UV/TiO_2光催化还原Cr(Ⅵ)过程中吸附作用的影响及其消除

研究了水体中Cr(Ⅵ)离子在UV/TiO₂体系中光催化还原过程.结果表明,Cr(Ⅵ)离子UV/TiO₂光催化还原过程符合Langmuir-Hinshelwood动力学规律.不存在有机物时,TiO₂吸附作用是该反应的前提.pH=1.5～2.5时吸附性能较好,而且pH=1.5～10的初始反应速率同pH值有线性关系.在TiO₂表面的竞争吸附能力按PO₄^3->SO₄^2->Cl^->NO₃^-依次减弱.甲酸、甲醛有机物的协同作用可提高Cr(Ⅵ)离子的光催化还原速率和效率,并消除由暗态吸附对反应所起的作用,磷酸根离子极强的竞争吸附能力,使有机物的协同作用减弱.     

生物传感器在渔业监测中的研究进展

论述了生物传感器在监测渔业环境中的BOD、N、P、病原体、农药和重金属等方面的国内外最新进展 ,分析了生物传感器在海洋渔业应用中存在的主要问题及原因 ,同时阐述了利用基因工程微生物技术、分子烙印技术、多成分实时分析技术等先进技术提高生物传感器的性能并扩大其在海洋渔业领域中的应用范围 ,在海洋渔业环境中为实现生物传感器与计算机在线自动监测与控制 ,开拓新的广阔前景。     

基于PSO算法的BP神经网络对水体叶绿素a的预测

BP神经网络(Back Propagation Network)在水体富营养化评价及预测中已广泛应用,但传统BP算法的收敛速度慢并易陷入局部最优. 提出了一种基于微粒群(PSO)算法的BP神经网络模型,利用PSO对神经网络的权值进行修正,优化神经网络结构及算法全局收敛性. 选择最能代表明湖水质状况的5号采样点作为研究对象,把2009年4月—2010年3月的月样本插值为周样本,对明湖ρ(Chla)的短期变化趋势进行了预测,并用6号采样点数据来验证网络的泛化能力. 比较分析基于PSO算法的新模型与传统BP算法模型的预测精度表明,新模型有效克服了传统算法的缺点,提高了网络的预测能力和学习能力.      

光反应器中UV/Fenton光降解湖水中微囊藻毒素的研究

在光催化反应器中,采用UV/Fenton光催化氧化技术,对湖水中微囊藻毒素的光催化降解过程中各影响因子分析表明:微囊藻毒素光催化氧化降解率受光照强度、氧化剂种类及浓度、溶液pH和不同光催化体系等多因素的影响.光促催化氧化体系对MC-LR藻毒素降解具有显著的作用,在紫外光与氧化剂的协同作用下,紫外光照强度越高,越易于促进MC-LR藻毒素快速降解,降解率可到达80%以上.