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11.
12.
用常规的细菌分离纯化法从株洲清水塘地区的土壤、污泥初步筛选了9株絮凝活性较高的菌株.在不同培养基中的培养筛选并经过多次隔代培养,得菌种B212和B233对高岭土悬液的絮凝活性较高.在相对接种量为10%,温度30℃,摇床转速120r/min的情况下,实验结果表明:B212处理高岭土悬液时的最佳投加量为1mL/100mL,最佳絮凝环境pH值为7,产生高絮凝活性物质的最佳培养时间为29h,最高絮凝率达92%;B233处理高岭土悬液的最佳投加量为2mL/100mL,最佳絮凝环境pH值为8,产生高絮凝活性物质的最佳培养时间为35h,最高絮凝率达91%. 相似文献
13.
增钙液态渣是电厂燃煤立式旋风炉排出的一种工业废渣,是一种活性很高的混合材。用它配制的砌筑水泥,其用量高达75—85%,水泥熟料用量少,水泥的物理力学性能优良。该水泥的生产工艺与普通水泥的粉磨车间相同,不需另增基建投资,能耗及成本明显低于一般水泥。这是利用电厂灰渣的一条有效途径。 相似文献
14.
V2O5-WO3/TiO2脱硝催化剂的制备及其性能 总被引:10,自引:0,他引:10
对选择性催化还原脱硝用催化剂V2O5-WO3/TiO2的制备工艺进行了实验研究.采用溶胶-凝胶法制得TiO2凝胶,对凝胶进行不同条件下的干燥和煅烧处理,然后通过浸渍法在TiO2上依次负载WO3和V2O5,最终得到V2O5-WO3/TiO2催化剂.结果表明,TiO2凝胶的处理温度对催化剂结构和脱除NO的性能有一定的影响,TiO2凝胶干燥温度为105 ℃时制得的催化剂活性较高,在实验条件下NO脱除率最高可达98.3%. 相似文献
15.
16.
研究了恒磁场对酪氨酸酶(TYR)活性及其催化降解酚类有机物的影响.结果显示,不同磁场强度(10~350 mT)处理下TYR酶活性均有提高,最佳磁场强度150mT下酶活力提高了27.1%.不同磁化时间下TYR酶活都有上升,但磁化60min后酶活上升幅度有所下降.酶经磁场处理后对温度、pH值稳定性增强,在温度为20~35 ℃、pH为5.0~10.0时均能保持较高活性,最佳温度为25℃,最佳pH为7.0;磁化后TYR酶的Michaelis常数Km为3.83 mmol·L-1,未磁化的Michaelis常数Km为2.65 mmol·L-1.磁场作用可促进TYR对酚类有机物邻苯二酚、苯酚、2,4-二氯酚的转化,反应速度依次递减,磁化处理对邻苯二酚反应的促进作用尤其明显;磁化处理后的酶对不同浓度苯酚和2,4-二氯酚的去除率均明显高于未磁化处理的酶,且随着酶用量增加,酚去除率提高.荧光发射光谱分析表明,磁化酪氨酸酶的荧光强度增强,构像发生了变化. 相似文献
17.
为进一步优化Ch-1菌株对碱性含铬废水的处理及铬渣的解毒效果,以细菌总数和6价铬的还原率为指标,详细考察了外控电位对Ch-1菌株生长及Cr(Ⅵ)还原的影响.结果表明,电极材料对细菌生长及其活性有一定的影响,不锈钢电极和铂电极体系对细菌生长及活性的影响基本相同,而采用石墨电极细菌的培养效果欠佳.静态培养和动态培养Ch-1菌株时,Cr(Ⅵ)的最终还原率与初始Cr(Ⅵ)浓度无关,24h时Cr(Ⅵ)的还原率均达到了100%;但就还原过程而言,动态培养对Cr(Ⅵ)的还原速率明显优于静态培养,外控电势能够增强或抑制Ch-1菌株的生长及活性,0~-900 mV的负电位可以促进细菌的生长,而400 mV以上的正电势对Ch-1菌株的生长有抑制作用.在-800~ 200 mV的电势范围内,Ch-1菌株还原6价铬的能力得到增强,在此范围外其还原能力受到抑制. 相似文献
18.
常温下考察了焙烧温度、金含量及水分对Au/ZnO催化剂上CO氧化性能的影响 ,并在常湿条件下考察了ZnO上CO氧化活性同温度的关系。结果表明 ,金的存在极大地提高了催化剂CO的氧化活性。另外焙烧温度和金含量对Au/ZnO催化剂的活性和稳定性均有较大影响 ,在常温常湿条件下 ,2 4 0℃焙烧的 2 %Au/ZnO催化剂 ,可连续反应 1 750h保持CO完全转化。XRD结果表明 ,锌的化学状态对催化剂的稳定性有较大的影响 ,氧化锌较碳酸锌表现出较高的稳定性。 相似文献
19.
有机物分子结构与光催化氧化反应活性的关系 总被引:2,自引:0,他引:2
从正辛醇-水分配系数与Hammett常数,光催化氧化过程中的光解作用,表面活性剂的微环境效应及取代基的诱导效应等方面,探讨了有机物分子结构与其光催化氧化反应性之间的关系。 相似文献
20.
为了预测非反应性麻醉型化合物对发光菌的发光半抑制浓度,评价该类化合物的毒性效应,采用独特的二维HQSAR分析方法,根据分子碎片的类型,将分子结构转变成具有特征的分子指纹,并用数字进行标记。这些标记出的数字作为QSAR的描述符,经过偏最小二乘法计算,建立起化合物结构与生物毒性之间的相关关系,由此所获得的HQSAR预测值与实测值之间也存在较好的相关性,即-1g_(pre)EC_(50)=0.311 0.929(-1g_(exp)EC_(50))(n=13,r=0.964)。这一模型的预测效果明显优于传统的二维QSAR模型,其结果可以为定量评估同类化合物的生物毒性提供可靠依据。 相似文献