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铁碳芬顿耦合处理硫氰酸盐废水及其机理探究被引量：2: 1; 作者何茂林岳正波 +3 位作者詹欣源张敏徐武松王进《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期148-155,共8页; 工业废水中硫氰酸盐是一种危害环境和人类健康的有毒物质,因难以降解等特性增加了废水处理难度。文章通过将微电解与芬顿耦合,并优化工艺参数,实现硫氰酸盐(SCN^(-))废水的高效处理。在微电解曝气量为1.5 L/min条件下,将pH值控制在3~4... 展开更多; 关键词铁碳芬顿耦合工艺硫氰酸根工业废水反应动力学降解机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

固定化耐酸曲霉对Pb2+的去除及机理研究被引量：1: 2; 作者王陈王进 +3 位作者贺笑揣新王绍平岳正波《工业水处理》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期127-132,共6页; 固定化微生物技术凭借处理效率高、投入成本低的优势在重金属废水处理领域应用颇为广泛,然而相关的重金属去除机理尚不明确。以从酸性矿山废水中筛出的耐酸曲霉Aspergillus sp.MF1作为研究对象,对其进行固定化处理,运用亚细胞分离技术... 展开更多; 关键词固定化酸性矿山废水 PB2+ 亚细胞分离五步提取法; 在线阅读下载PDF 职称材料

养殖废水对AMD重金属的处理效果及去除机制: 3; 作者王丽行岳正波 +3 位作者佘智祥揣新张凯王进《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期441-446,共6页; 文章研究牛粪发酵前后产物与酸性矿山废水(acid mine drainage,AMD)共处理过程及处理效果。结果表明,牛粪及发酵后产物(沼液)均对AMD具有不同程度的处理效果;处理前期,牛粪组R1和沼液组R2的pH值从3.07分别迅速升高到4.01和3.85,直至实... 展开更多; 关键词酸性矿山废水(AMD) 养殖废水重金属共沉淀; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进PSO-ELM的坑湖水质预测与评价被引量：2: 4; 作者石秀峰王进 +3 位作者揣新王绍平罗长海岳正波《合肥工业大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第2期145-150,共6页; 采矿行业产生的尾矿水具有较高的金属离子和硫酸盐质量浓度,同时具有酸化的风险,对尾矿水水质的预测和评价有利于保障尾矿水资源循环利用和可持续发展。文章将线性原始数据通过滑动窗口处理转化为模型的输入矩阵,利用粒子群优化算法(par... 展开更多; 关键词水质监测滑动窗口粒子群优化算法(PSO) 极限学习机(ELM) 水质评价; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名铁碳芬顿耦合处理硫氰酸盐废水及其机理探究被引量：2: 1; 作者何茂林岳正波詹欣源张敏徐武松王进; 机构合肥工业大学资源与环境工程学院合肥工业大学安徽省工业废水处理与资源化工程研究中心合肥工业大学纳米矿物与污染控制安徽普通高校重点实验室; 出处《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期148-155,共8页; 基金国家自然科学基金面上项目(52070062) 安徽省自然科学基金资助项目(2308085QE187)。; 文摘工业废水中硫氰酸盐是一种危害环境和人类健康的有毒物质,因难以降解等特性增加了废水处理难度。文章通过将微电解与芬顿耦合,并优化工艺参数,实现硫氰酸盐(SCN^(-))废水的高效处理。在微电解曝气量为1.5 L/min条件下,将pH值控制在3~4之间反应90 min,之后向出水中加入8 mL/L 30%H_(2)O_(2)溶液,磁力搅拌反应30 min,可使SCN^(-)浓度从508.3 mg/L降低至16.8 mg/L,去除率达到96.7%,继续反应至60 min可完全去除SCN^(-)。反应机理为:微电解产生的少量·OH将部分Fe^(2+)氧化为Fe^(3+),与SCN^(-)形成配合物Fe(NCS)_(6)^(3-),经氧化形成微量CN^(-),进一步矿化为NH_(3)和CO_(2)并挥发。芬顿阶段生成的大量·OH,将剩余CN^(-)及SCN^(-)全部氧化为CNO^(-),最终形成NO_(3)^(-)和N_(2)。该研究揭示了铁碳芬顿处理硫氰酸根的降解机制,为含硫氰酸盐废水提供了一种新的处理方法。; 关键词铁碳芬顿耦合工艺硫氰酸根工业废水反应动力学降解机制; Keywords iron-carbon microelectrolysis-Fenton process thiocyanate ions industrial wastewater treatment reaction kinetics degradation mechanism; 分类号 X703 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名固定化耐酸曲霉对Pb2+的去除及机理研究被引量：1: 2; 作者王陈王进贺笑揣新王绍平岳正波; 机构合肥工业大学资源与环境工程学院合肥工业大学安徽马钢矿业资源集团南山矿业有限公司; 出处《工业水处理》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期127-132,共6页; 基金国家自然科学基金联合基金项目(U20A20325) 安徽省重点研究与开发计划项目(2022107020015)。; 文摘固定化微生物技术凭借处理效率高、投入成本低的优势在重金属废水处理领域应用颇为广泛,然而相关的重金属去除机理尚不明确。以从酸性矿山废水中筛出的耐酸曲霉Aspergillus sp.MF1作为研究对象,对其进行固定化处理,运用亚细胞分离技术以及五步提取法并通过SEM、FTIR表征初步揭示固定化Aspergillus sp.MF1去除Pb^(2+)的机理。研究结果表明,在pH为3.5,初始Pb^(2+)质量浓度为10 mg/L时,固定化Aspergillus sp.MF1对于Pb^(2+)的去除率最高可达78.26%。固定化Aspergillus sp.MF1去除Pb^(2+)的机理可归纳为两点,一是源于固定化Aspergillus sp.MF1载体的高比表面积、聚乙烯醇和海藻酸钠等材料表面活性基团对Pb^(2+)的吸附,二是归于Aspergillus sp.MF1细胞壁对于Pb^(2+)的螯合、吸附和离子交换作用,以及液泡和其他细胞器的隔室化作用。此外,固定化Aspergillus sp.MF1连续循环使用5次对Pb^(2+)的去除率均能达到30%以上,且在去除过程中未发生破裂、细胞泄露等情况。; 关键词固定化酸性矿山废水 PB2+ 亚细胞分离五步提取法; Keywords immobilization acid mine drainage Pb^(2+) subcellular separation five-step extraction method; 分类号 X703 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名养殖废水对AMD重金属的处理效果及去除机制: 3; 作者王丽行岳正波佘智祥揣新张凯王进; 机构合肥工业大学资源与环境工程学院合肥工业大学安徽省工业废水处理与资源化工程研究中心安徽马钢矿业资源集团南山矿业有限公司; 出处《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期441-446,共6页; 基金国家自然科学基金区域创新发展联合基金资助项目(U19A20108,U20A20325) 安徽省重点研究与开发计划资助项目(2022107020015)。; 文摘文章研究牛粪发酵前后产物与酸性矿山废水(acid mine drainage,AMD)共处理过程及处理效果。结果表明,牛粪及发酵后产物(沼液)均对AMD具有不同程度的处理效果;处理前期,牛粪组R1和沼液组R2的pH值从3.07分别迅速升高到4.01和3.85,直至实验结束时pH值略有下降,分别达到3.91和3.47;酸度分别下降49.8%和44.83%。R1组Fe、Zn、Cu、Mn、Al等金属离子质量浓度分别下降72.34%、83.79%、96.48%、17.2%、46.89%;R2组Fe、Cu、Mn、Al质量浓度分别下降96.27%、61.40%、13.92%、48.19%。X射线衍射(X-ray diffraction,XRD)扫描结果表明2组实验对金属的去除主要以共沉淀为主,但在R1组中发现微生物可能对处理过程具有较大的推动作用。2组实验均对AMD具有较好修复效果,在利用养殖废水处理AMD具有很好的应用前景。; 关键词酸性矿山废水(AMD) 养殖废水重金属共沉淀; Keywords acid mine drainage(AMD) aquaculture wastewater heavy metals co-precipitation; 分类号 X703.1 [环境科学与工程—环境工程] X713 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进PSO-ELM的坑湖水质预测与评价被引量：2: 4; 作者石秀峰王进揣新王绍平罗长海岳正波; 机构合肥工业大学资源与环境工程学院合肥工业大学安徽省工业废水处理与资源化工程研究中心安徽马钢矿业资源集团南山矿业有限公司; 出处《合肥工业大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第2期145-150,共6页; 基金国家自然科学基金联合基金资助项目(U19A20108) 安徽省重点研究与开发计划资助项目(2022107020015)。; 文摘采矿行业产生的尾矿水具有较高的金属离子和硫酸盐质量浓度,同时具有酸化的风险,对尾矿水水质的预测和评价有利于保障尾矿水资源循环利用和可持续发展。文章将线性原始数据通过滑动窗口处理转化为模型的输入矩阵,利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对极限学习机(extreme learning machine,ELM)进行改进,提出一种基于PSO-ELM的水质预测模型,以安徽马鞍山某矿区坑湖为对象,使用不同网络模型对水质参数进行预测。结果表明,改进后的PSO-ELM模型较BP(back propagation)神经网络、传统ELM具有更高的预测精度,决定系数达到82%,均方误差仅为0.04,并且具有更快的计算和收敛速度。将训练集数据与预测数据相结合,采用Spearman秩相关系数法评价水质稳定性,结果表明pH值和主要无机盐离子质量浓度较为稳定,无明显变化趋势,满足生态和生产需求。; 关键词水质监测滑动窗口粒子群优化算法(PSO) 极限学习机(ELM) 水质评价; Keywords water quality monitoring sliding window particle swarm optimization(PSO) extreme learning machine(ELM) water quality assessment; 分类号 X824 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	铁碳芬顿耦合处理硫氰酸盐废水及其机理探究	何茂林岳正波詹欣源张敏徐武松王进	《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	固定化耐酸曲霉对Pb2+的去除及机理研究	王陈王进贺笑揣新王绍平岳正波	《工业水处理》 CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	养殖废水对AMD重金属的处理效果及去除机制	王丽行岳正波佘智祥揣新张凯王进	《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于改进PSO-ELM的坑湖水质预测与评价	石秀峰王进揣新王绍平罗长海岳正波	《合肥工业大学学报(自然科学版)》北大核心	2025	2	在线阅读下载PDF 职称材料