运用回归分析与人工神经网络预测含硫芳香族化合物好氧生物降解速率 …

为了研究人工神经网络预测有机化合物生物降解的性能，运用多元线性回归方法和误差２反向传递人工神经网络模型以基团代码作为结构描述符，分别拟合，预测一批硫芳香族化合物的一级好氧生物降解速率常数。     

运用回归分析与人工神经网络预测含硫芳香族化合物好氧生物降解速率常数

为了研究人工神经网络预测有机化合物生物降解的性能,运用多元线性回归方法和误差反向传递人工神经网络模型以基团代码作为结构描述符,分别拟合、预测了一批含硫芳香族化合物的一级好氧生物降解速率常数．结果表明,由于神经网络自动考虑了基团间的交互作用,它对生物降解这类复杂问题有极高的求解能力,预测的均方误差为０．００１０２,远低于线性回归模型的预测误差０．０１５９１     

定量结构—生物降解性能关系(QSBR)研究原理及进展

定量结构—生物降解性能关系（QSBR）作为定量预测有机物生物降解性能的一种方法,越来越受到人们的关注．从QSBR的发展、理论基础及方法、结构描述符的类型、QSBR研究进展及所面临的挑战等方面进行了论述．     

共代谢对难降解有机物生物降解性能的影响

利用瓦呼仪测试法测试了呋喃等6种难降解有机物在单一基质和与苯酚共基质的条件下生物降解性能,研究共代谢对难降解有机物生物降解性能的影响。研究表明,共代谢对呋喃、喹啉、吲哚生物降解性能有明显提高,吡啶、联苯、三联苯在低浓度时,生物降解性能有所改善。     

用德尔菲法判断有机物厌氧生物降解性的研究

从工程实践的观点出发，提出了一个评价有机物厌氧生物降解性的函数，并力求用专家预测法－德尔菲法来判断有机物的厌氧生物降解性。     

氯代芳香化合物生物降解性能与其化学结构的相关性

应用结构－活性定量关系研究方法,对氯代芳香化合物的好氧生物降解性能与其化学结构间的关系进行了研究,并建立了受试物的好物降解速率常数与４个高阶分子连接性指标及取代基电子效应数为结构参数的定量关系,分析表明,有机物取代基的电性能数和空间构型是影响受试物好氧生物降解性能的２个重要因素。     

基团贡献法对取代苯类化合物生物降解性的预测

测定了 47种取代苯类化合物在松花江水中的 5日生化需氧量 (BOD5) .分别采用线性基团贡献法和非线性基团贡献法(人工神经网络法 )对化合物的生物降解性BOD5 ThOD(ThOD :理论需氧量 )进行QSBR研究 .得到不同基团对生物降解性的贡献为 :C6H5>COOH >OH >CH3 O CH3 >NH2 >Cl >NO2 .线性基团贡献法对于训练组和测试组的定性预测正确率分别为72 %和 86 % ;而人工神经网络法的预测正确率分别为 92 %和 86 % .预测结果表明线性和非线性基团贡献法的预测效果都很好 ,相比而言 ,非线性方法对生物降解性的预测更准确     

杂环化合物好氧生物降解性能的研究

对一类典型的难降解有机物—杂环化合物的好氧生物降解性能进行了较为系统的研究。研究结果表明,受试物大部分在单一基质条件下不能作为唯一碳源,有的甚至对微生物有严重地抑制作用,但与苯酚共基质后其好氧降解性能均有改善,共代谢作用在它们的降解过程中起着重要的作用。吡咯、咪唑、呋喃为可降解有机物,吡啶为难降解有机物。吡啶不能作为微生物生长的碳源,即使有易降解有机物作为碳源,其生物降解性能改善不大。     

重点有机污染物生物降解性能评介

随着工业生产的快速发展,人工合成的有机物品种日益增多,为了控制这些有机物对环境的有害影响,美国EPA于1977年公布法令规定了129种重点污染物(Priority Pollutant,另译作优先污染物),其中114种为人工合成有机物,并对其生物降解性能进行了系统的研究。本文拟对近年来有关重点污染物生物降解性能的研究工作进行概括介绍,以期对我国有关领域的研究及立法工作有所促进。     

生物过滤塔降解挥发性有机物动力学模型

提出了挥发性有机物(VOCs)生物降解新机理——吸附传递生物降解机理,建立了模型动力学方程,选择活性炭为滤料,以甲苯为VOCs代表,求取模型参数,获得了VOCs生物降解经验方程,并验证了模型的正确性。      

用电性拓扑态预测苯砜基乙酸酯对发光菌的毒性效应

应用电性拓扑态(Electrotopological State, E-state)指数模拟分析了a-取代苯砜基乙酸酯类化合物对发光菌的毒性(15min-EC50, mmol/L),构建了一个4变量QSAR模型.模型的相关系数(R²a_dj)和标准偏差(SD)分别为0.944和0.062,模型具有较高的预测能力和可靠性.模型分析表明,砜基和酯基是该类化合物的活性中心;化合物的疏水能力以及化合物与受体分子间的偶极/极化作用和氢键效应对化合物毒性起着重要影响.     

Novel quantitative structure activity relationship models for predicting hexadecane/air partition coefficients of organic compounds

Predicting the logarithm of hexadecane/air partition coefficient (L) for organic compounds is crucial for understanding the environmental behavior and fate of organic compounds and developing prediction models with polyparameter linear free energy relationships. Herein, two quantitative structure activity relationship (QSAR) models were developed with 1272 L values for the organic compounds by using multiple linear regression (MLR) and support vector machine (SVM) algorithms. On the basis of the OECD principles, the goodness of fit, robustness and predictive ability for the developed models were evaluated. The SVM model was first developed, and the predictive capability for the SVM model is slightly better than that for the MLR model. The applicability domain (AD) of these two models has been extended to include more kinds of emerging pollutants, i.e., oraganosilicon compounds. The developed QSAR models can be used for predicting L values of various organic compounds. The van der Waals interactions between the organic compound and the hexadecane have a significant effect on the L value of the compound. These in silico models developed in current study can provide an alternative to experimental method for high-throughput obtaining L values of organic compounds.     

Sorption of biodegradation end products of nonylphenol polyethoxylates onto activated sludge

IntroductionRecently ,nonylphenolpolyethoxylates (NPnEO (n :numberofethoxyunits(EOs) )havebecomeaproblematicissueforthereasonthatthesecompounds,animportantgroupofnonionicsurfactants ,havebeenusedwidelyinvariousindustriesasflocculants,dispersants,emulsifie…     

基于遗传-支持向量机和遗传-径向基神经网络的有机物正辛醇-水分配系数QSPR研究

基于遗传算法(GA)的因子筛选和支持向量机(SVM)的非线性回归,提出了1种改进的有机物定量结构-性质相关(QSPR)建模方法--遗传-支持向量机(GA-SVM),并将其用于38种食品工业常用有机物正辛醇-水分配系数(Kow)的QSPR建模.结果显示,QSPR模型选取了分子量、Hansen极性、沸点、含氧率和含氢率5种参数;模型的预测值与实测值间的误差平方和(SSE)、均方差(RMSE)和决定系数(R2)分别为0.048、0,036和0.999,表明模型具有较强的预测能力;同时,交叉验证的结果(SSE=0.295,RMSE=0.089,R2=0.995)也表明,模型具有良好的稳健性,因此,GA-SVM算法适用于对有机物正辛醇-水分配系数的QSPR建模.此外,将基于GA-SVM的QSPR模型分别与基于遗传-径向基神经网络(GA-RBFNN)和基于线性算法的模型进行了比较,结果表明,应用GA-SVM建立的QSPR模型无论从稳健性还是预测能力上都优于应用其它2种算法建立的模型,因此,GA-SVM算法比GA-RBFNN和线性算法更适合于对有机物正辛醇-水分配系数进行QSPR建模.     

松花江水中23种有机污染物的迁移转化研究——应用野外实验池方法

应用野外实验池实测及模式模拟等实验与计算方法对松花江水中２３种有机污染物的迁移转化行为进行了模拟研究，应用３个小型野外池于江边现场，经７３ｈ，３个不同实验条件的同时测定，得到各池条件下，每一化合物表观总一级动力学常数，由之估算了挥发性有机物的挥发速率常数，硝基芳烃的光解速率常数，建立了适于实验池及河流的箱式模型，应用箱式模型及所得上述参数，数学模拟了污染物在实验池及江水中变化规律，得到现实际符合的     

Comparative equilibrium studies of sorption of Pb(II) ions by sodium and calcium alginate

The absorption of Pb(II) ions from aqueous solution by di erent alginate compounds was studied in a batch sorption system. Water soluble sodium alginate and insoluble calcium alginate beads were investigated. The lead-binding capacity of both alginate compounds was highest within the pH range 6–8. The binding capacities and rates of Pb(II) ions by alginate compounds were evaluated. The Langmuir, Freundlich, and Bruneaur, Emmet and Teller (BET) sorption models were applied to describe the isotherms and isotherm constants. Sorption isothermal data could be well interpreted by the Langmuir model. The results obtained through the study suggest that alginate compounds are favorable sorbents. The largest amount of Pb(II) ions were bound by sodium alginate although the di erence between two compounds was slight. Therefore, alginate substances may be considered as an alternative for sorption and removal of Pb(II) ions from wastewaters.     

根据分子连接性指数估算非极性有机化合物在鱼体中的生物富集因子

研究了有机化合物在鱼全中的生物富集因子（ＢＣＦ）与分子连接性指数（ＭＣＩ）之间的定量关系。通过逐步回归分析,以８０种非极性化合物ＢＣＦ实验值为基础,建立了根据ＭＣＩ估算ＢＣＦ的定量模型。利用Ｊａｃｋｋｎｉｆｅ法按分且和单个化合物随机抽取等方式对模型稳健性进行检验。结果显示回归方程的可决系数（Ｒ＾２）表现出较强的统计稳健性,但个别化合物的存在对模型精度有一定影响。在不同类别化合物与模型Ｊａｃｋｋｎｉ     

污泥含碳有机官能团分布及其模型化合物构建

污泥有机结构体系中碳属于活泼元素,化学活性较强,能源转化处理过程时易发生热化学反应,对污泥能源转化产物的化学特征及生成规律有重大影响.本研究采用傅里叶变换红外光谱（FTIR）和X射线光电子能谱（XPS）开展了污泥含碳官能团分布特征分析,污泥中的主要含碳官能团为烯基（C-C）、苯环（π-π^*）、醚（C-O-C）、羧基（-COOH）.基于污泥中主要含碳官能团分布和污水中常见有机物组成,构建了污泥典型含碳官能团模型化合物：间二甲苯（π-π^*）,四氢呋喃（C-O-C）,乙酸（-COOH）和环戊烯（C=C）.此外采用热解仪与气相色谱/质谱联用技术（Py-GC/MS）对比分析了不同温度下污泥与含碳模型化合物的热解规律,验证了所构建的含碳模型化合物基本合理可靠.     

中国涂料应用过程挥发性有机物的排放计算及未来发展趋势预测

基于各行业的涂料当前消费量和未来消费预测,以及各行业使用涂料的挥发性有机物(VOC)含量,建立了分省、分行业、分化学组分的排放清单模型,获得2005~2020年中国涂料应用过程的VOC排放清单.结果表明,2005年,我国涂料应用共排放VOC约1 883 kt,以苯系物、醇、酯、醚、酮5类化合物为主,平均增量反应活性指标(以O3/VOC计)约为3.6 g/kg,其中31%的VOC为有毒物质.如不加强控制,到2020年该部门VOC排放量将激增至5 673 kt;因此,国家应及时开展其排放控制行动.排放控制情景分析表明,通过提高涂料产品品质达到发达国家上世纪末水平,且要求新建规模企业安装有机废气末端处理设施,2020年该部门VOC排放量可控制在3 519 kt;通过进一步将建筑涂料和木器涂料改进到当前欧美发达国家先进水平,且规模企业均安装有机废气末端处理设施,2020年该部门VOC排放量有可能控制在2 243 kt.2种控制情景下所排放VOC的化学毒性和大气氧化活性均得到了有效改善.     

O3/UV反应体系的有机物消解动力学模型

为了提高O₃/UV（臭氧协同紫外）反应体系对有机物的消解效率,降低能源消耗,基于O₃分解的SHB机理和O₃、有机物在紫外辐射下的光解机理,并考虑该反应体系中存在的3种可能的有机物消解途径和反应器出口处O₃气体浓度变化,建立了O₃/UV反应体系的动力学模型.将该模型用于消解过程中有机物消解率变化规律的研究,进一步优化消解工艺参数.结果表明:使用苯酚和乙酸作为目标有机物,以该模型进行仿真,从理论上验证了O₃气体浓度与紫外辐射间存在协同作用和不同工艺参数下所建立模型的灵敏性;将该模型与其他模型、试验测量值进行对比,验证了其优越性和准确性;对比不同pH下的3种消解途径各自贡献率的仿真结果,发现O₃/UV反应体系的pH对其消解有机物效率具有重要影响.研究显示:在O₃/UV反应体系中,紫外辐射强度和投加的O₃气体浓度二者间具有协同作用,同时调节可获得更好的消解效果;在酸性条件下有机物消解以O₃直接氧化为主,碱性条件下则以自由基间接氧化为主.