响应面法和神经网络优化Acinetobacter sp. DNS32发酵基质

为了提高阿特拉津降解菌Acinetobacter sp.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、K2HPO4)进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39.494 g/L,豆饼粉25.638 g/L和K2HPO43.265 g/L时,预测发酵活菌最大生物量为7.079×108CFU/mL,实测量为7.194×108CFU/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39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L时,预测最大值为7.199×108CFU/mL,实测量为7.244×108CFU/mL;最终确定培养基配方:玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L,CaCO3为3.000 g/L,MgSO4.7H2O和NaCl均为0.200 g/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。     

白腐真菌对染料脱色的培养条件研究

对贝壳状革耳菌高产漆酶条件及其对染料脱色条件进行了研究.结果得到高产漆酶的最佳条件为:葡萄糖10 g/L,酒石酸铵0.5 g/L,pH 3.0,转速120 r/min;脱色效果最佳的培养条件是:葡萄糖10 g/L,酒石酸铵0.5 g/L,pH3.0,温度30℃.由此可知漆酶在染料脱色中起重要作用;实验也表明:随着培养基中碳源、氮源量的增加,菌体生物量逐渐增加,但体系中高碳氮比对菌体对染料的脱色是不利的;菌体生物量与对染料的脱色作用不呈正相关.     

书虱伴生菌中纤维素酶产生菌的筛选、鉴定及最佳产酶发酵条件的优化

从以啃食树皮为生的书虱伴生菌中筛选得到5株产纤维素酶的菌株,编号分别为S2、S6、N10、N11和N12。结合菌株的形态学及16S r DNA序列分析等结果将这些菌株分别鉴定为Bacillus methylotrophicus,Streptomyces sp.,Pseudomans fluorescens,Bacillus sp.及Pseudomans sp.。分别使用单因素分析法和响应面分析法对纤维素酶活最高的S2菌株的产酶发酵条件进行了优化。单因素实验结果显示,B.methylotrophicus S2的最适产酶发酵条件为:0.01 g/m L的CMC碳源、10 g/L蛋白胨的氮源、48 h的发酵时间、28℃、初始pH为7.0,此时总纤维素酶活达到204.37 u/g。然后选取发酵时间、温度和初始pH作为3个因素,通过BBD实验,用响应面法对S2的发酵条件进行优化分析,最后得到一个拟合度良好的二次多项方程模型(R2=0.9948)。方差分析结果显示,发酵温度与培养基初始pH之间的交互作用极显著。响应面分析优化后的反应体系为:温度24℃、初始pH为7.7、发酵59 h,测得酶活力为303.18 u/g,比优化前单因素最佳纤维素酶活力提高45%。     

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K2HPO_4,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),K_2HPO_40.69 g·L~(-1),KH_2PO_41.0 g·L~(-1),Mg SO_40.5 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 m N·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。     

培养基对菌产微生物絮凝剂的影响研究

研究了培养基成分种类及其用量对菌产微生物絮凝剂的影响。结果表明,较高的C/N比对菌产絮凝剂有利,碳源中的蔗糖是菌株Aeromonassp.N11产絮凝剂的良好碳源,氮源以采用复合氮源为佳。培养基中加入酵母膏有利于絮凝剂的产生。NaCl能够促进所产絮凝剂的絮凝活性,碳源蔗糖和氮源脲对菌产絮凝剂的影响最大。利用正交实验得出产絮凝剂培养基的最佳配比为蔗糖20g/L,酵母膏08g/L,脲05g/L,硫酸胺05g/L,NaCl7g/L。     

一株石油降解菌的活性炭纤维固定化研究

以活性炭纤维为固定化载体将一株石油降解菌固定化,对固定化后的与游离的石油降解菌的石油降解性能进行了研究.结果表明,石油降解菌固定化的最佳活性炭纤维用量为6.25 g/L;当石油培养基盐度为0～3.5%、pH为7、石油用量为5 g/L时,当石油培养基盐度为0、pH为4～10、石油用量为5 g/L时,当石油培养基盐度为0、pH为7、石油用量为1～13 g/L时,最佳活性炭纤维用量下的固定化后的石油降解菌对石油的平均去除率分别比游离的石油降解菌高30.2%、25.4%、23.2%;同一批固定化后的石油降解菌在连续4次的重复利用中,石油去除率均维持在69.1%以上.     

高效好氧生物反应器/水解酸化/循环活性污泥法组合工艺处理盐酸金霉素生产废水的研究

采用高效好氧生物反应器(HCR)/水解酸化/循环活性污泥法(CAST)组合工艺对盐酸金霉素生产废水进行中试处理研究.结果表明,在系统进水COD、NH+4-N分别高达20 000、2 500～2 600 mg/L,残留抗生素质量浓度为200～300 μg/L的情况下,CAST反应器出水COD低于350 mg/L,出水NH+4-N约为400 mg/L;HCR工艺运行过程中,最佳DO为3.0～5.0 mg/L,最佳水温为20～30 ℃,系统达到最佳运行效果时,水力停留时间为15 h左右;CAST工艺运行过程中,最佳DO为3.0～5.0 mg/L,最佳水温为18～23 ℃,最佳pH为5～8.     

响应面法优化Fenton预处理干法腈纶废水

采用Fenton法预处理难降解干法腈纶废水,选取H2O2用量、Fe2+用量、初始pH和反应温度4个因素为变量,COD去除率为响应值进行中心组合设计。利用响应面法对实验结果进行分析,建立了以COD去除率为响应值的二次多项式模型并进行了显著性检验,分析了各因素单独及交互作用对COD去除率的影响,确定了最佳反应条件,并考察了最佳条件下处理前后废水可生化性和毒性变化。结果表明,所选取的4个因素影响COD去除率的主次顺序依次为:H2O2用量、Fe2+用量、初始pH和反应温度;在H2O2浓度为90.0 mmol/L、Fe2+浓度为23.9 mmol/L、初始pH值为3.4、温度为38.5℃的最佳条件下,COD去除率为53.8%,与模型预测值51.9%吻合度较高,偏差仅为3.66%;最佳条件下处理后废水可生化性显著提高,生物毒性明显降低,适宜于后续的生化处理。     

超声波/Fenton工艺降解微量邻苯二甲酸二甲酯和壬基酚效能的研究

研究了在超声波、Fenton不同体系中邻苯二甲酸二甲酯(DMP)和壬基酚(NP)的降解效果.通过正交实验得到超声波/Fenton工艺各个因素影响程度的大小为:H2O2投加量＞初始pH＞反应时间＞Fe2+投加量＞超声功率.最后得到降解250mL质量浓度为100 μg/L的DMP的最佳条件:H2 O2投加量为2 mmol/L、Fe2+投加量为0.40 mmol/L、初始pH为3.00、超声功率为1 800W、反应时间为120 min,降解率可达到85.96％;降解250mL质量浓度为100 μg/L的NP的最佳条件:H2O2投加量为4mmol/L、Fe2+投加量为0.50 mmol/L、初始pH为3.00、超声功率为1 800W、反应时间为120 min,降解率可达到78.70％.     

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。     

微生物絮凝剂产生菌的筛选及其培养条件优化的研究

采用常规的细菌分离纯化方法从土壤中分离出絮凝剂产生菌菌株,经过驯化培养后,以发酵液对高岭土混悬液的絮凝效果为指标,筛选出2株高效絮凝剂产生菌.采用单因素试验方法和正交试验设计方法,分析了影响絮凝效果的主要因素,对2个菌株的最佳培养条件进行了优化研究.结果表明:菌株S3产絮凝剂的最佳培养条件是碳源为葡萄糖(20g/L),氮源为酵母膏(2.5 g/L),培养温度为28℃,初始pH值为8,通气量为50 r/min;菌株S21产絮凝剂的最佳培养条件是乙醇(15 g/L),氮源为复合氮源(酵母膏 脲 硫酸铵)(1.6 g/L),培养温度为28℃,初始pH值为9,通气量为200r/min.     

重捕剂SDTC的合成及其处理含铊废水的研究

以小分子胺类、二硫化碳和十二烷基苯磺酸钠(SDBS)为原料合成一种复配型重捕剂SDTC,用于处理烧结脱硫含铊废水。采用响应面法通过Box-Behnken(BBD)实验设计影响铊去除率的反应条件,对废水pH、SDTC投加量、反应时间和无机离子进行了优化分析,同时通过红外光谱和紫外光谱对SDTC及其与铊生成的螯合物(SDTC-Tl)结构进行表征。结果表明,二次多项式模型的回归系数R~2为0.982 8,模型对实验数据的拟合度高。采用响应面法优化得出处理1.20mg/L含铊废水的最佳条件并对其进行修正为:废水pH 9.00,SDTC投加量2.80g/L,反应时间25.0min,无机离子21.1g/L,该条件下铊去除率为99.89%,实验结果与模型预测值吻合。红外和紫外光谱分析结果表明,SDTC与铊会发生配位反应,生成的SDTC-Tl可较长时间放置,不易产生二次污染。     

光催化降解内分泌干扰物双酚A的响应面分析与优化

对光催化降解内分泌干扰物双酚A进行了研究,使用响应面方法(RSM)结合中心组合设计(CCD),对光催化过程中的影响因素(光强、Ti O2浓度、初始双酚A浓度)进行了探讨和分析,构建响应面模型,并对反应条件进行了优化。此响应面模型能够较好地模拟实验结果,可以用于探索设计空间。优化的最佳反应条件为:Ti O2浓度1.80 g/L、初始双酚A浓度41.08 mg/L、UV光强6.61 m W/cm2,预测和实验最大双酚A去除率分别为81.5%和82.3%,数值比较接近,说明此响应面模型能够有效描述光催化反应过程,优化光催化反应条件,为光催化技术工程应用和光反应器设计提供技术参考。     

青霉菌HHE-P7利用酱油废水产生微生物絮凝剂的研究

研究了微生物絮凝剂产生菌HHE-P7在酱油废水中产生微生物絮凝剂的絮凝特性.实验表明,酱油废水由于碳源丰富,是一种良好的培养基.HHE-P7菌最佳培养条件为:COD 20 000 mg/L,K2HPO41.0 g/L,培养3 d.最佳絮凝条件为在1 L高岭土水中投加10～15 mL微生物絮凝剂(MBF7),pH调至9,则絮凝率为90%以上;微生物絮凝剂在水系中主要起吸附架桥的作用.     

污泥堆肥微生物菌剂的筛选优化及应用

从菌糠腐熟物中分离纯化12株长势良好的菌株,经16SrDNA测序分析,鉴定为链霉菌(Streptomyces sp.),将其中长势最好的一株命名为链霉菌P9。通过单因素实验及Plackett-Burman实验设计对链霉菌P9发酵培养基配方进行优化,得到培养基最佳配方为蔗糖10g/L,蛋白胨+酵母粉25.0g/L,MgSO_4·7H_2O 0.075g/L,KH_2PO_40.3g/L,K_2HPO_40.6g/L。将最佳培养基配方下制得的链霉菌P9发酵液用于污泥好氧堆肥,接种量分别为0(对照组CK)、0.5%(质量分数,下同)、1.0%、1.5%。结果表明,当接种量为0.5%时,堆体最高温度可达61.0℃,高温期维持12d,堆肥效果程度优于CK组(堆体最高温度58.1℃,高温期维持9d),接种量为1.0%、1.5%时污泥堆肥进程反而被抑制。堆肥结束时,堆体上清液的种子发芽指数均在70%以上,说明堆体物料基本腐熟无毒。可见,采用链霉菌P9发酵液作为微生物菌剂促进污泥好氧堆肥是可行的,接种量宜为0.5%。     

蛋白酶和EDTA-2Na协同作用对剩余污泥水解的影响

采用投加蛋白酶和螯合剂乙二胺四乙酸二钠(EDTA-2Na)联合预处理剩余污泥,研究了蛋白酶浓度、温度和EDTA-2Na浓度对污泥酶法水解释碳效果的影响.结果表明,蛋白酶浓度、温度和EDTA-2Na浓度对剩余污泥水解的影响具有协同效应.在最佳蛋白酶浓度20 mg/g TS条件下,剩余污泥释放的SCOD为1 318.82 mg/L.同时,在最佳螯合剂ED-TA-2Na浓度0.20 g/g TS下,SCOD为9 014 mg/L.在20 mg/g TS的蛋白酶和0.20 g/g TS的EDTA-2Na的联合作用下,SCOD达到12 628.98 mg/L.在20 mg/g TS的蛋白酶、0.2 g/g TS的EDTA-2Na和55℃条件联合作用下,SCOD达到最大值16 878 mg/L,多糖浓度达到最大值2 695.3 mg/L,NH4+-N的浓度达到最大值156.73 mg/L.此外,在不同蛋白酶和EDTA-2Na浓度条件下,剩余污泥水解释放的SCOD符合一级动力学.     

嗜酸氧化亚铁硫杆菌脱煤矸石中硫影响因素的筛选及条件优化

采用Plackett-Burma(P-B)和Box-Behnken(B-B)设计相结合的方法筛选和优化嗜酸氧化亚铁硫杆菌(A.ferrooxidans)脱除煤矸石中硫的主要影响因素和实验条件。首先,通过P-B设计从pH、煤矸石粒度、煤矸石添加量、Ag+浓度和煤矸石类型等因素中筛选影响脱硫率的主要因素。然后,在确定使用新鲜矸石条件下,对另外4个主要因素采用BB设计和响应面分析进行脱硫条件优化。研究结果表明,pH、煤矸石粒度和Ag+浓度对脱硫率具有显著影响,其影响程度为煤矸石粒度pHAg+浓度。利用Design Expert软件建立起脱硫率与影响因素之间的二次回归方程模型,通过求解方程得到最优脱硫条件为pH(3.0)、煤矸石粒度(124μm)、煤矸石添加量(56 g/L)、Ag+浓度(100 mg/L),在该条件下实际脱硫率达88.62%,与模型预测值接近,说明可以利用该模型来分析和预测矸石的脱硫效果。     

O_3/H_2O_2工艺降解1,2,4-三氯苯的优化设计

考察用不同的氧化剂降解1,2,4-三氯苯(TCB),3种不同方法对TCB的去除效果存在较大差别,其处理效果依次为:H2O2O3O3/H2O2。采用响应面法优化O3/H2O2工艺降解TCB的条件。结果表明,TCB初始浓度和H2O2投加量对TCB去除效果影响较大。TCB的降解符合准一级反应动力学规律,最佳降解条件为TCB初始浓度0.3 mg/L,pH=8.13,H2O2投加量0.40 mmol/L,O3转化率75%。在此条件下,TCB的平均去除率为91.5%,与预测值93.1%吻合度较高。     

H_2O_2/Fe~0、H_2O_2/Fe~(2+)、H_2O_2/Fe~(3+)3种体系处理印染废水

采用H2O2/Fe0、H2O2/Fe2+、H2O2/Fe3+3种体系分别对印染废水进行处理,研究pH值、H2O2投加量、不同价态铁元素的投加量及反应时间对印染废水的COD和色度处理效果的影响。实验最佳的处理条件:H2O2/Fe0体系在pH为3.0,Fe0投加量为3.0 mmol/L,H2O2投加量为9.0 m L/L,反应时间为40 min时,COD去除率达到95.99%,色度去除率达到100%;H2O2/Fe3+体系在pH为3.0,Fe3+投加量为5.0 mmol/L,H2O2投加量为12.5 m L/L,反应时间为100 min时,COD去除率达到95.89%,色度去除率达到100%;H2O2/Fe2+体系在pH为3.0,Fe2+投加量为6.0 mmol/L,H2O2投加量为12.0m L/L,反应时间为100 min时,COD去除率达到95.85%,色度去除率达到100%。对比分析3种体系在各因素下的处理结果,H2O2/Fe0体系和H2O2/Fe3+体系都要优于H2O2/Fe2+体系,其中H2O2/Fe0体系的处理效果最好。