太湖水中降解苯酚细菌的分布与降解能力研究

太湖水中降解苯酚的细菌有3个属，分别是假单胞菌属、微球菌属和芽孢杆菌属。芽孢杆菌属和假单胞菌属是降解苯酚的主要细菌。未驯化细菌对1mg/L苯酚的降解率介于70％～85％。驯化细菌对苯酚的降解能力有了很大提高，对60mg／L苯酚的降解率达到了60％，86％。CS1培养基适宜测试未驯化细菌对苯酚的降解能力，测试驯化细菌则要用CS2培养基。     

苯酚降解菌的筛选及其降解性能研究

苯酚是造纸、塑料、农药、医药合成等行业生产的原料或中间体。随着经济的发展,未经处理的含酚废水对人类的生存环境已经造成了严重的威胁。利用微生物降解的方法处理含酚废水是一种经济有效且无二次污染的方法。论文通过从被苯酚废水污染的污泥和污水中进行筛选细菌,得到11株耐受菌和降酚菌,在以苯酚为单碳源的培养上筛选降酚菌,通过药物培养得到7株高效降解酚菌。选择8号菌为研究菌种,进一步测定苯酚降解的影响因素。考察了温度、pH值、苯酚初始浓度、接种量对苯酚降解的影响。得出该菌的最适温度为30℃,最适降酚pH为8.0～9．0,最适初始苯酚浓度为200—240mg/L,最适接菌量为10％～15％。通过对8号菌降解苯酚的应用价值进行研究,得出8号菌的苯酚降解率可达到90．01％,耐酚浓度可达1．6g/L。     

微生物降解法处理含酚废水的研究进展

微生物降解法处理含酚废水作为一种简便、高效的处理方法具有传统方法所无法比拟的优点。文中从降酚菌的来源、苯酚的生物降解途径以及固定化微生物技术在处理含酚废水中的应用等方面介绍了微生物降解法处理含酚废水的最新研究进展,预期该领域具有十分广阔的应用前景。     

高效降酚菌Bacillus sp.JY01的固定化及降解特性研究

以海藻酸钠作为载体将降酚菌株Bacillussp.JY01进行固定化包埋,并通过正交实验确定了该菌株固定化细胞制备的最优条件;研究并对比了固定化细胞和游离细胞的降酚性能,研究结果表明最佳固定条件为:海藻酸钠质量分数3%菌液量:海藻酸钠水溶液体积比4:30、氯化钙含量为3%、钙化交联时间8h;固定化细胞降解苯酚的最适温度是32℃,最适pH值范围为7.0～7.5,最适条件下能高效降解质量分数为1300mg/L的苯酚溶液,固定化细胞重复利用8次苯酚降解率仍可达到96.8%,该固定化细胞降酚性能优于游离细胞。这将为该细菌进一步应用于含酚工业废水的生物处理提供可靠的控制条件。     

微生物降解苯酚的研究进展

苯酚是一种生物毒性物质,即使在低浓度下对人体及微生物也有毒害作用。从微生物对苯酚降解的生化机制和关键酶、高效降酚微生物菌种的分离筛选,降解特性以及利用高效基因工程菌处理酚类化合物的研究进展等方面,对微生物降解苯酚进行了综述。     

黑碳吸附/解吸对微生物降解苯酚的影响

本文以黑碳为吸附介质,苯酚为吸附质,研究了黑碳上吸附的苯酚以及液相中的苯酚对微生物降解的影响。苯酚降解微生物选择假单胞菌,它能够以苯酚为唯一碳源和能源。通过实验得出,Freundlich吸附模型能够较好地描述苯酚在黑碳上的吸附;在实验浓度和时间条件下,假单胞杆菌降解苯酚呈现零级反应,在有黑碳的体系中,苯酚降解速度为5.77 mg.L-1.h-1,在无黑碳的体系中,苯酚降解速度为2.67 mg.L-1.h-1,黑碳促进了细菌降解苯酚,加大苯酚的降解速度。实验在有黑碳的体系中可以得出黑碳上苯酚的脱附速率跟不上细菌的降解速率,当液相中的苯酚降解完成后,黑碳的苯酚脱附是细菌降解苯酚的限制条件。     

含酚废水处理系统中苯酚降解菌的分离及分离物多样性分析

用富集培养和直接涂平板培养的方法,从含酚废水处理系统的悬浮污泥中分别分离了57株和55株苯酚降解菌.112株分离物经ERIC-PCR指纹图谱分析,共显示了15种差异明显的ERIC-PER指纹图谱,表明至少应有15种不同的菌株.其中直接涂平板法得到的分离物占有11种,富集培养法得到的分离物占4种.将直接涂平板得到的分离物,与来自不同种属苯酚降解菌的LmPH(the largest subunit of multi-component phenol hydroxylase)等位基因分子进行杂交显示,该11种分离物可分为3种以上不同的LmPH代谢类型;而富集培养获得的分离物巾只显示1种LmPH代谢类型.对显示不同ERIC-PCR指纹图的15个代表荫株的生长和苯酚降解效率进行研究发现,其中F-6菌株在苯酚浓度0.4～1.4g·L-1范围内,其苯酚降解效率达到了70%～100%.     

环糊精对硝基化合物混合体系微生物降解影响

通过对硝基苯和对硝基苯酚混合体系微生物降解过程的研究,探讨了在降解过程中加入-环糊精及其衍生物羧甲基--环糊精(CMCD)对混合体系微生物降解的影响.研究表明,对硝基苯酚不能被单独降解;硝基苯能与对硝基苯酚产生共代谢作用,对硝基苯酚浓度影响混合体系的降解程度.加入环糊精能促进对硝基苯酚的降解率,影响程度与对硝基苯酚的浓度和环糊精的种类及量有关.     

高浓度4-氯酚在中空纤维聚砜膜固定化细菌反应器中的共代谢降解研究

悬浮生长的Pseudomonas putida菌可以苯酚为生长基质,通过该细菌的共代谢过程将4-氯酚降解.当苯酚和4-氯酚的浓度达到120 mg/L和600 mg/L时,由于基质对细菌的抑制作用,该共代谢过程难以进行,细菌不能生长.通过对细菌在中空纤维膜反应器中固定化,细菌可以降解高浓度的四氯苯酚,即使当苯酚和4-氯酚浓度为200 mg/L和1 000 mg/L时,利用此中空纤维膜固定化细菌反应器仍可在34 h内都能将其完全降解.与悬浮生长降解菌不同,由于基质在中空纤维膜中质量传递的受限,固定化后的细菌受到中空纤维膜的保护,从而得以生长并降解高浓度的基质.     

高效复合菌群JHD降解苯酚的特性及其动力学研究

为了获得能降解苯酚的高效微生物菌群,研究了不同条件(温度、pH、接种量、振荡速率及初始苯酚浓度等)对复合菌群JHD降酚性能的影响.结果表明,32℃、pH=7.0、接种量为10%和振荡速率为150 r·min-1,初始苯酚浓度为1000 mg·L-1时降解苯酚16 h,降酚率高达99.97%,残余苯酚浓度低于0.28 mg-L-1,远低于国家一级排放标准.采用Andrews方程对复合菌群JHD降解苯酚的过程进行拟合,其动力学参数为qmax=0.41 h-1,K=55.44 mg·L-1,Ki=970.06 mg·L-1,复合菌群JHD降解苯酚的最佳初始苯酚浓度为231.90 mg·L-1,实验数据与该动力学方程拟合较好.     

单歧藻对烷基酚类化合物的生物降解性研究

以4-乙基酚为研究对象,研究其在单歧藻作用下的可降解性及其影响因素,然后对邻甲酚,间甲酚,4-辛基酚的生物降解动力学进行了比较,最后运用生物降解数据logK对8种烷基酚类化合物进行了结构-生物降解性(QSBR)的研究。研究结果表明:单歧藻对烷基酚类化合物的降解速率与藻细胞浓度和有机物初始浓度有关,化合物的降解动力学常数K值由污染物的初始浓度所决定,化合物的疏水性参数logKOW、分子量MW、一级价键连接指数1XV、二级价键连接指数2XV、生成热ΔHf和分子偶极距μ能够较好地拟合烷基酚类化合物的生物降解速率,其中2XV拟合效果最好。并在此基础上,初步分析了烷基酚类化合物的生物降解机理,认为空间参数是决定其生物降解的主要因素,化合物的生成热和电性参数μ、Ehomo的影响也不可忽视。     

黄河水体石油类污染物生物降解模拟实验研究

采用模拟实验的方法研究了自然条件下石油类污染物的生物降解规律.结果表明,向泥沙含量为0g/L或0.5g/L的黄河水样中加入大约10mg/L的石油类污染物,经过一星期左右的驯化期后,石油降解菌菌落水平逐步升高;当石油类污染物的初始浓度为11.64mg/L,温度为20℃时,泥沙含量为0.5g/L的黄河水样中大约85%的石油类污染物在63d内能得到微生物降解;水体中泥沙的含量和石油类污染物的初始浓度均显著影响石油类污染物的生物降解速率,且在不同时段的影响不一;水体中泥沙的存在亦影响到石油类污染物的生物降解动力学.     

硝基苯与苯胺类废水生物降解协同作用研究

从各种菌源中分离得到硝基苯和苯胺的高效降解菌,研究其对这2类化合物的降解规律,发现C.perfringens在厌氧条件下主要将硝基苯降解为苯胺,而Pseudomonas mendocina和Klebsiella pneumoniae在好氧条件下可将硝基苯分解为无害化物质,但降解速度较厌氧过程慢。好氧条件下,硝基苯对苯胺的降解有明显的抑制作用,而苯胺对硝基苯的抑制作用不明显,导致混合菌对混合基质的降解速度下降。不同微生物对含硝基苯和苯胺类化合物废水的降解机理表现出明显的差异,高效的微生物应该体现在既能分解初始污染物,又能分解次级产物,实现完全无害化的目标。      

耐低温苯酚降解菌的降解动力学研究

研究耐低温菌在15℃水温条件下对不同浓度苯酚的生物降解作用,采用反应动力学方程拟合其降解过程。结果表明：菌株在低温下可降解苯酚,当菌体质量浓度一定时,苯酚降解率及平均降解速率主要与苯酚初始浓度有关。当初始浓度〈350 mg/L时,在48 h内可完全降解,菌株降解过程中没有出现苯酚毒性抑制作用,遵循Monod方程;当初始浓度〉350 mg/L时,苯酚降解率及降解速率均有所下降,由于初始浓度高对菌体产生了抑制作用,降解过程以基质抑制型的Hal-dane方程为主。     

Biodegradation of phenol and m-cresol by mutated Candida tropicalis

The phenol and m-cresol biodegradations were studied using the mutant strain CTM 2 obtained by the He-Ne laser irradiation on wild-type Candida tropicalis. The results showed that C. tropicalis exhibited the increased capacity of phenolic compounds degradation after laser irradiation. It could degrade 2600 mg/L phenol and 300 mg/L m-cresol by 5% inoculum concentration, respectively. In the dual-substrate biodegradation system, 0–500 mg/L phenol could accelerate m-cresol biodegradation, and 300 mg/L m-cresol could be completely utilized within 46 hr at the presence of 350 mg/L phenol. Besides, the maximum biodegradation of m-cresol could reach 350 mg/L with 80 mg/L phenol within 61 hr. Obviously, phenol, as a growth substrate, could promote CTM 2 to degrade m-cresol, and was always preferentially utilized as carbon source. Comparatively, low-concentration m-cresol could result in a great inhibition on phenol degradation. In addition, the kinetic behaviors of cell growth and substrate biodegradation were described by kinetic model proposed in our laboratory.     

Biodegradation of phenol and /w-cresol by mutated Candida tropicalis

The phenol and m-cresol biodegradations were studied using the mutant strain CTM 2 obtained by the He-Ne laser irradiation on wild-type Candida tropicalis. The results showed that C. tropicalis exhibited the increased capacity of phenolic compounds degradation after laser irradiation. It could degrade 2600 mg/L phenol and 300 mg/L m-cresol by 5% inoculum concentration, respectively. In the dual-substrate biodegradation system, 0-500 mg/L phenol could accelerate m-cresol biodegradation, and 300 mg/L m-cresol could be completely utilized within 46 hr at the presence of 350 mg/L phenol. Besides, the maximum biodegradation of m-cresol could reach 350 mg/L with 80 mg/L phenol within 61 hr. Obviously, phenol, as a growth substrate, could promote CTM 2 to degrade m-cresol, and was always preferentially utilized as carbon source. Comparatively, low-concentration m-cresol could result in a great inhibition on phenol degradation. In addition, the kinetic behaviors of cell growth and substrate biodegradation were described by kinetic model proposed in our laboratory.     

黄河水体颗粒物对石油类污染物生物降解过程的影响研究

采用模拟实验的方法，研究黄河水体颗粒物对石油类污染物生物降解速率的影响及影响机制．结果表明．水体颗粒物的存在显著影响石油类污染物的生物降解过程，且在降解的不同阶段表现出不同的影响效果；其影响机制主要包括：颗粒物的存在影响体系中石油降解菌的生长，且固液两相中石油降解菌的生长规律不同，颗粒物影响石油类污染物在固液两相的分配，两相中石油类污染物的降解动力学不同，液相的降解符合一级动力学规律，而固相的降解符合3/4级反应动力学规律．     

不同pH下纳米铁镍颗粒对生物降解苯酚的影响

研究不同pH(8.0、6.0和3.0)下金属纳米颗粒(Fe和Fe/Ni)对纺锤芽孢杆菌(BFN)降解苯酚的影响.实验结果发现pH在8.0和6.0时投加2种金属纳米颗粒(Fe和Fe/Ni)对BFN降解苯酚有促进作用,其原因主要是纳米颗粒在水中持续腐蚀产生H2,为BFN降解苯酚提供电子,促进BFN的生长.但在pH=3.0时,只有BFN-纳米Fe耦合体系才使苯酚得到部分降解,主要是因为纳米Fe颗粒与水反应产生OH-,使pH值有所升高,更适宜BFN的生长,同时提供电子供体H2促进BFN对苯酚的利用.扫描电镜(SEM)和能谱分析(EDS)数据证实金属纳米颗粒(Fe和Fe/Ni)在反应后附着在微生物表面,但微生物的表面形态并未发生显著改变.因此,纳米金属颗粒虽然通过附着影响微生物的活性,但其在腐蚀过程中产生的H2将作为电子供体而被BFN所利用,综合作用的结果是有利于BFN的生长进而提高苯酚的降解速率.     

应用自动识别与定量分析数据库筛查黄河和长江水中有机污染物

采用气质联用分析,并应用自动识别与定量分析数据库(AIQS-DB)对黄河下游和长江下游水样中近1000种有机污染物进行了筛查.结果表明,黄河下游山东段和长江下游江苏段水样分别检出95种和121种化合物,主要包括正构烷烃、多环芳烃、酚类、硝基化合物、酞酸酯类、农药和药物等.其中,黄河和长江水样中正构烷烃平均浓度分别为1806ng/L和720ng/L;16种优控PAHs平均浓度分别为27ng/L和30ng/L;6种优控PAEs的平均浓度分别为77ng/L和2166ng/L;黄河和长江水样分别检出9种和17种农药.黄河各采样点间污染物浓度差别较大,而长江采样点间浓度相差较小.研究表明,气质联用结合AIQS-DB可有效用于区域性污染物的筛查.     

Succession of bacterial community along with the removal of heavy crude oil pollutants by multiple biostimulation treatments in the Yellow River Delta, China

Multiple biostimulation treatments were applied to enhance the removal of heavy crude oil pollutants in the saline soil of Yellow River Delta. Changes of the soil bacterial community were monitored using the terminal restriction fragment length polymorphism (T-RFLP) and clone library analyses. The 140-day microcosm experiments showed that low C:N:P ratio, high availability of surfactant and addition of bulking agent significantly enhanced the performance, leading to the highest total petroleum hydrocarbon removal. Meanwhile, the bacterial community was remarkably changed by the multiple biostimulation treatments, with the Deltaproteobacteria, Firmicutes, Actinobacteria, Acidobacteria and Planctomycetes being inhibited and the Alpha- and Beta-proteobacteria and some unknown Gammaproteobacteria bacteria being enriched. In addition, different hydrocarbon-degraders came to power in the following turn. At the first stage, the Alcanivorax-veldXed Gammaproteobacteria bacteria dominated in the biostimulated soil and contributed mainly to the biodegradation of easily degradable portion of the heavy crude oil. Then the bacteria belonging to Alphaproteobacteria, followed by bacteria belonging to Candidate division OD1, became the dominant oil-degraders to degrade the remaining recalcitrant constituents of the heavy crude oil.