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公开(公告)号:CN118604180A
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202410732902.8
申请日:2024-06-07
Applicant: 生态环境部南京环境科学研究所
Abstract: 本发明公开了一种针对生活垃圾填埋场渗漏的地下水中全氟‑多氟化合物溯源方法,其包括以下步骤:S1、收集和预处理填埋场地下水样品;S2、测定地下水样品中全氟‑多氟化合物种类和浓度;S3、基于正定矩阵因子分解模型PMF,通过拟合优度分析方法对正定矩阵因子分析模型的全氟‑多氟化合物定量源解析进行不确定性分析,量化模型结果误差,得到最佳环境污染物源解析。相比从受污染水体下游和上游涉污企业排口采集水样、结果分析对比的传统溯源方法,本发明通过模型参数校准和验证,全面客观的识别出生活垃圾填埋场渗漏的地下水中全氟‑多氟化合物的来源,从而突破了地下水中全氟‑多氟化合物快速、准确溯源的技术限制。
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公开(公告)号:CN117571904A
公开(公告)日:2024-02-20
申请号:CN202311372038.7
申请日:2023-10-23
Applicant: 生态环境部南京环境科学研究所 , 新疆天熙环保科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种抗生素水体污染的溯源方法及系统,溯源方法包括以下步骤,S1、水样预处理;S2、测定抗生素;S3、模型溯源;本发明利用PMF模型,不需要测量源成分谱,分解矩阵中元素分担率为非负值,可以利用数据标准偏差来进行优化,并且可处理遗漏数据和不精确数据;同时,采用拟合优度分析方法对正定矩阵因子分解模型的污染物定量源解析进行不确定性分析,量化模型结果误差,优化溯源分析结果,通过萃取装置的进一步设置,能够进行顺、逆双加压步骤,进而提高萃取效果。
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公开(公告)号:CN119833028A
公开(公告)日:2025-04-15
申请号:CN202411900375.3
申请日:2024-12-23
Applicant: 生态环境部南京环境科学研究所 , 新疆天熙环保科技有限公司
IPC: G16C20/70 , G16C20/20 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及到全氟‑多氟化合物排放领域,具体涉及基于深度学习的工业园区全氟‑多氟化合物排放预测方法。包括:S1,确定和收集工业园区全氟‑多氟化合物排放预测核算所需数据;S2,采用物质流的方法核算工业园区生产、加工、使用和处置过程中的全氟‑多氟化合物排放;S3,建立基于深度学习的渗滤液中全氟‑多氟化合物排放预测框架;S4,结合卷积神经网络模型通过矩阵计算得到生产系统下工业园区全氟化合物的排放特征。本发明基于卷机神经网络模型,通过耦合图数据与深度学习算法,融合多分支时空网络,解析影响全氟‑多氟化合物排放浓度的多重驱动因素,从而全面反映全氟‑多氟化合物的时空变化特征,提高预测精度和效果。
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公开(公告)号:CN116809099B
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202310110680.1
申请日:2023-02-14
Applicant: 生态环境部南京环境科学研究所 , 新疆天熙环保科技有限公司
IPC: B01J27/24 , C02F1/30 , C02F103/06 , C02F101/38 , C02F101/36 , C02F101/34
Abstract: 本发明提供一种用于深度处理垃圾填埋场渗滤液中抗生素的光催化材料,所述光催化材料为纳米异质结光催化材料,主要由纳米棒状氧化铋与纳米球状四氧化三钴及氮化硼纳米片复合而成;本发明的光催化材料的光催化性能稳定、异质结在水环境中的稳定性强、对诺氟沙星降解效率高,是一种能够深度处理圾填埋场渗滤液中抗生素且高效、循环经济的复合光催化材料。
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公开(公告)号:CN116809099A
公开(公告)日:2023-09-29
申请号:CN202310110680.1
申请日:2023-02-14
Applicant: 生态环境部南京环境科学研究所 , 新疆天熙环保科技有限公司
IPC: B01J27/24 , C02F1/30 , C02F103/06 , C02F101/38 , C02F101/36 , C02F101/34
Abstract: 本发明提供一种用于深度处理垃圾填埋场渗滤液中抗生素的光催化材料,所述光催化材料为纳米异质结光催化材料,主要由纳米棒状氧化铋与纳米球状四氧化三钴及氮化硼纳米片复合而成;本发明的光催化材料的光催化性能稳定、异质结在水环境中的稳定性强、对诺氟沙星降解效率高,是一种能够深度处理圾填埋场渗滤液中抗生素且高效、循环经济的复合光催化材料。
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