2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、作為藥品和個人護(hù)理用品(pharmaceutical and personal careproducts,PPCPs)的主要代表,多環(huán)麝香每年的生產(chǎn)量與使用量正在逐漸擴大。這一類新型痕量污染物對環(huán)境和人類造成的影響已引起了環(huán)境工作者的廣泛關(guān)注?,F(xiàn)今多環(huán)麝香的分析檢測方法均較為繁瑣且耗時長,如何建立一種快速、簡便又準(zhǔn)確的分析測定手段對多環(huán)麝香類物質(zhì)環(huán)境污染、生態(tài)毒性和生物吸附、降解的研究至關(guān)重要。
   本文以多環(huán)麝香大類中的典型

2、代表--佳樂麝香與吐納麝香為研究對象,建立了一整套分別適用于水體和污泥中痕量多環(huán)麝香分析檢測的固相微萃取-氣質(zhì)聯(lián)用方法。并將該套方法與目前使用較多的傳統(tǒng)多環(huán)麝香分析檢測方法進(jìn)行了應(yīng)用上的分析與比較。并在此基礎(chǔ)上,專門深入研究了多環(huán)麝香類物質(zhì)在不同狀態(tài)污泥中的吸附性能。
   論文首先對多環(huán)麝香類物質(zhì)分離和檢測的方法--氣相色譜質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)(GC-MS)的各項條件進(jìn)行了優(yōu)化??疾炝瞬煌V柱在不同升溫程序下對目標(biāo)分析物的分離情況;

3、同時對進(jìn)樣方式、離子源和掃描模式等方面也進(jìn)行了選擇。在此基礎(chǔ)上建立了固相微萃取(SPME)與GC-MS聯(lián)用快速測定水體中多環(huán)麝香類物質(zhì)的分析方法。優(yōu)化了各項SPME萃取參數(shù)和解析條件,最終得到水相中多環(huán)麝香類物質(zhì)分析檢測的最優(yōu)化萃取條件為:使用65μm PDMS-DVB萃取頭、采用頂空萃取的模式(HS),在800r、60℃下,萃取45min;萃取過程中保持pH為7的中性條件、不加入NaCl;最佳解析條件為:解析時間為3min,插入GC深

4、度為4cm,進(jìn)樣口溫度為250℃。該方法對HHCB和AHTN的最低檢測濃度均達(dá)到0.05ng·L-1,方法回收率在90.6%~95.8%之間,相對標(biāo)準(zhǔn)偏差(RSD)在2.19%~6.15%之間。
   其次,論文還建立了污泥中多環(huán)麝香類物質(zhì)固相微萃取(SPME)氣質(zhì)聯(lián)用(GC-MS)的分析檢測方法,確定了污泥樣品中SPME的最優(yōu)化條件為:使用65μm PDMS-DVB萃取頭、在1000r、100℃下,加入5mL超純水,萃取30m

5、in;萃取過程中保持pH為7;最佳解析條件為:解析時間3min,插入GC深度為4cm,進(jìn)樣口溫度為250℃。在最優(yōu)化的分析條件下,HHCB和AHTN的平均回收率均達(dá)到85%以上,相對標(biāo)準(zhǔn)偏差在3.08%~5.24%之間,檢出限均在0.2ng·g-1(干污泥)以下。分析方法的回收率、準(zhǔn)確度、精密度均較好,完全滿足了實際污泥樣品分析的需要。
   然后,論文將以上建立的水體與污泥中多環(huán)麝香類物質(zhì)SPME-GC-MS聯(lián)用分析方法分別應(yīng)

6、用于實際污水處理廠中進(jìn)、出水及外排濃縮污泥的分析檢測中。檢測結(jié)果表明,該套方法在實際的污水、污泥檢測中均獲得了較好的效果,在污水檢測中樣品的加標(biāo)回收率在82.48%~92.83%之間,相對標(biāo)準(zhǔn)偏差在1.7%~3.8%之間;在污泥檢測中,樣品的加標(biāo)回收率在85.07%~90.04%之間,相對標(biāo)準(zhǔn)偏差在2.42%~5.39%之間,分析檢測效果相當(dāng)穩(wěn)定,精確度與準(zhǔn)確度均較好。同時,還將該套方法與傳統(tǒng)的水相中SPE-GC/MS分析方法及污泥中的

7、MAE-GC/MS方法進(jìn)行了比較,分析了不同方法的優(yōu)缺點,為將來多環(huán)麝香類物質(zhì)不同方面的研究提供可選的分析檢測方法。
   最后,論文還研究了好氧、缺氧與厭氧不同狀態(tài)活性污泥對模擬城市污水中吐納麝香的吸附性能,考察了吸附平衡時間、pH值、吸附等溫線及溫度對污泥吸附的影響,并比較了失活污泥與活性污泥的吸附性能差別。結(jié)果表明,三種失活污泥對吐納麝香的吸附是一個快速過程,60min基本達(dá)到吸附平衡。pH值為6~8時,pH值不影響三種失

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