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石油及化工在产企业地下水污染分析及其防控体系研究
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作者 杜怡景 姜玉 +2 位作者 袁英 苏婧 檀文炳 《现代化工》 北大核心 2025年第6期48-52,共5页
详细论述了污染源识别方法、企业优先控制污染物的选取、污染物监测与分析,风险评估方法等。通过对比与分析,建立从识别污染源,选取企业优控污染物,企业场地风险评估分级到分级治理措施的在产企业地下水污染防控体系,旨在为在产企业提... 详细论述了污染源识别方法、企业优先控制污染物的选取、污染物监测与分析,风险评估方法等。通过对比与分析,建立从识别污染源,选取企业优控污染物,企业场地风险评估分级到分级治理措施的在产企业地下水污染防控体系,旨在为在产企业提供科学的地下水污染环境管理体系与防控措施,促进产业持续健康发展,提高环境质量和保护公众健康。 展开更多
关键词 石化工业 地下水污染 污染源识别 风险评估 修复技术 防控体系
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亚铁活化过硫酸盐体系对水体溶解性有机质分子转化的影响 被引量:2
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作者 曹惠真 孙宗全 +4 位作者 沈佳伦 王佳琪 李晓东 马福俊 谷庆宝 《环境科学研究》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1749-1759,共11页
亚铁活化过硫酸盐(PS/Fe^(2+))高级氧化是修复有机污染水体的常用技术,在修复过程中会诱导水体中溶解性有机质(DOM)分子结构转变。为研究PS/Fe^(2+)体系中DOM的分子转化特性,选取腐殖酸(HA)、富里酸(FA)和天然有机质(NOM)3种不同种类的... 亚铁活化过硫酸盐(PS/Fe^(2+))高级氧化是修复有机污染水体的常用技术,在修复过程中会诱导水体中溶解性有机质(DOM)分子结构转变。为研究PS/Fe^(2+)体系中DOM的分子转化特性,选取腐殖酸(HA)、富里酸(FA)和天然有机质(NOM)3种不同种类的DOM为研究对象,利用光谱和高分辨率质谱对比分析了PS/Fe^(2+)反应前后DOM的理化特性和分子结构特征。结果表明:①与热或碱活化PS体系相比,PS/Fe^(2+)反应后DOM芳香度、分子数和分子量显著下降。②反应后,DOM中残留了含C、H和O的木质素和单宁类物质,去除了O/C<0.6的低氧化程度分子,生成了富含氮和硫的高氧化程度分子。③PS/Fe^(2+)体系去除了DOM中的不饱和态分子(49.3%~94.0%),生成饱和态物质的数量、类型因DOM种类表现出明显差异。研究显示,PS/Fe^(2+)体系在自由基氧化与络合作用的共同介导下显著增加了DOM的分子转化程度,进而可能影响共存污染物的环境行为。 展开更多
关键词 溶解性有机质(DOM) 亚铁 过硫酸盐(PS) 高分辨质谱 分子转化
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粤港澳大湾区某镍污染场地空间分布模拟
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作者 王盾 许文卿 +1 位作者 王开演 李晓东 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期163-170,共8页
文章以粤港澳大湾区某电镀厂场地为研究对象,为探究重金属镍在场地中的分布规律,利用场地地层勘探测绘和土壤检测数据建立三维地层模型和污染分布模型。该研究采用克里格插值法(Kriging)、反距离加权插值法(IDW-Shepard)、改进的反距离... 文章以粤港澳大湾区某电镀厂场地为研究对象,为探究重金属镍在场地中的分布规律,利用场地地层勘探测绘和土壤检测数据建立三维地层模型和污染分布模型。该研究采用克里格插值法(Kriging)、反距离加权插值法(IDW-Shepard)、改进的反距离加权插值法(IDW-(Franke/Nielson))、邻近点插值法(Nearest Neighbor)和快速径向基函数(Fast Radial Basis Function)5种插值方法预测了场地中镍污染分布特征和污染方量,基于交叉验证法分析获取最优插值方法。结果显示Kriging法的平均绝对误差和均方根误差数值最小,是预测精度最高的空间插值方法。不同土层污染物浓度分布差异明显,污染物迁移性强的砂土层镍污染范围大含量高,黏土和淤泥层对污染物迁移有很好的阻隔作用,Kriging法能较真实地反映场地污染分布特征。污染物空间分布特征与生产活动和地层条件密切相关,选用合适的插值方法构建污染分布模型可为污染场地精细化修复提供参考。 展开更多
关键词 土壤污染 三维插值 模型精度评估 重金属
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湖南省典型有色金属冶炼场地土壤重金属垂向分布特征及关键影响因素识别
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作者 李素萱 唐博 +3 位作者 常文杰 刘文秀 马福俊 谷庆宝 《环境科学研究》 2025年第9期2001-2009,共9页
重金属在污染场地土壤中的垂向分布差异显著,然而影响其垂向分布的关键因素尚不明确。该研究综合考虑企业的规模、生产时间、地理位置及土壤类型等因素,以湖南省14家典型有色金属冶炼场地为研究对象,分析土壤中砷(As)、镉(Cd)和铅(Pb)... 重金属在污染场地土壤中的垂向分布差异显著,然而影响其垂向分布的关键因素尚不明确。该研究综合考虑企业的规模、生产时间、地理位置及土壤类型等因素,以湖南省14家典型有色金属冶炼场地为研究对象,分析土壤中砷(As)、镉(Cd)和铅(Pb)的垂向分布特征,利用机器学习模型识别土壤重金属垂向分布的关键影响因素。结果表明:①湖南省14家典型有色金属冶炼场地土壤重金属含量显著高于湖南省背景值,表层(0~0.5 m)土壤As、Cd和Pb含量点位超背景值比例分别为100%、100%和75%,重金属主要累积在0.5~4.0 m填土层,其含量随土壤深度的增加而下降。②采用随机森林(RF)、XGBoost、支持向量机(SVM)、线性回归(LR)以及神经网络(NNET)机器学习模型对土壤重金属垂向分布进行预测,其中RF模型在预测土壤As、Cd和Pb含量上精度较高,决定系数(R2)分别为0.97、0.76和0.67。③采用RF模型识别出土壤重金属垂向分布的关键影响因素为生产时间、土壤类型、pH、海拔和地下水埋深。研究显示,湖南省典型有色金属冶炼场地土壤重金属垂向分布差异显著;利用机器学习模型可有效识别土壤重金属垂向分布的关键影响因素。研究结果可为有色金属冶炼场地重金属污染土壤治理修复提供参考。 展开更多
关键词 冶炼场地 重金属 垂向分布 影响因素 机器学习
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