检索结果-南通市图书馆

喀喇沁橄榄石斑晶中流体包裹体的组分特征及其构造意义

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

岩石学报 2000年第2期16卷 275-280页

作者：邵济安王志海臧启家韩庆军张树霖李红东北京大学北京100871 西安地质矿产研究所西安710054 中国科学院地质与地球物理研究所北京100029

利用激光拉曼光谱测定了内蒙古东部喀喇沁地区玻基橄辉岩橄榄石斑晶中的原生流体包裹体的成分 ,发现其主要由 CO2 、CO、H2 O、N2 、H2 S、SO2 、芳香族碳氢化合物及少量络阴离子团组成。本文认为 ,此火山岩的橄榄石斑晶中捕获的流体包... 详细信息

利用激光拉曼光谱测定了内蒙古东部喀喇沁地区玻基橄辉岩橄榄石斑晶中的原生流体包裹体的成分 ,发现其主要由 CO2 、CO、H2 O、N2 、H2 S、SO2 、芳香族碳氢化合物及少量络阴离子团组成。本文认为 ,此火山岩的橄榄石斑晶中捕获的流体包裹体在一定程度上反映了地幔流体的成分。通过与河北汉诺坝大麻坪地幔岩石捕虏体中的流体成分进行对比 ,认为华北克拉通中、新生代地幔流体成分变化不大 ,它们均形成于软流圈 (层 )上涌、岩石圈伸展的构造背景下。

关键词：内蒙古橄榄石流体包裹体组分特征矿物斑晶

典型沿海城市采暖期细颗粒物组分特征及来源解析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

环境科学 2020年第4期41卷 1550-1560页

作者：李明燕杨文魏敏朱红晓刘厚凤山东师范大学地理与环境学院济南250014 威海市环境保护监测站威海264200

为明确威海市采暖期细颗粒物的组分及来源,于2018年1~3月在威海市3个空气质量例行监测点采集了环境空气PM2.5样品,分析OC、EC、水溶性离子及元素组分特征,利用PMF模型解析PM2.5的来源.结果表明,采样期间威海市PM2.5日均质量浓度为(33.80... 详细信息

为明确威海市采暖期细颗粒物的组分及来源,于2018年1~3月在威海市3个空气质量例行监测点采集了环境空气PM2.5样品,分析OC、EC、水溶性离子及元素组分特征,利用PMF模型解析PM2.5的来源.结果表明,采样期间威海市PM2.5日均质量浓度为(33.80±22.45)μg·m^-3,NO-3、NH+4、SO4^2-、OC和EC是其主要组分.作为沿海城市其Cl-占比相对较高,同时PM2.5组分特征体现出颗粒物成分受本地工业特征污染物排放的影响.NO-3/SO4^2-和OC/EC比值均表明威海市采暖期移动源对PM2.5贡献大;水溶性离子中酸碱离子比例分析表明,威海市采暖期PM2.5呈弱碱性,NH+4过量,主要以NH4NO3和(NH4)2SO4等形式存在.污染时段威海市二次污染物浓度上升明显,主要组分NH+4、NO-3、SO4^2-、OC和EC质量浓度是清洁时段的4.21、5.27、3.23、2.02和1.81倍.源解析结果表明,二次气溶胶占PM2.5的32.4%~36.0%,移动源(15.6%~18.9%)、燃煤源(12.1%~17.8%)、生物质燃烧源(9.0%~10.4%)和扬尘(8.6%~11.3%)是威海市环境空气PM2.5的主要来源,而工艺过程源(2.1%~8.3%)、非道路移动源(2.4%~3.7%)和海盐(3.5%~5.6%)贡献比例较小.

关键词： PM2.5 组分特征源解析正定矩阵因子分析法(PMF) 威海市

北京市门头沟区大气降尘污染特征及其化学组分特征与质量重构

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

环境科学 2023年第11期44卷 6007-6014页

作者：王志垚姚琦吕富王雨薇王珊王铮胡月琪北京市门头沟区生态环境局北京102300 北京市生态环境监测中心北京100048 大气颗粒物监测技术北京市重点实验室北京100048

为研究北京市门头沟区大气降尘污染特征,收集了20182022年门头沟区2个国控环境空气站57个大气降尘量月平均监测结果,分析了门头沟区大气降尘污染状况及其时间变化特征.为探究大气降尘化学组分特征与质量重构结果及其来源,在三家店国控... 详细信息

为研究北京市门头沟区大气降尘污染特征,收集了20182022年门头沟区2个国控环境空气站57个大气降尘量月平均监测结果,分析了门头沟区大气降尘污染状况及其时间变化特征.为探究大气降尘化学组分特征与质量重构结果及其来源,在三家店国控环境空气站,使用主动抽滤法模拟采集降尘样品57个,测定了降尘的质量浓度及其化学组分的质量浓度,研究了大气降尘中的化学组分特征,并利用颗粒物质量重构技术对大气降尘主要组分进行质量重构,探讨了质量重构的结果可靠性及其未确定成分的原因.结果表明,20182022年,北京市门头沟区月降尘量呈周期性变化,最大值在春季4、5月,最小值在秋季10、11月,且最大月降尘量是最小月降尘量的3.28.4倍.季度平均月降尘量大小表现为:春季>夏季>秋季>冬季,且降尘主要来自于春季和夏季,其降尘量分别占全年总降尘量的40.1%43.0%和23.8%37.5%.北京市门头沟区大气降尘年平均月降尘量下降趋势明显,2022年较2018年降尘量下降了52.8%,年均下降了13.2%,与近年来北京市城市环境保护精细化管理水平的提高有关;2021年沙尘对门头沟区降尘量的影响显著,实际贡献率达44.2%.门头沟区大气降尘中化学组分以水溶性离子、地壳元素、有机碳(OC)和元素碳(EC)为主,所测化学组分质量总和所占降尘的质量分数为65.0%,二次有机碳(SOC)也是大气降尘的重要组成部分,其质量浓度为13.5μg·m^(-3),所占OC的质量分数达96.4%.大气降尘质量重构的主要组分为地壳元素扬尘、有机物(OM)、SO_(4)^(2-)、NO_(3)^(-)、NH_(4)^(+)、微量元素、EC和Cl-,质量浓度分别为34.8、28.0、20.6、15.0、5.6、4.3、3.2和2.2μg·m^(-3),所占降尘的质量分数分别为25.5%、20.6%、15.1%、11.1%、4.1%、3.2%、2.3%和1.6%;大气降尘主要来源于土壤风沙扬尘、建筑水泥尘、生物质燃烧、垃圾焚烧和二次转化过程等.大气降尘实测质量浓度与化学组分质量重构质量浓度相关性良好,可决系数R2为0.8173.质量重构结果中未确定组分占降尘质量的16.5%,其中降尘中的结合水(PBW)占降尘的质量分数为6.2%,其余未鉴别组分可能与未测量组分、选用的OM与地壳元素扬尘估算系数、颗粒物粒径组成、选择的化学组分分析方法及其测量误差有关.

关键词：大气降尘时间变化特征组分特征质量重构北京市门头沟区

基于实测的建筑类涂料挥发性有机物(VOCs)含量水平及组分特征

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

环境科学 2018年第10期39卷 4414-4421页

作者：高美平邓子钰聂磊邵霞安小栓北京市环境保护科学研究院城市大气挥发性有机物污染防治技术与应用北京市重点实验室北京100037 首都师范大学资源环境与旅游学院北京100048

选取内墙涂料、外墙涂料、防水涂料、地坪涂料、防腐涂料5类建筑涂料为研究对象,通过对企业生产与市场销售的涂料抽检获取涂料样品,利用国内建筑涂料挥发性有机化合物标准检测方法,对其VOCs含量水平及组分特征进行检测.结果表明,内墙涂... 详细信息

选取内墙涂料、外墙涂料、防水涂料、地坪涂料、防腐涂料5类建筑涂料为研究对象,通过对企业生产与市场销售的涂料抽检获取涂料样品,利用国内建筑涂料挥发性有机化合物标准检测方法,对其VOCs含量水平及组分特征进行检测.结果表明,内墙涂料与外墙涂料VOCs含量水平分别处于0~145 g·L^(-1)与0~171 g·L^(-1)之间,内墙面漆、内墙底漆、外墙面漆与外墙底漆符合HJ 2537-2014中VOCs含量限值的样品数分别占抽检样品总数的90%、80%、96%与94%,VOCs含量水平较低.90%以上聚合物水泥防水涂料与丙烯酸酯聚合物乳液防水涂料VOCs含量水平都小于10 g·L^(-1),聚氨酯防水涂料VOCs含量水平处于1~324 g·L^(-1)之间.溶剂型涂料VOCs含量水平总体很高,溶剂型防腐涂料与溶剂型地坪涂料VOCs含量水平分别处于291~681 g·L^(-1)与16~580 g·L^(-1),不同成分与不同品牌溶剂型涂料VOCs含量水平有很大差异.水性建筑涂料中VOCs物种占比最高的是1,2-丙二醇与乙二醇,其次是甲醇与2-氨基-2-甲基-1-丙醇,不同品牌涂料使用的醇类物质种类与比例不同.溶剂型建筑涂料中VOCs物种主要包括甲苯、乙苯、间/邻/对二甲苯等芳香烃类,乙酸乙酯、乙酸丁酯与乙酸异丁酯等酯类.

关键词：建筑涂料实测挥发性有机物含量水平组分特征

西安市采暖季过渡期高时间分辨率细颗粒物组分特征及来源解析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

环境科学 2024年第5期45卷 2571-2580页

作者：李萌津张勇张倩田杰李丽刘卉昆冉伟康王启元西安建筑科技大学环境与市政工程学院西安710055 中国科学院地球环境研究所西安710061 陕西关中平原区域生态环境变化与综合治理国家野外科学观测研究站西安710061

受到供暖影响,北方城市秋冬季的大气细颗粒物(PM_(2.5))浓度升高,空气污染加剧.利用气溶胶化学组分监测仪、七波段黑碳仪以及大气多金属元素在线监测仪于2019年10月25日至11月17日在西安市开展高时间分辨率PM_(2.5)化学组分在线监测,分... 详细信息

受到供暖影响,北方城市秋冬季的大气细颗粒物(PM_(2.5))浓度升高,空气污染加剧.利用气溶胶化学组分监测仪、七波段黑碳仪以及大气多金属元素在线监测仪于2019年10月25日至11月17日在西安市开展高时间分辨率PM_(2.5)化学组分在线监测,分析采暖季过渡期PM_(2.5)污染特征,同时结合正定矩阵因子分解模型解析PM_(2.5)来源.结果表明,观测期间ρ(PM_(2.5))平均值为(78.3±38.5)μg·m^(−3),主要化学组分为有机物(OA)、二次无机离子(SIA)和粉尘,其占比分别为38.7%、31.6%和21.2%,其中ρ(SO_(4)^(2-))、ρ(NO_(3)^(-))和ρ(NH_(4)^(+))平均值分别为(4.0±3.1)、(14.9±13.7)和(5.8±4.8)μg·m^(−3),主要金属ρ(K)、ρ(Ca)和ρ(Fe)平均值分别为(1.0±0.4)、(1.5±1.1)和(1.4±0.9)μg·m^(−3),BC(贡献率为5.7%)、Cl^(-)(贡献率为1.3%)及微量元素(贡献率为1.5%)对PM_(2.5)的贡献率相对较低.在污染发展和维持阶段,OA和SIA浓度的增加幅度可达137.7%~537.0%,在污染消散阶段则仅有粉尘浓度呈增长之势.来源解析结果显示二次源、生物质燃烧源、扬尘源、机动车源、工业源和燃煤源是观测期间PM_(2.5)的主要来源,分别贡献了29.1%、21.1%、15.3%、12.9%、11.4%和10.2%,其中二次源和生物质燃烧源在污染发展和维持阶段贡献率较高,扬尘源在污染消散阶段贡献率较高.

关键词：大气细颗粒物组分特征形成机制来源解析污染成因

柴油机排放多环芳香烃与羰基化合物组分特征研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

内燃机工程 2011年第6期32卷 13-17页

作者：张华伟宋崇林宋金瓯裴毅强吕刚天津大学内燃机燃烧学国家重点试验室天津300072

使用色谱-质谱联用和高效液相色谱方法,精确定性和定量检测不同工况下柴油机排放的多环芳香烃和羰基化合物,并分析了它们的排放特征。在50%和全负荷时,多环芳香烃的平均比排放量分别为51.68μg/(kW.h)和104.76μg/(kW.h),羰基化合物的... 详细信息

使用色谱-质谱联用和高效液相色谱方法,精确定性和定量检测不同工况下柴油机排放的多环芳香烃和羰基化合物,并分析了它们的排放特征。在50%和全负荷时,多环芳香烃的平均比排放量分别为51.68μg/(kW.h)和104.76μg/(kW.h),羰基化合物的平均排放量分别为23.72μg/L和117.84μg/L。多环芳香烃和羰基化合物归一化研究表明:菲、蒽、荧蒽、芘之和占多环芳香烃总量的62%～66%,甲醛、乙醛之和占羰基化合物总量的63%～66%。多环芳香烃及羰基化合物组分在柴油机各工况间有较好的线性相关关系,说明柴油机工况的变化对多环芳香烃和羰基化合物组分特征没有明显影响。

关键词：内燃机柴油机多环芳香烃羰基化合物组分特征

济南市区典型污染时期大气中醛酮化合物的组分特征及生成机制

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国环境科学 2024年第1期44卷 72-82页

作者：闫怀忠王杰石敬华曹燕燕由希华魏小锋刘仕杰张桂芹山东建筑大学市政与环境工程学院山东济南250101 山东省生态环境监测中心山东济南250101 山东建筑大学资源与环境创新研究院山东济南250101

利用2,4-二硝基苯肼采样管采样-高效液相色谱仪分析的方法,在济南市夏季典型臭氧污染时期(2022年6月14~22日)对两个不同市区点位(建大和创业园)大气中醛酮化合物开展同步采样分析,利用基于观测的化学箱式模型(OBM)对主要醛酮化合物的光... 详细信息

利用2,4-二硝基苯肼采样管采样-高效液相色谱仪分析的方法,在济南市夏季典型臭氧污染时期(2022年6月14~22日)对两个不同市区点位(建大和创业园)大气中醛酮化合物开展同步采样分析,利用基于观测的化学箱式模型(OBM)对主要醛酮化合物的光化学反应进行模拟,识别主要醛酮化合物的二次生成途径及重要前体物.采样期间醛酮化合物总浓度为(19.78±9.83)×10^(-9),甲醛、乙醛和丙酮贡献率分别为36.75%、21.39%、14.64%,是最主要的醛酮化合物.建大点位甲醛浓度存在午间与夜间双峰高值,创业园点位甲醛浓度存在早晚高峰变化特征,两点位乙醛浓度呈“夜高昼低”日变化特征.两点位甲醛和乙醛特征比值(C1/C2)分别为1.97、1.47,乙醛和丙醛特征比值(C2/C3)分别为9.27、8.76,建大点位C1/C2存在明显的午间峰值.OBM模拟结果显示,甲醛最大生成速率为6.17×10^(-9)h^(-1),乙醛最大生成速率为1.67×10^(-9)h^(-1),丙酮最大生成速率为0.66×10^(-9)h^(-1),烷氧自由基(RO)+O_(2)反应是二次生成的主要途径.结合相对增量反应活性(RIR)结果发现,烯烃对济南市大气中甲醛和乙醛的二次生成有重要影响,乙烯、异戊二烯和丙烯是甲醛的重要前体物,丙烯和2-丁烯是乙醛的重要前体物,对人为烯烃重点排放行业进行科学合理管控将有利于阻抑大气中主要醛酮化合物的二次生成.

关键词：醛酮化合物组分特征光化学反应生成机制 OBM模型臭氧

兰州市低碳数正构烷烃组分特征及大气化学反应活性分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

环境科学研究 2020年第2期33卷 296-304页

作者：齐安安周小平马鑫雷春妮庞伟强管贤贤西北师范大学地理与环境科学学院甘肃兰州730070 兰州海关技术中心甘肃兰州730010 中国科学院地球环境研究所陕西西安710061

为明确兰州市大气环境常态下低碳数正构烷烃(C5~C19)质量浓度变化、组分特征及大气化学反应活性之间的关系,于2017年11月—2018年6月选取兰州市5个采样点,利用TENAX吸附管采集空气样品,应用TD-GC/MS(热脱附-气质联用)法对样品进行分析.... 详细信息

为明确兰州市大气环境常态下低碳数正构烷烃(C5~C19)质量浓度变化、组分特征及大气化学反应活性之间的关系,于2017年11月—2018年6月选取兰州市5个采样点,利用TENAX吸附管采集空气样品,应用TD-GC/MS(热脱附-气质联用)法对样品进行分析.对空气样品中低碳数正构烷烃大气化学反应活性的OFP(臭氧生成潜势)、·OH消耗速率、SOA(二次有机气溶胶)生成潜势进行评估计算,通过相关性分析及因子分析法分析低碳数正构烷烃的大气化学反应活性贡献率特征.结果表明:①在10种低碳数正构烷烃中,正己烷(C6)对OFP的贡献率最大,正辛烷(C8)对·OH消耗速率的贡献率最大,二者的贡献率分别为37.71%和37.64%.②在10种低碳数正构烷烃中正辛烷(C8)对SOA生成潜势的贡献率最大,为50.02%.③大气化学反应活性参数相关性分析表明,低碳数正构烷烃总质量浓度与OFP、·OH消耗速率相关性显著(R分别为0.895和0.948).④因子分析表明,5个未知因子所包含的化学反应活性信息量在94.511%以上,所含信息量也体现了未知因子组成的重要性,可为进一步解析大气化学反应活性提供参考.研究显示,正辛烷、正己烷是低碳数正构烷烃的2个关键活性组分,正辛烷是大气化学反应活性贡献率最大的化合物之一,也是汽车尾气排放源的主要组成部分,正己烷是人为源与自然源的混合产物.

关键词：兰州市低碳数正构烷烃组分特征化学反应活性

白洋淀沼泽区与开阔水域区颗粒物组分特征与沉降通量研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

环境科学学报 2022年第8期42卷 271-281页

作者：季恺悦李琦单保庆张超中国科学院生态环境研究中心环境水质学国家重点实验室北京100085 中国科学院大学北京100049

选取白洋淀的沼泽区(烧车淀)与开阔水域区(采蒲台)为研究区域,分析了水体中新生沉降颗粒物组分组成、沉降通量及其来源.结果表明,两种典型水域中水体颗粒物组分差异显著,其中,烧车淀水域颗粒物成分以有机质(OM)为主,质量占比达到49.59%~... 详细信息

选取白洋淀的沼泽区(烧车淀)与开阔水域区(采蒲台)为研究区域,分析了水体中新生沉降颗粒物组分组成、沉降通量及其来源.结果表明,两种典型水域中水体颗粒物组分差异显著,其中,烧车淀水域颗粒物成分以有机质(OM)为主,质量占比达到49.59%~74.14%;而采蒲台水域颗粒物以无机组分为主,占比为54.52%~79.27%.烧车淀沉降颗粒物中总碳(TC)、总氮(TN)含量分别为(221.16±39.73)g·kg^(-1)和(21.10±1.67)g·kg^(-1);采蒲台沉降颗粒物中TC和TN的含量分别为(172.28±91.22)g·kg^(-1)和(15.72±8.12)g·kg^(-1).由固相^(13)C CP/MASNMR光谱结果分析出白洋淀沉降颗粒物中碳组分以烷基碳、烷氧基碳为主,其中,烧车淀淀面水域颗粒物中以易分解碳烷氧基碳为主(65.65%),采蒲台淀面水域颗粒物中以较稳定烷基碳为主(50.76%).开阔水域区颗粒物沉降通量高于沼泽化区,均值分别为10.63 g·m^(-2)·d^(-1)和6.07 g·m^(-2)·d^(-1);开阔水域区不同水域类型颗粒物沉降通量排序为水道((19.91±8.87)g·m^(-2)·d^(-1))>沟壕((7.06±2.94)g·m^(-2)·d^(-1))>淀面((4.92±3.48)g·m^(-2)·d^(-1)).沉降颗粒物的C/N和C/P比值结果表明,白洋淀沉降颗粒物中有机质主要来源可能为维管束植物和浮游植物.颗粒物沉降通量与组分特征研究有利于剖析白洋淀典型区域湖泊沉积和物质转化过程,为白洋淀能量流动和物质流动研究提供支撑.

关键词：白洋淀颗粒物组分特征沉降通量 ^(13)C CP/MAS NMR