响应面法和神经网络优化Acinetobactersp．DNS32发酵基质

为了提高阿特拉津降解菌Acinetobactersp．DNS32的产量,分别采用响应曲面法和基于人工神经网络的遗传算法对阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基中3个重要基质成分（玉米粉、豆饼粉、K：HPO。）进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39．494g／L,豆饼粉25．638g／L和K。HPO。3．265g／L时,预测发酵活菌最大生物量为7．079×10^8CFU／mL,实测量为7．194×10^8CFU／mL;人工神经网络结合遗传算法优化确定3种主要成分含量为玉米粉为39．650g／L,豆饼粉为25．500g／L,K2HPO4为2．624g／L时,预测最大值为7．199×10^8CFU／mL,实测量为7．244×10。CFU／mL;最终确定培养基配方：玉米粉为39．650g／L,豆饼粉为25．500g／L,K2HPO4为2．624g／L,CaCO3为3．000g／L,MgSO4·7H2O和NaCl均为0．200g／L;优化后阿特拉津降解菌DNS32发酵生物量比优化前提高了36．6％。结果表明,在阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基组分优化方面,响应面法和基于人工神经网络的遗传算法都是可行的,基于人工神经网络的遗传算法具有更好的拟合度和预测准确度。     

响应面法优化石油降解菌性能的研究

从延长油田石油污染土壤中筛选出4株能以原油为唯一碳源生长的细菌单菌株,鉴定其优势菌株YC-2为枯草芽孢杆菌;利用响应面法进行实验设计,选定培养温度、pH值、氮磷比以及盐度为影响因素,对原油含量为0.5%的培养基进行YC-2菌株降解工艺优化,得到了原油降解率与4种因素之间的非线性回归方程,确定了降解原油的最优工艺条件:培养温度28℃;pH值6.5,氮磷比5.2:1,盐度0.45%。在最优条件下,预测降解率为53.9%,实验验证值为52.5%,结果显示,建立的模型具有较高的精度。     

响应面法优化酵母菌处理餐饮废水

从餐饮废水集水井壁上的生物膜中筛选出酵母菌菌株,选择废水降解能力相对较高的3株酵母菌对餐饮废水进行处理。以COD去除率为主要指标,在单因素实验的基础上,运用响应面法对pH、TN和TP进行优化,得到酵母菌处理餐饮废水的最优条件。结果表明,酵母菌处理餐饮废水最优的工艺条件为pH=5.55、TN=27.63 mg/L、TP=4.40 mg/L,COD去除率达到90.3%;当进水COD为2 235 mg/L、油为660. 2 mg/L时,COD与油实际去除率分别达到了89.9%和89.8%。     

响应面法优化白腐菌Pleurotus ostreatus降解六氯苯

采用响应面法优化白腐菌侧耳属菌株(Pleurotus oatreatus)降解六氯苯(HCB)的条件.结果表明,对HCB降解率影响显著性较大的是摇床转速和pH.在摇床转速125 r/min、pH为7.0、培养温度为28℃、HCB初始质量浓度为10 mg/L、接种量为5%(体积分数)、培养时间为2 d的优化条件下,HCB降解率和降解速率分别为92.73%和2.318 mg/(L·d).     

响应面法优化光催化/臭氧氧化深度处理炼油废水

利用响应面方法(RSM)对光催化/臭氧氧化深度处理炼油废水工艺进行优化,考察了臭氧通量、光催化剂投加量、初始pH和反应时间对于处理效果的影响,提出采用该工艺的数学模型及优化后的工艺参数。结果表明,各影响因子对COD去除率影响顺序为反应时间>光催化剂投加量>初始pH>臭氧通量,方程的F值为11.54,相关系数为0.9537,调整相关系数为0.915,说明数学模型可以较好地模拟真实的反应曲面。优化得到最佳的工艺参数:臭氧通量1.05 L/min、光催化剂投加量0.33 g/L、初始pH 7.51、反应时间96.95 min,在该条件下,对COD去除率为97.88%,与预测值99.49%接近。采用95%处理水和5%新鲜水混合,水质达到了循环冷凝水的补充水水质指标要求。     

响应面法优化污泥电渗透脱水工艺参数

以泥饼含固率作为衡量污泥脱水效果的指标,采用响应面法进行污泥电渗透脱水工艺参数的优化研究。结果表明,最佳反应条件为初始污泥含固率为8.58%,初始电压梯度为20.88 V/cm,初始污泥厚度为2.25 cm,此条件下得到的污泥含固率为48.82%(预测值为48.45%)。方差分析结果表明,回归模型达到显著水平,在研究区域(初始污泥含固率:5%~10%、初始电压梯度12~30 V/cm、初始污泥厚度:1~2.5 cm)内拟合较好,与实验结果吻合度较高。     

响应面优化CCl4增强超声降解左旋氧氟沙星模拟废水

利用响应面优化实验设计方法对CCl4增强超声降解左旋氧氟沙星模拟废水的影响因素进行探讨和分析,考察了溶液初始pH值、超声功率、左旋氧氟沙星初始浓度的影响。应用Box—Behnken中心组合设计得到一个二次多项式数学模型,确定了US／CCl4降解左旋氧氟沙星的优化条件：初始pH值6．8,超声功率189W,左旋氧氟沙星初始浓度为5mg／L时,左旋氧氟沙星的去除率达到最大（82．99％）。经实验验证,实际值与模型预测值吻合性良好,偏差仅为0．036％。     

响应面法优化Fenton法预处理腈纶废水

为得到Fenton法预处理腈纶废水的最优条件参数,以初始pH、H_2O_2投加量、Fe~(2+)投加量、反应时间为考察因素,废水COD去除率为评价指标,在单因素实验基础上,通过Box-Behnken方案构建与拟合响应面模型,分析4个独立因素及各因素之间的交互作用对COD去除效果的影响。确定了最佳Fenton法预处理工艺:初始pH为3.0,H_2O_2投加量为5.0mL/L,Fe~(2+)投加量为4.9g/L,反应时间为150min时。此时,COD去除率预测结果为44.08%,实际运行结果为43.89%,表明该模型可靠。考察了无机离子对Fenton法预处理的影响,并研究预处理前后腈纶废水可生化性的变化。结果表明,SO~(2-)_4对腈纶废水的降解无明显影响,Fenton法预处理显著改善了腈纶废水可生化性。通过对比Fenton法预处理前后腈纶废水的傅立叶变换红外光谱(FTIR)可以得出,Fenton法预处理有效去除了腈纶废水中难降解有机物。     

响应面法优化磷酸改性秸秆生物炭的制备

以秸秆为原料,磷酸为活化剂制备改性生物炭,利用基于Box-Behnken中心组合的响应面法对生物炭制备条件进行优化。根据响应面分析,热解温度、保留时间和磷酸质量分数对生物炭的吸附性能有显著影响,浸渍比影响不显著;保留时间与浸渍比、磷酸质量分数与浸渍比的交互作用对生物炭吸附能力也有显著影响。根据响应面法获得生物炭制备的最优条件为:热解温度884.32℃、保留时间82.61min、磷酸质量浓度40.74%、浸渍比1.74,此时生物炭最大碘吸附预测值为1 099mg/g,与验证实验实测结果(1 063mg/g)仅相差3.28%,表明响应面回归模型预测结果可靠。响应面法优化后制得的生物炭具有更高比表面积与总孔容,因此具有更高的吸附性能。     

响应面法优化电渗析处理褐藻酸钠废水工艺

采用电渗析器处理过滤的褐藻酸钠废水,褐藻酸钠废水初始水质如下:Ca2+(56 mg/L)、Cl-(1 808 mg/L)、电导率(7.24 mS/cm)。处理目标值如下:Ca2+(60 mg/L)、Cl-(300 mg/L)、电导率(2.50 mS/cm)。运用Design-Expert分析软件,采用Box-Behnken的中心组合设计方法,研究了流量、电压及淡水浓水体积比及其交互作用对直流电耗的影响。建立了电渗析处理褐藻酸钠废水的二次多项数学模型,并以电渗析的直流电耗为响应值做响应面,确定电渗析处理褐藻酸钠废水的最佳工艺条件为:流量200 L/h、电压40 V、淡水浓水体积比1∶1。在此条件下电渗析的直流电耗最小为0.45 kWh/kg,电渗析器处理后的水质如下:Ca2+(56 mg/L)、Cl-(259 mg/L)、电导率(2.00 mS/cm),达到处理目标。     

海洋红球菌SY095产生物表面活性剂发酵培养基的优化

为提高海洋红球菌SY095发酵产生物表面活性剂的能力,研究发酵培养基中碳源及氮源的影响,并通过响应面分析法优化培养基各组分的含量。首先通过单因素实验,确定培养基最佳碳源、氮源分别为大豆油和尿素,在此基础上,利用Plackett-Burman实验设计筛选出2个对表面活性剂产量有显著影响的因子为尿素和K2HPO4,通过最陡爬坡实验和响应面分析法对显著影响因子进行优化,获得海洋红球菌产表面活性剂的最佳培养基配方为：大豆油2%（体积分数）,尿素2.35 g·L-1,K2HPO40.69 g·L-1,KH2PO4 1.0 g·L-1,MgSO4 0.5 g·L-1。使用该优化培养基配方,海洋红球菌发酵液的表面张力为29.254 mN·m-1,与预测值接近,表面张力活性比优化前提高了12.9%。     

脂肽类生物表面活性剂液体发酵条件的响应面优化

通过Plackett-Burman和Box-Behnken实验对解淀粉芽孢杆菌XZ-173液体发酵生产表面活性素进行了响应面优化研究。首先使用Plackett-Burman实验对影响表面活性素产量的17个因素进行显著性筛选,结果表明,MnSO4、CuSO4、温度和转速为显著性因素。再运用Box-Behnken实验对这4个显著因素的取值进一步优化,得到各因素优化后的数值分别为4.4 mg/L(MnSO4)、0.18 mg/L(CuSO4)、29℃(温度)和163 r/min(转速)。响应面分析结果表明:该菌株产生表面活性素的最佳培养基为:葡萄糖15 g/L,蛋白胨5 g/L,L-谷氨酸钠6 g/L,KH2PO40.8 g/L,MgSO40.4 g/L,KCl 0.4 g/L,酵母提取物3 g/L,L-苯丙氨酸2.5 mg/L,MnSO44.4 mg/L,CuSO40.18 mg/L,FeSO40.12 mg/L;最适培养条件:pH 7.5,温度29℃,转速163 r/min,接种量5%,装液量50 mL/250 mL,摇床培养36 h。在优化后的条件下,表面活性素实际产量为336 mg/L,实际实验结果与模型预测结果相一致。表面活性素采用HPLC技术分离,发现其在浓度仅为50 mg/L时EI24就可达到70%以上,反映了表面活性素优异的乳化活性以及广阔的应用前景。     

响应面法优化电化学法处理高盐榨菜废水工艺

针对榨菜废水中较高的盐度对微生物的抑制和处理效能不稳定问题,开展电化学法处理高盐榨菜废水的实验研究。利用响应面法(RSM)探讨了榨菜废水COD的去除率与电流密度、极板间距和pH值之间的关系。通过Design-Ex-pert 7.1数据处理软件得到一个二次响应曲面模型以及优化的水平值。结果表明,最佳反应条件为电流密度为12.37 A/dm2,极板间距为18.82 mm,pH为5.92,此条件下COD去除率为83.21%(预测值为83.25%)。二次响应曲面方差分析结果表明,回归模型达到显著性水平,在研究区域内拟合较好,模型的精密度、可信度和精确度均在可行范围内,与实验结果吻合程度较高。     

响应面方法优化Fenton试剂处理甲萘酚废水

利用响应面方法(RSM)对Fenton试剂处理甲萘酚废水工艺过程进行优化,考察了Fe2+浓度、H2O2 浓度和初始pH 3种工艺条件对甲萘酚废水处理效果的影响,并提出Fenton试剂降解甲萘酚废水的数学模型及优化后的工艺参数。Fenton试剂降解甲萘酚废水的数学模型可以较好地模拟真实的曲面,方程的F值为24.90,相关系数(R2)为0.9573,调整相关系数(Radj2)为0.9188。通过优化得到最佳的工艺参数Fe2+浓度为0.89 g/L,H2O2浓度为0.79 g/L,pH为4.00。在此条件下,COD去除率的预测值为91.15%,与实测值90.78%接近。说明建立的模型能真实地反映各主要因素的影响,模型与实际情况吻合。     

响应面中心组合设计法优化制备载磁活性炭

采用浸渍-碱性微波法制备载磁粉末活性炭。基于单因素实验,选定制备过程影响较显著的3个因素∶铁盐比例（n（Fe3+）∶n（Fe2+））、微波功率、微波时间,分别以碘吸附值和饱和磁化强度为响应值,通过中心组合设计及响应面分析优化制备条件。利用Design-Expert软件联合分析2个响应值的回归模型,优化得出载磁活性炭制备条件：铁盐比为1.4,微波时间为2 min,微波功率为625 W。通过对比测试不同优化条件下载磁活性炭的孔结构和磁性能,验证了优化过程的可靠性。     

响应曲面法优化HMBR去除TN的工艺条件

采用复合式膜生物反应器HMBR处理低C/N(3-5)实际生活污水,TN含量17~45 mg/L。基于CCD响应曲面法,考察了溶解氧DO、水力停留时间HRT和污泥龄SRT的单独作用及交互作用,并建立TN去除率数学模型。结果表明,影响因子显著性顺序为HRT>SRT>DO,三者间存在一定的交互作用,但并不显著;数学模型回归性较好,预测最大TN去除率为75%,最佳条件组合为:DO=3.79 mg/L,HRT=8.84 h,SRT=33.62 d,验证实验结果TN的去除率为73%,与预测值相比偏差仅为3%。采用HMBR处理低C/N生活污水,可以满足《污水综合排放标准》(GB8978-1996)一级标准中对TN≤15 mg/L的限制要求。     

响应曲面法优化炼铅高砷烟尘的浸出工艺

考察炼铅高砷烟尘中砷在水中的浸出行为.采用响应曲面法常用的中心复合设计对液固比、温度和时间工艺参数进行优化研究.结果表明,温度对砷浸出率的影响最大,时间次之,液固比最小.通过响应曲面法优化得到的最佳浸出工艺为:液固比=14:1,温度85℃,时间120 min.该条件下3次验证实验的砷浸出率平均值为89.64%,与预测值89.88%无显著差异,表明所建模型切实可行.烟尘经过二次水浸后砷的总浸出率达到98.1%.