雨水排放是否需要监测(工业企业雨水监测技术规范)
根据排污许可证申请与核发技术规范以及相应发布的排污单位自行监测技术指南,有部分行业需要对雨水排放口开···
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文章来源:编辑 发布时间:2026-10-06
炼化企业含油污水成分复杂、生物毒性显著,对其处理过程中毒性组分的转化机制与关键驱动因子的识别是控制环境风险的关键。本研究以华南某炼化企业含油污水处理系统全流程真实水样为研究对象,结合水质指标分析、气相色谱-质谱、高分辨质谱与发光细菌急性毒性测试,引入斯皮尔曼相关性分析、无信息变量消除-偏最小二乘回归特征筛选与SHAP可解释性机器学习方法,解析了污染物迁移转化规律并识别出生物毒性的核心驱动因子。
结果表明,污水处理系统对COD与油类去除率均超过83%,急性生物毒性(EC50变化率)由均质除油罐的62.7%降至末端出水的6.1%,接触氧化单元贡献超过70%的毒性削减。非极性-中等极性组分中的杂环类、酯类及高缩合芳香/杂环化合物(H/C=0.8~1.6,O/C=0.1~0.4)为前期主要毒性来源,末端残留毒性则与高氧化度大分子有机物(O/C=0.3~0.6)密切相关。
SHAP分析进一步揭示石油类、COD和酯类为核心毒性驱动因子,且其贡献具有显著的浓度依赖性,而Cl-通过渗透压效应间接增强毒性。研究结果可为针对炼化污水构建的机器学习可解释性评估框架和炼化污水处理工艺优化与风险管控提供理论依据。
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