫贻贝壳粉对Cd2+和Pb2+的吸附热力学研究

贻贝是我国的重要的海产经济贝类,但由于养殖规模的增大而随之产生的废弃贻贝壳资源成为了关注的热点。研究发现贻贝壳是一种环境友好型的生物吸附剂,本文通过高温煅烧处理,进一步优化了贻贝壳的吸附性能,采用SEM、BET、XRD和IR表征手段对贻贝壳的微结构、孔径及组成进行了分析;同时探讨了贝壳粉吸附剂对Cd2+和Pb2+的吸附热力学性能。结果发现贻贝壳粉经高温煅烧后,其主要成分为CaO,且比表面积显著增大,比表面积达7.8965 m2/g,形成诸多纳米孔径,直径在0.5~1.1 nm,吸附性能提高。贻贝壳吸附剂用量和溶液pH对Cd2+和Pb2+的吸附量影响较大,吸附剂对Cd2+的吸附量明显高于对Pb2+的吸附量,且吸附剂对Cd2+和Pb2+的吸附均符合Freundlich等温吸附模型。由此可知,煅烧后的紫贻贝壳是一种优良廉价的生物吸附剂,可将其开发成一种针对性去除废水中重金属Cd2+的新型吸附剂。     

基于木糖母液美拉德反应及其产物挥发性成分研究

木糖母液是玉米芯或蔗渣酸水解的副产物,含大量的糖类,但由于分离困难,限制了其在工业中的大规模使用。以废弃的木糖母液为研究对象,将其与L-谷氨酸进行美拉德反应,采取正交试验确定最佳反应条件,并对其反应产物的挥发性成分采用气相色谱-质谱（GC-MS）法进行分析测定。试验结果表明：当反应温度为105 ℃、反应时间为3.0 h、pH值为12时,吸光度值为1.910,在此条件下,木糖母液美拉德反应褐变程度最强;通过对产物进行气相色谱-质谱联用仪分析,共鉴定出91种木糖母液美拉德反应产物挥发性成分,主要有醇、酮、酸、酯及醚五大类。     

基于 LandTrendr 和 CCDC 算法的神东煤炭基地植被损毁识别对比分析

煤炭基地是我国煤炭资源的集中产业地,面临着植被损毁区域大、损毁原因复杂多变的问题。 定量分 析长时序植被损毁识别方法在煤炭基地的适用性,对当地生态环境质量监管具有十分重要的意义。 基于 Google Earth Engine 云计算平台的 Landsat 影像数据,从植被损毁识别、不同地表区域适用性、植被损毁时间 3 个方面,定量对比分 析了 LandTrendr (LT)和 Continuous Change Detection and Classification (CCDC)算法在神东煤炭基地进行长时序(1990 -2020 年)植被损毁识别中的适用性。 研究表明:① 在植被损毁识别上,LT 和 CCDC 算法总体精度分别为 73. 6%和 84. 4%,识别效果较好。 ② LT 和 CCDC 算法都能较好地避免林地区域的错分误差。 但 LT 算法仅能识别露天采场区 域部分植被损毁,遗漏误差较大,且基本无法识别到城市扩张所造成的植被损毁,而 CCDC 算法对这两类区域的识别 效果较好。 在水体区域,LT 算法显著优于 CCDC 算法。 ③ LT 和 CCDC 算法识别损毁时间的误差在 1 a 内的结果分别 占 95. 7%和 90%,损毁时间识别效果很好。 总体而言,相较于 LT 算法,CCDC 算法更适用于城市扩张明显、水体面积 很少的神东煤炭基地植被损毁识别。 上述分析为神东煤炭基地生态环境质量监管提供了数据参考,更为两种算法在 其他煤炭基地尺度的进一步应用提供了方法优选借鉴,但是两种算法均存在难以避免的局限性,未来需要研究一种 能够准确自适应识别煤炭基地内大范围露天矿群植被损毁事件的新方法。