■ 刘继泽
辽宁省作为东北老工业基地的重要组成部分,面临着沿海城市排海有机废水污染治理的严峻挑战。本研究团队申报的“新型等离子体Z型纳米复合光催化体系的建立及其在处理辽宁排海有机废水中的应用研究”项目(2025年度辽宁省科协科技创新智库项目,LNKX2025QN27),为解决这一环境问题提供了创新性的技术路径。本文基于该项目的背景、科学价值和应用前景,从政策支持、产业协同和人才培养三个维度,提出推动辽宁省光催化技术研发与应用的具体政策建议,旨在为辽宁省在科技战略规划、环保政策制定和产业转型升级方面提供决策参考。
项目背景与科学价值
长期以来,辽宁省沿海城市面临排海有机废水污染问题,染料、农药、表面活性剂、抗生素、双酚A等难降解有机污染物不断排入黄渤海,对海洋生态系统和人体健康构成严重威胁。传统水处理方法存在效率低、成本高、易产生二次污染等问题,难以满足当前环境保护需求。本研究提出的新型等离子体Z型纳米复合光催化技术具有以下显著优势:
其一,高效降解能力。通过构建Z型复合光催化体系,显著提高光生载流子的分离效率,增强氧化还原能力,可高效降解海水中的各类有机污染物。
其二,广谱适用性。针对不同性质的有机污染物(染料、农药、抗生素等),设计了四种类型的等离子体Z型纳米复合光催化剂(原位沉积型、光还原型、固相掺杂型、三元复合型),具有广泛的适用性。
其三,能源节约性。通过引入贵金属纳米粒子的表面等离子体共振效应和稀土离子的上转换发光效应,大幅提升太阳光利用率,减少能源消耗。
其四,环境友好性。催化剂可循环利用,无二次污染,符合绿色可持续发展理念。
具体决策建议
加大科技专项支持,推动技术研发与示范应用。第一,设立光催化技术专项研发基金。建议辽宁省科技厅设立“海洋环境治理光催化技术专项”,2025—2027年每年安排500万元专项资金,重点支持等离子体Z型纳米复合光催化技术的深入研发和工程化应用。第二,建设省级光催化技术中试基地。依托国家海洋环境监测中心现有平台,在辽宁沿海城市(如大连、营口等)建设2至3个光催化技术中试基地,配备完善的测试设备和模拟环境,为技术从实验室走向产业化提供验证平台。2025年内完成首个中试基地建设,并投入运营。第三,开展技术示范工程:选择辽宁省内3至5个典型排海有机废水污染源(如大连石化、营口造纸等企业),2025—2026年建设光催化技术处理示范工程,验证技术在实际工况下的处理效果和经济性。对参与示范工程的企业给予30%的环保技改补贴。
构建产学研用协同创新体系,加速技术产业化。第一,组建产业技术创新联盟。建议由辽宁省工信厅牵头,联合国家海洋环境监测中心、大连理工大学、中国科学院大连化物所及省内重点环保企业,2025年上半年组建“辽宁省光催化环境治理产业技术创新联盟”,建立常态化的产学研合作机制。第二,支持企业为主体申报科技项目。鼓励环保龙头企业与优质科研团队联合申报国家和省级科技项目,对成功立项的联合申报项目给予20%的配套资金支持。2025年建议重点培育2至3个校企合作项目。第三,建设科技成果转化平台。在辽宁自贸试验区设立光催化技术成果转化专区,提供技术交易、知识产权运营、企业孵化等一站式服务。对入驻的科技成果转化项目给予前三年房租补贴和税收优惠。第四,培育专业化环保企业。支持优质科研团队科技成果作价入股,联合社会资本成立专业化环保公司。对这类初创企业给予“首台套”政策支持,前三年按其对地方经济贡献的50%给予奖励。
完善人才培养与引进机制,强化智力支撑。第一,实施光催化技术专项人才计划。将等离子体光催化技术人才纳入辽宁省“兴辽英才计划”专项支持范畴,2025—2027年每年评选5至8名该领域青年科技人才,每人给予30万至50万元科研经费支持。第二,建立校企联合培养机制。推动国家海洋环境监测中心与大连理工大学、大连海事大学等高校共建“光催化环境治理研究生联合培养基地”,设立专项奖学金,每年培养20至30名硕士、博士研究生。第三,引进高层次创新团队。面向国内外引进2至3个光催化技术领域的高水平创新团队,对引进的顶尖团队给予500万至1000万元的综合支持。第四,加强技术培训与推广。由辽宁省生态环境厅组织,2025年起每年举办两期光催化技术应用培训班,面向全省环保部门和技术人员开展技术培训,每年培训200人次以上。
新型等离子体Z型纳米复合光催化技术为辽宁省排海有机废水治理提供了创新解决方案,其推广应用对于改善辽宁近海生态环境、促进环保产业发展、推动老工业基地绿色转型具有重要意义。建议辽宁省各相关部门高度重视该技术的研发与应用,加强政策协同,形成工作合力,共同推动这一创新技术从实验室走向产业化,为辽宁省生态文明建设和高质量发展提供有力支撑。
(作者单位:国家海洋环境监测中心)
【课题名称】本文系2025年度辽宁省科协科技创新智库项目“新型等离子体Z型纳米复合光催化体系的建立及其在处理辽宁排海有机废水中的应用研究”,项目编号LNKX2025QN27的研究成果。