聚磷酸钙可降低纤维研究

为解决材料在环境中的降解问题，制备了聚磷酸钙纤维，研究表明其结构为无定形玻璃态，抗拉强度为１．９０ＧＰａ，弹性模量为６７．５ＧＰａ，并可发生化学降解，故可作为可降解复合材料的的增强纤维。     

微生物降解含油废水

研究了不同来源的活性污泥和培养的菌液降解耗氧速率，基于微生物耗氧速率评估对十二烷，苯，正庚烷及环已烷的生物降解的可能性。实验结果表明，监测耗氧速率是评估生物降解含油废水中有机污染物的可行方法之一。     

菊酯类农药酶联免疫吸附测定研究进展

介绍了菊酯类农药残留的酶联免疫分析(ELISA)的技术原理、关键技术环节,综述了国内外的酶联免疫测定菊酯类农药残留的研究动态,并展望了此技术的发展及应用前景。     

水稻烤田期间N2O排放及其影响因素

水稻田间实验研究了烤田期间的土壤温度、Eh、含水量和裂缝基本性质,矿质态氮以及与氮有关的酶活性的演变规律,及其对N2O排放的影响.试验表明,在水稻分蘖期间烤田,N2O有一个排放高峰,其最高值可达75.6μg·m-2·h-1.在排放高峰后,即使继续烤田,N2O的排放值也将降低.N2O排放与尿素氮肥的施用量没有明显关系.裂缝的生成,改变了N2O的日排放规律.随着烤田时间的延长,脲酶和羟胺还原酶活性呈波动变化,硝酸还原酶活性递减,亚硝酸还原酶活性极低.硝酸还原酶活性与N2O排放之间没有显著相关性.土壤中的脲酶活性与N2O日排放通量呈显著的线性正相关.在烤田期间,NO-3含量呈增加趋势.土壤中的硝态氮含量与N2O排放通量之间呈显著正线性关系.土壤中的铵态氮含量与N2O排放通量之间呈显著负线性相关.     

纳米金红石TiO2的转晶及声催化降解偶氮品红的研究

利用超声波结合过氧化氢(H2O2)使纳米金红石型TiO2转晶,制备出了大约含有30%锐钛相的转晶纳米TiO2.通过TiO2催化超声降解偶氮品红的研究证实了转晶纳米TiO2粉末具有明显的声催化活性.除此之外,还考察了各种因素对转晶纳米TiO2催化超声降解偶氮品红反应的影响.结果表明,在转晶纳米TiO2催化剂的作用下,偶氮品红的超声降解效果明显优于使用纳米金红石型和纳米锐钛型TiO2的情况.偶氮品红的声催化降解过程符合一级动力学反应.在超声波频率40 kHz、输出功率50 W、催化剂用量1000 mg·L-1、pH为5.00、温度为20℃、偶氮品红水溶液初始浓度20 mg·L-1的条件下,照射40 min时的降解率即可达到75%以上.     

二价铜离子对川蔓藻(Ruppia maritima)的毒害作用研究

采用室内培养试验方法,研究了水体中二价铜离子(Cu2 )对耐盐沉水植物川蔓藻的毒害作用.试验针对叶绿素、可溶性蛋白和POD活性3项指标进行分析.结果表明,川蔓藻对低浓度铜离子的胁迫会产生一定的适应性,在Cu2 ≤1 mg·L-1的情况下对川蔓藻生长不会造成明显影响.Cu2 达到或超过5 mg·L-1就会使川蔓藻植株的生理生化指标出现明显变化,生长也会受到抑制.在试验条件下,铜离子浓度越高,植株受到的伤害越严重.     

Ni2+对2-氯酚厌氧降解系统的影响

针对重金属对难降解有毒有机物厌氧降解的影响问题,采用间歇试验法研究Ni2 对2-氯酚(2-CP)厌氧降解系统的影响规律.结果表明,当ρ(Ni2 )＜5 mg/L时,Ni2 对2-CP厌氧降解表现出轻度促进,当ρ(Ni2 )为5～500 mg/L,Ni2 以抑制作用为主,抑制作用随ρ(Ni2 )的增加而增强.Ni2 对原基质及关键中间产物苯酚和苯甲酸的抑制程度表现为:苯酚＞苯甲酸＞2-CP;ρ(Ni2 )低时的驯化能有效提高厌氧污泥对Ni2 毒性的耐受性能,300 mg/L Ni2 对2-CP降解的抑制从驯化前的65%降至驯化后的21%.Ni2 对2-CP厌氧降解的抑制作用与污泥中Ni的截留量之间存在正相关关系.抑制浓度CIP值和方程αC=[1-(I/I*)m]/[1 (I/I*)n)]能较好地表征厌氧生物处理过程受抑制程度.     

皂素清洁生产工艺的研究(Ⅰ)

黄姜淀粉经过!-淀粉酶液化,加糖化酶和酵母进行边糖化边发酵生产酒精。发酵后黄姜渣用酸水解法提取薯蓣皂素。黄姜淀粉利用率为86.30%,耗酸量为传统工艺的55%,废水的总COD比传统工艺减少了60.25%,皂素收率比传统工艺提高20.37%。     

水体中苯及其衍生物降解途径研究进展

介绍了苯及其衍生物对水环境所造成的污染和危害,并对水体中该类污染物降解技术研究进展进行了综述.着重介绍了光化学及光催化技术、生物降解和超声波降解等技术在该领域的有关研究.     

BP人工神经网络预测邻苯二甲酸酯光化学降解

将反向传播人工神经网络（BP－ANN）用于邻苯二甲酸酯类化合物的光化学降解的预测中，选取正交设计的试验点作为反向传播人工神经网络的训练集，实现对全实验域试验点的预测，并与实测的试验数据比较。结果表明反向传播人工神经网络（BP－ANN）具有良好的预测能力。