污水再生处理工艺中卡马西平的去除过程模拟及其生态风险评价

李抒苡, 孙傅, 李丹, 曾思育, 杜鹏飞, 何苗. 污水再生处理工艺中卡马西平的去除过程模拟及其生态风险评价[J]. 生态毒理学报, 2017, 12(5): 119-128. doi: 10.7524/AJE.1673-5897.20170321002
引用本文: 李抒苡, 孙傅, 李丹, 曾思育, 杜鹏飞, 何苗. 污水再生处理工艺中卡马西平的去除过程模拟及其生态风险评价[J]. 生态毒理学报, 2017, 12(5): 119-128. doi: 10.7524/AJE.1673-5897.20170321002
Li Shuyi, Sun Fu, Li Dan, Zeng Siyu, Du Pengfei, He Miao. Modeling the Removal of Carbamazepine in Wastewater Reclamation Processes and Its Ecological Risk[J]. Asian Journal of Ecotoxicology, 2017, 12(5): 119-128. doi: 10.7524/AJE.1673-5897.20170321002
Citation: Li Shuyi, Sun Fu, Li Dan, Zeng Siyu, Du Pengfei, He Miao. Modeling the Removal of Carbamazepine in Wastewater Reclamation Processes and Its Ecological Risk[J]. Asian Journal of Ecotoxicology, 2017, 12(5): 119-128. doi: 10.7524/AJE.1673-5897.20170321002

污水再生处理工艺中卡马西平的去除过程模拟及其生态风险评价

    作者简介: 李抒苡(1992-),女,硕士研究生,研究方向为再生水处理工艺模拟与风险评价,E-mail:lishuyi0315@163.com
  • 基金项目:

    水体污染控制与治理科技重大专项(2009ZX07318-001,2009ZX07318-008)

  • 中图分类号: X171.5

Modeling the Removal of Carbamazepine in Wastewater Reclamation Processes and Its Ecological Risk

  • Fund Project:
  • 摘要: 卡马西平在污水和水环境中广泛存在,且对水生生态系统安全构成风险,因此成为目前研究较多的药品之一。以北京清河再生水厂为例,研究“超滤—臭氧氧化—氯消毒”处理工艺中卡马西平的去除特性,并针对臭氧氧化和氯消毒工艺建立模拟卡马西平去除过程的机理模型。同时,利用美国环境保护署ECOTOX数据库,获取卡马西平对北京市水生生物物种的毒性数据,并基于毒性数据建立物种敏感度分布(species sensitivity distribution,SSD)模型,评价再生水厂出水补给地表水体时卡马西平产生的生态风险。臭氧氧化和氯消毒模型对卡马西平、总有机碳、氨氮等指标的模拟误差总体低于20%,模型的灵敏参数均可以被较好地识别,且其不确定性显著下降。对比7种SSD模型发现,对数正态分布和对数Logistic分布模型较好地拟合了北京市6个物种的卡马西平毒性数据,二者预测得到的总体生态风险期望值分别为7.4%和8.5%。
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-03-21

污水再生处理工艺中卡马西平的去除过程模拟及其生态风险评价

    作者简介: 李抒苡(1992-),女,硕士研究生,研究方向为再生水处理工艺模拟与风险评价,E-mail:lishuyi0315@163.com
  • 1. 清华大学环境学院, 北京 100084;
  • 2. 复旦大学环境科学与工程系, 上海 200433
基金项目:

水体污染控制与治理科技重大专项(2009ZX07318-001,2009ZX07318-008)

摘要: 卡马西平在污水和水环境中广泛存在,且对水生生态系统安全构成风险,因此成为目前研究较多的药品之一。以北京清河再生水厂为例,研究“超滤—臭氧氧化—氯消毒”处理工艺中卡马西平的去除特性,并针对臭氧氧化和氯消毒工艺建立模拟卡马西平去除过程的机理模型。同时,利用美国环境保护署ECOTOX数据库,获取卡马西平对北京市水生生物物种的毒性数据,并基于毒性数据建立物种敏感度分布(species sensitivity distribution,SSD)模型,评价再生水厂出水补给地表水体时卡马西平产生的生态风险。臭氧氧化和氯消毒模型对卡马西平、总有机碳、氨氮等指标的模拟误差总体低于20%,模型的灵敏参数均可以被较好地识别,且其不确定性显著下降。对比7种SSD模型发现,对数正态分布和对数Logistic分布模型较好地拟合了北京市6个物种的卡马西平毒性数据,二者预测得到的总体生态风险期望值分别为7.4%和8.5%。

English Abstract

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