有机膨润土吸附苯胺的性能及工艺条件的优化

以钙基膨润土为原料,钠化后用溴化十六烷基三甲铵(CTMAB)进行有机改性,制得有机膨润土。在单因素吸附实验的基础上,采用L16(44)正交实验法对有机膨润土吸附水中苯胺的工艺条件进行了优化研究。结果表明,当矿物的粒径小于74μm、振荡速度为150 r/m in、吸附液为25 mL,并且以此三者为固定因素时,其优化工艺条件为有机膨润土投加量2.0 g,温度40℃,pH 7,吸附时间1.5 h。     

有机膨润土吸附苯胺的性能及工艺条件的优化

以钙基膨润土为原料，钠化后用溴化十六烷基三甲铵（CTMAB）进行有机改性，制得有机膨润土。在单因素吸附实验的基础上，采用L16（4^4）正交实验法对有机膨润土吸附水中苯胺的工艺条件进行了优化研究。结果表明，当矿物的粒径小于74／μm、振荡速度为150r／min、吸附液为25mL，并且以此三者为固定因素时，其优化工艺条件为有机膨润土投加量2．0g，温度40℃，pH7，吸附时间1．5h。     

道氏火灾爆炸指数评价法及应用

道氏火灾爆炸指数评价法应用于确定物质、设备及作业场所潜在危险性的原理和步骤,定量计算事故可能导致的危害程度和停产损失。为事故的预测和防范提供了科学依据,为安全生产管理评价工作提供了独特的评价方法     

论地下水超采的生态保护措施

水资源是十分重要而又很特殊的自然资源,是城市可持续发展的主要制约因素.以伊春市中心区的第一、第二水源地的地下水类型及富水特征为基础,就开采后发生的一系列环境问题的原因进行了分析,阐明了过量开采地下造成的危害,在实践工作基础上,从社会区域类环评的角度提出了应采取的保护措施.     

生物表面活性剂产生菌的筛选及其对土壤重金属铅的活化作用

结合油平板和血平板方法从重金属8处复合污染的土壤样品中筛选出15株能产生物表面活性剂的细菌菌株,其中J119菌株不仅具有良好的产生物表面活性剂的性能,而且能在含铅、镉浓度分别为100～200 mg·L-1、25～100 mg·L-1的平板中生长.同时对J119菌株所产的生物表面活性剂与3种不同类型化学合成表面活性剂活化土壤中铅的效能进行了比较.结果表明,在400 mg·kg-1铅污染土壤中,J119菌株发酵液与化学合成表面活性剂活化土壤中铅的效果相当;与对照相比,在800 mg·kg-1铅污染土壤中,J119菌株发酵液处理使土壤中有效性铅的浓度增加51.1%,而3种化学合成表面活性剂CTAB、SDS、Tween-80处理土壤中有效态铅浓度仅比对照增加28.7%、26.2%和16.0%.另外,J119菌株产生的生物表面活性剂与供试3种化学合成表面活性剂对土壤中铅的活化作用之间存在显著差异.     

河流与湖泊的直接净化原理及环境修复技术（概要）

从水环境净化的4个基本方法出发，提出了在对已被污染的水环境进行修复时，应综合考虑当地的社会、经济、环境等条件的现状与发展，开发和应用有效且又经济的环境修复技术。同时，介绍了日本国内环境修复技术的开发状况及具体实例。     

低负荷BVF厌氧法处理城市及工业废水的技术简介

１概述利用厌氧技术处理废水已被广泛地采用，厌氧技术可大致地划分为高负荷厌氧技术和低负荷厌氧技术。一般低负荷厌氧技术容积负荷大约为０３—３ｋｇＣＯＤ／ｍ３ｄ，污水停留时间为６—３０ｄ，高负荷厌氧技术容积负荷大约为６—１０ｋｇＣＯＤ／ｍ３ｄ，污水停留时间为１ｄ。低负荷厌氧技术具有投资省、运转费用低、抗冲击负荷能力强、污泥产量少等优点，缺点是占地面积大，它的应用受到空间大小的限制。低负荷厌氧技术（以下简称ＢＶＦ）属于低负荷厌氧技术范畴，如果它能被合理地设计与管理，可以更加有效地发挥低负荷厌氧技术的优…     

草浆黑液碱回收方法的研究

研究了 2种不同的碱回收方法—隔膜电解法和物理化学法回收草浆黑液中残碱的可行性及处理效果 ,并进行了回收碱液蒸煮纸浆的实验。实验结果表明 ,两种回收方法均具有较高的碱回收率—分别达到 94%和 6 0 %以上 ,所制纸浆与原液浆比较性能也无明显差异 ,且 2种方法均有操作简便、设备一次性投资少、处理黑液效果较好等特点 ,为中小型造纸厂解决黑液污染问题提供了新的技术思路     

基于模糊 PID 新型除尘器气压控制系统设计

介绍新型旋风-布袋复合除尘器的结构、气压控制原理和性能特点。针对新型除尘器内部气压控制系统具有严重时变、非线性的特点,传统的PID控制难以实现内部气压稳定达到良好的自适应除尘效果。采用模糊PID算法对除尘器内部气压进行控制。模糊PID算法控制具有快速性、稳定性高、鲁棒性高的特点,并且具有良好的动、静态特性,可实现针对不同粒径及浓度粉尘自适应进气量的控制。实现了新型除尘器内部气压的精确稳定控制,针对不同粒径及浓度粉尘高效去除,大大拓宽了新型除尘器应用前景。     

基于AdaBoost-TSO-KELM的农田土壤重金属空间预测模型

建立土壤重金属空间分布预测模型对确定农田土壤安全性具有重要意义.为了提高空间分布预测精度,结合金枪鱼群算法优化核极限学习机(TSO-KELM)和自适应增强算法AdaBoost,构建了基于AdaBoost-TSO-KELM的土壤重金属空间分布预测模型,选取湖北省宜昌市农田土壤中5种重金属(As、Hg、Cr、Cd和Pb)进行研究,并与其他4种建模方法进行了对比分析.结果表明：(1)研究区内As、Cd和Pb元素的均值均超过当地土壤重金属背景值,分别为背景值的1.14倍、1.40倍和1.12倍,其他两种元素的均值没有超过当地土壤重金属背景值.(2)AdaBoostTSO-KELM模型在5种重金属的预测中预测精度最高,As、Hg、Cd、Cr和Pb重金属的验证集决定系数(R²)分别为0.7839、0.6579、0.6732、0.7690和0.7175,均方根误差(RMSE)分别为1.6986、0.0120、0.0256、4.8637和2.2757,相比较于传统的KELM模型,5种重金属的预测精度分别提高了19.52%、22.54%、28.55%、17.03%、16.59%.研...