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以水泥窯協同處理再生重金屬污染土壤生產水泥之研究

水泥窯協同處理(co-processing)利用廢棄物替代部分的製程燃料或水泥原料，可降低生產成本減少環境負荷並處理有害廢棄物。本研究添加兩種重金屬(場址1及場址2)污染土壤，取代原料配比，以0、3、7.6和10 wt.% 製作水泥，分析其工程特性，並利用事業廢棄物毒性特性溶出程序(TCLP)、合成降水溶出程序(SPLP)、EDTA輔助TCLP (EDTA-mediated TCLP)溶出程序以及再生粒料溶出程序(RALP)檢測重金屬趨勢。 經由成分分析，污染土壤可替代水泥原料中之黏土。特性分析結果顯示當添加土壤量愈多，礦物相Ca3SiO5 (C3S)之比例有下降的趨勢，Ca2SiO4 (C2S)反之上升，使凝結時間延長且抗壓強度降低，尤其以添加高濃度之鉻污染土壤更為顯著。TCLP試驗中，添加量超過7.6%場址1的水泥粉之鉻溶出濃度超出事業廢棄物溶出標準，而添加量10%的硬固水泥之鉻溶出濃度仍符合溶出標準，添加10%場址2的水泥粉及硬固水泥之鉻溶出量皆符合標準。此外，EDTA輔助TCLP相較於TCLP有更高的鉻溶出量。RALP試驗結果顯示所有水泥皆可做為控制性低強度回填材料(CLSMs)。在本研究之添加比例下，以3 wt.% 場址1及10 wt.% 場址2污染土壤添加製作之水泥，可符合工程特性要求並兼具環境相容性。由經濟分析可知，水泥業者及污染行為人可藉由水泥窯協同處理獲得可觀的經濟效益。重金屬污染之土壤適合以水泥窯協同處理之方式進行循環利用，同時兼顧污染處理並降低傳統水泥生產之環境及經濟成本。

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溫泉紅藻應用於廢水處理的潛力與其靜電紡絲固定化技術

溫泉紅藻生存在高溫及酸性的環境，使其擁有廢水處理應用的潛力，本研究即針對溫泉紅藻在廢水處理的應用上做探討，以中央研究院生物多樣性研究中心自台灣大屯火山群中培養的溫泉紅藻，初始分別為以Galdieria maxima (G1)為主和以Galdieria partita (G2)為主的兩種溫泉藻群進行實驗，在氮磷去除上，比較G1和G2分別在唯一氮源為硝酸鹽或銨鹽的利用上差異，以及在不同溫度與不同pH值下溫泉藻去除氮磷營養鹽的情況，並檢測在這些環境條件下，溫泉藻分泌的胞外聚合物的產量，另外還探討在水中含有重金屬時，G1和G2表面吸附重金屬的能力和活性，以及在不同的二氧化碳濃度下，G1和G2的二氧化碳固存能力。 在氮磷去除的批次實驗中，G1和G2皆在唯一氮源為銨鹽的條件下，對氮磷有較好的去除效果，而在氮源為硝酸鹽時，溫泉藻的胞外聚合物產生量較高；而溫度與pH值並不會明顯影響溫泉藻對於氮源去除的效果，氮源的去除率皆在12天內達到95 %以上。而溫泉藻對於磷源的去除率，隨著pH值的提高有上升的趨勢，磷源去除率最高的條件為溫度 25℃與 pH=6時，G2的磷源去除率達 93.6±9.1%，而在高溫與pH值較高的環境中，溫泉藻會有較多胞外聚合物產生量。在重金屬的批次實驗中，G1和G2對於銅離子皆沒有發生明顯的表面吸附效果，但它們都可以在銅離子濃度較高的水溶液中具有活性表現。而在二氧化碳固存的實驗中，G1在10% (V/V)、G2在5% (V/V)的二氧化碳濃度中有較好的二氧化碳固存效果。 嘗試以靜電紡絲工藝固定溫泉藻於電紡纖維膜的纖維中，在高分子材料為PVA和水為溶劑的溶液中，PVA濃度10 wt%的電紡配方下，成功將溫泉藻嵌入於纖維中，並在纖維膜溶解後，溫泉藻仍可以利用培養基中的氮源，證明可以利用電紡的方式將溫泉藻包封在纖維中並且溫泉藻仍是存活的狀態。

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整合性生命週期評估探討循環農業下的豬糞肥管理策略

豬隻在飼育過程中會排放大量的糞尿，需經過處理降低有機物 (Organic Matter, OM) 及懸浮固體 (Suspended Solid, SS) 以避免環境負擔。臺灣日照充足且溫度偏高，相較於緯度高的國家具有良好的條件可使有機物分解快速，故發展出生物處理法的三段式廢水處理系統。然而，為降低溫室氣體排放和除臭，並將能資源再利用，近年來政策方向為發展畜牧廢棄物沼氣發電，規劃設置大型的沼氣中心服務鄰近豬舍。這些措施雖能控制養豬廢水排放的污染濃度，但在處理及再利用過程延伸的危害氣體排放及水體優養化等環境問題仍值得探討。 為了系統性量化養豬廢水資源化的影響，應同時評估豬糞尿經厭氧消化處理後資源利用所帶來的效益，以及在循環利用過程中所衍生的環境衝擊。研究中將生命週期評估應用於循環農業之研究，結合物質流分析計算氮肥的替代效益，以及透過地理資訊系統計算糞肥集中處理和灌溉的運輸距離，並評估糞肥是否有潛在過量灌溉的延伸問題，為循環農業檢視環境風險因素。 本研究將循環農業分為飼料種植、豬舍、糞肥管理三個子系統，並依現況設計三種糞肥管理子系統情境，分別為未經廢水處理 (情境1)、三段式廢水處理 (情境2)、沼氣中心 (情境3)。物質流分析結果顯示情境1、情境2、情境3最終可供作物利用之氮肥分別為6.89、0.68、5.17 kg N/year，可減少化學肥料施用量和飼料種植所需之綠肥栽培。研究中亦以雲林縣為研究區域，藉由地理資訊系統篩選畜牧場和肥料廠作為適合集中處理的地方，農地施肥分配的結果顯示，位於麥寮鄉的處理中心在全量灌溉下較易出現糞肥生產多於農地需求量的情形，因此較適合以情境2的方式管理豬糞肥。 生命週期評估以軟體Simapro 8.5中的Recipe (version 1.12) 衝擊評估方法量化環境衝擊。比較循環農業各子系統，情境皆以飼料種植點數最高，豬舍次之，而糞肥管理則可用於辨別各情境總衝擊的高低；因此，限制循環農業發展的因素為飼料，從敏感度分析的結果可知，降低環境衝擊的關鍵為減少大豆的成分含量，以調整玉米和大豆配比。 三種糞肥管理情境皆對人體健康有最大的衝擊，由於情境3有多餘之電力可併入電網，可產生最大的減碳效益降低氣候變遷衝擊最終對人體健康之危害；另外，情境1能替代最多的化學肥料，除了降低氣候變遷衝擊之外，更能降低化學肥料生產過程的化石燃料耗用。結果顯示，總環境衝擊大小依序為情境1 (112 Pt)、情境3 (110 Pt)、情境 2 (108 Pt)；雖然，三段式廢水處理含磷、銅、鋅廢水排放至水體，會造成水域優養化、水域生態毒性、海洋生態毒性，但其為最佳情境之原因為：避免過量灌溉，降低NH3、CH4、N2O氣體逸散所致的氣候變遷和粒狀污染物對人體健康之衝擊。 在豬糞肥原料充足且具有臺灣法規限制的可利用農地條件下，本研究建議大型的沼氣中心適合建造在麥寮鄉鄰近的褒忠鄉和土庫鎮，而豬糞尿的儲存策略應採密閉式儲存，不應堆置過久，若以廢水處理系統的方式儲存，應透過沼氣發電設備的處理減少溫室氣體的排放。另外，糞肥灌溉的方式得減少氣體的產生，如將糞肥灌入土壤中取代施灑於土壤表面，且未來可根據豬隻攝食成分、作物的吸收限制推估糞肥的合理施用量，減少危害氣體逸散的可能性。

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利用旋轉填充床進行強化吸收法處理含三甲胺廢氣

近幾年，空氣污染的問題越來越受到重視，其中臭異味的問題更是一般民眾可以感受到的，然而這些臭異味的來源主要為揮發性有機物，因此本研究使用三甲胺做為主要的揮發性有機物，並引入超重力旋轉床，透過它的高質傳效果搭配一些化學藥劑進行化學洗滌。本研究在適當的操作條件下，僅使用超重力旋轉床進行吸收去除，便可達到82.8%以上的去除效率。此外，加入相對於三甲胺兩倍莫耳數的二氧化氯、過氧化氫以及檸檬酸進行化學洗滌，整體的最大去除效率可以分別達到99.4%、95.9%和92.1%。同時本研究也透過發展理論模式來預估質傳係數，並且和實際值進行兩者間的誤差比較。最後，本研究在化工廠中進行實廠實驗，並利用其他種類的揮發性有機物做為標的，如甲醇、丙烯酸甲酯等，進行三階段的可行性評估，結果顯示僅加入二氧化氯，去除效率僅達到69%，且同時會產生二氧化氯氣味；另一方面，僅使用超重力旋轉床進行吸收，可達到91%的去除效率，且對臭味改善效果較好。最後，若是同時加入二氧化氯並使用超重力旋轉床進行吸收，可以達到99.1%的去除效率並有效去除臭異味。

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臺北都會地區細及超細懸浮微粒之近道路量測與源解析

交通污染是都市地區的主要移動污染源，並被證實會對人體造成不量健康影響。交通微粒的大宗為氣動粒徑小於100奈米的超細懸浮微粒，被人體吸入後會導致很高的肺部沉積劑量，然而目前對於交通尖峰時段的超細懸浮微粒的行為以及來源仍不夠完全。本研究在冬季時段的臺北都市地區建立近道路污染監測，並利用11.8至2500奈米顆粒顆粒數目濃度粒徑分布(PNSD)以及顆粒化學組成對此受體點環境運用正矩陣因子法(PMF)進行污染來源分析。利用分析各因子的指紋普、晝夜變化行為、化學組成、與氣體污染物的相關性、與氣象條件以及交通之關聯，綜合解析污染源。PNSD 的原解析結果指出了四個代表因子，包括新鮮(39%，數目濃度粒徑峰值(NMD)~ 22 nm)與老化(50%，NMD~ 49 nm)交通、二次氣膠(9%，粒徑分布呈50~ 200 nm寬峰)以及都市背景(3%，40與200 nm的雙峰分布)。化學組成的原解析解釋出了四個因子，分別為二次硫酸鹽、二次硝酸鹽，都市背景以及交通。我們發現兩種源解析方法類似來源的因子之間存在高度的相關性，說明基於物理特性以及化學特性的來源分析彼此相輔相成並可以對近道路環境監測提供全面性的原解析。此外，本研究還估計並評估不同來源的肺部沉積劑量以及致癌風險。交通微粒最易沉積在肺部區域(> 50%)，其次是氣管與支氣管區域，最後是頭部區域。透過Cr6+、Ni以及As計算的致癌風險主要是由二次氣膠以及交通微粒貢獻，其每日高值出現在交通尖峰時段。本篇研究的結果為空氣污染的來源分析及其潛在健康影響提供了全面的分析。

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透過類神經網路與聚類演算法分析水-能源-糧食鏈結之永續性

水、能源、糧食資源對人類福祉至關重要，並且由於當今需求的迅速增長而承受著巨大的壓力。考慮到三種資源的相互轉換和相互關聯的特徵，水-能源-糧食 (WEF)鏈結被用於構建和分析整個系統。聯合國發布了17個永續發展目標(SDGs)，以提高全球社會環境系統的永續性，其中目標2、6和7提出了糧食、水和能源資源的永續性指標。本研究應用人工類神經網絡(ANN)與SDGs指標數據集構建 WEF鏈結永續性分析模型，無監督機器學習類神經網路自組織映射圖(SOM) 將指標因子的特徵陣列投影到二維神經網路上，並通過神經元之間可量化的權重鏈接各指標，接著透過空間分析和聚類演算法來處理模型和解釋拓撲圖，結果歸納出四組指標，分別代表代表了維持WEF鏈結永續性的主要因素。透過比較每個組之間的異同有助於定義可能的驅動力指標並放入數據集中在進行拓樸映射，並揭示支持系統永續性的重要成分，本研究結果顯示WEF鏈結永續性主要驅動力為自然資源的豐富程度、國家的經濟表現和政府環境政策。此外SOM模型有可以分析各國在WEF鏈結永續性的表現，通過使用環境績效指數(EPI)排名作為標準，對WEF鏈結永續性最佳和最差國家的神經元進行分類和比較，則可以量化指標之間的顯著性差異，以評估對於永續性表現影響最大的指標，WEF服務系統的完整性和WEF的社會反應是推行永續發展最重要的項目。此研究透過ANN模擬了WEF鏈結永續性，這使我們能夠分析水、能源、糧食間的協同作用並找到在未來實現WEF系統永續發展的途徑。