三种微生物对铀的吸附行为研究

开展了酵母菌(真菌)、枯草芽孢杆菌(细菌)、小球藻(藻类)对水体中铀(Ⅵ)的吸附性能及机理研究.结果表明:3种微生物对铀都具有较好的吸附效果.酵母菌,小球藻,枯草芽孢杆菌对铀的最佳吸附率分别为97.19%、97.13%、98.03%;且最大吸附量分别达到341.2、356.5、512.5mgU/g(DW).3种微生物对铀的吸附过程和机理有所不同,酵母菌和小球藻符合Langmuir模型,枯草芽孢杆菌更适合Freundlich模型,吸附至12h,酵母菌表面逐渐出现铀和磷的片状结晶及含铀沉积物堆积,小球藻和枯草芽孢杆菌与铀(50mgU/L)作用后细胞出现明显变形,菌体表面未出现铀的结晶物.     

宁蒙沿黄地带城镇用地扩展驱动力分析与情景模拟

宁蒙沿黄地带属于中国西北干旱半干旱快速城市化地区,研究这一典型地区的城镇用地扩展对丰富城镇用地扩展机制的理论研究和提供相应政策建议具有理论和现实意义。论文利用Logistic回归分析2000-2005年城镇用地扩展的主要驱动力,计算城镇用地转换适宜度矩阵,结合CA-Markov模型模拟3种情景下城镇用地扩展趋势。结果表明：2000-2005年,城镇用地的主要来源是耕地,其次是草地及极少量农村居民点和工矿用地。对城镇用地变化影响最大的因素依次是邻域内城镇用地比重、年降水量、到2001年国道距离、到水域距离、到2001年省道距离以及到2000年土地利用中耕地、林地和草地的距离。一切照常情景下,2016年宁蒙沿黄地带城镇用地总量约997 km²,主要分布在呼和浩特市区、包头市区等主要城市边缘;规划情景下,城镇用地规模达到1 525 km²,分布格局与一切照常情景类似;生态保护情景下,城镇用地规模总量达到1 480 km²,城镇用地沿交通轴扩展呈组团分布。由此得出主要结论：大城市边缘区和交通线是城镇用地发生的主要影响因素;通过总量控制的区域整体城镇用地规划可以优化区域整体城镇用地扩展格局。     

水培和盆栽条件下碎米莎草对铀的耐受性及富集特征

碎米莎草(Cyperus iria L.)作为铀的超耐受植物,它的发现为探讨铀污染环境的植物修复和铀在植物体中的吸收和耐受机理提供了一种新的资源. 在Hoagland's营养液中加入铀标准溶液模拟铀污染水环境,以及直接在铀尾沙条件分析不同铀供应水平下碎米莎草对铀的耐受性能和富集特征. 结果表明:①碎米莎草对铀的富集特征依赖于生长介质中铀的供应水平和植物生长期等多重因素. 碎米莎草不同生长期各部位w(U)均高于生长介质中的铀供应水平,根系和地上部分w(U)最高可分别达(48 605±1 266)和(824±856)mg/kg. 根、茎和叶中w(U)基本随着铀供应水平的升高而增加,在开花期时较低,根系吸收的铀有1/10~1/5能转移至茎、叶、花籽部位,ρ(U)<250 mg/L的铀溶液对碎米莎草的生长无抑制作用. ②碎米莎草对铀尾沙具有很强的耐受性,但地上部分的富集系数在某些条件下可大于1;地上部分的w(U)在开花期相对较高,至成熟期时下降;在成熟期添加柠檬酸有助于碎米莎草根、茎和叶将铀转移至籽部位.      

生活污水为主要补给源的城郊排水沟渠氮磷滞留特征

为揭示生活污水补给影响下排水沟渠氮、磷滞留特征,以合肥市城郊结合部的关镇河支渠为对象,以NH₄Cl和KH₂PO₄为添加营养盐,以NaCl为保守型示踪剂,开展5次现场示踪试验. 在此基础上,利用OTIS(one-dimensional transport with inflow and storage)模型估算D(扩散系数)、A(渠道过水断面面积)、A_s(暂态存储区断面面积)、α(暂态存储交换系数)、λ(主流区溶质一阶吸收系数)和λ_s(暂态存储区吸收系数);并利用营养螺旋原理,计算营养盐的S_w(吸收长度)、V_f(吸收速度)和U(吸收速率)等. 结果表明:①A_s/A具有随流量减小而增大的变化特征,平均值为0.35;5次试验得到的α均处在10-3数量级水平,平均值为2.49×10-3 s-1. ②S_w-NH₄和S_w-PO₄(分别表示NH₄-N和PO₄-P的S_w,下同)均较大,最大值分别达934 020、47 518 m,意味着关镇河支渠已基本不具备氮、磷滞留能力;而S_w-NH₄和S_w-PO₄均不同程度地出现负值,表明该支渠还具有“源”的作用. ③V_f-NH₄与河水平均深度、渠道流量均呈显著负相关,V_f-PO₄和U-PO₄与渠道水面宽度均呈显著正相关. ④NH₄-N和PO₄-P的营养螺旋指标与其相应质量浓度背景值无明显相关性.      

河口底泥来源真菌Trichoderma asperellum对壬基酚的降解路径

从壬基酚(Nonylphenol,NP)污染严重的李村河口底泥中分离纯化出可实验室培养的真菌,以高浓度NP为环境选择压力筛选出了一株目标菌株,18S rDNA确定其归属为棘孢木霉(Trichoderma asperellum)。实验室内研究了该菌株对NP的生物降解过程,LC/MS分析其代谢产物,据此提出了NP可能的生物降解路径。菌株的生长曲线表明NP能促进其生长,该菌株3 d对5 mg/L NP的降解率为71.4%,7 d的降解率达到87.2%,14 d则达到了92.2%。LC/MS分析确定了NP四种代谢产物,分别是2-甲基-1-苯基丁醇、3,5-二羟基苯甲酸、苯二酚和苯甲醚(或苄醇)。提出了两种NP可能的生物降解路径,Ⅰ是最终转化成苯二酚,Ⅱ是最终转化成苯甲醚或苄醇。     

中间覆盖层对厌氧生物反应器填埋场中有机物降解的作用

建立了3组模拟厌氧生物反应器填埋场——R1、R2和R3,其中R1反应器无中间覆盖层,R2和R3反应器分别以矿化垃圾+重质碳酸钙、矿化垃圾+天然沸石为中间覆盖层,以研究不同中间覆盖层对厌氧生物反应器填埋场中有机物降解的作用. 结果表明:以矿化垃圾+重质碳酸钙、矿化垃圾+天然沸石为中间覆盖层时,均能维持反应器中良好的内环境,可促进垃圾和渗滤液中有机物的降解. R1、R2和R3反应器中垃圾的w(VS)(VS为挥发性固体))分别比初始值下降了69.81%、75.06%、73.86%,w(BDM)(BDM为生物可降解组分)分别下降了66.87%、82.86%、75.38%,w(纤维素)分别下降了67.96%、75.41%、72.90%;R1、R2和R3反应器中垃圾渗滤液的ρ(COD_Cr)比最大值分别降低了25.45%、29.72%、23.01%,ρ(BOD₅)分别降低了39.28%、45.66%、46.74%. 表明矿化垃圾+重质碳酸钙为中间覆盖层时,既能接种可降解有机物的微生物,又能提供微生物生长所需的碱度,因此更具优势.      

基于灰色神经网络优化组合模型的火灾预测研究

为了提高火灾事故预测的精度,根据我国火灾事故数据样本较小,波动性较大的特点,将遗传算法优化的灰色无偏预测模型与遗传算法优化的BP神经网络模型结合起来,建立灰色神经网络优化组合模型,充分发挥无偏灰色预测模型适用于小样本的数据预测的优势与BP神经网络处理非线性问题的优点。分别采用遗传算法优化后的无偏灰色GM（1,1）模型、遗传算法优化的BP神经网络预测模型与灰色神经网络优化组合模型对我国1998-2008年的火灾事故进行拟合,并对2009-2011年的火灾事故发生数进行预测。结果表明:灰色神经网络优化组合模型的预测误差最小,精度最高,适用于火灾事故的预测。     

聚氨酯-水泥带压注水封孔测压技术研究

基于传统上向钻孔测压技术的分析,提出一种新型上向孔测压技术—聚氨酯—水泥带压注水封孔测压技术。该技术利用气体渗透性大于液体的弱点,变传统封堵漏气通道为封堵液体泄漏通道,降低封堵漏气难易程度,提高测压成功率;同时利用水作为动力介质和辅助封孔材料,实现主动测压和钻孔带压注浆,隔绝钻孔瓦斯与外界环境的直接接触,提高系统本身测压的可靠性。通过理论分析及与常用测压技术对比表明,该技术用于煤层瓦斯压力测定是完全可行的。     

气相色谱-三重四级杆质谱测定环境样品中17种二 英

研究了基于Agilent气相色谱-三重四级杆质谱测定环境样品中17种二 英的分析方法.结果表明,在浓度范围0.5~2000ng/mL之间具有良好的线性,17种二 英的相对响应因子在0.96~1.21之间,相对标准偏差< 14%,定量限范围在0.080~2.83pg/μL之间,适合环境样品中超痕量二 英的分析.利用该方法对第15轮二 英国际实验室比对的沉积物样品进行了测试,总I-TEQ值落在Intercal给定的中位值±标准偏差范围内.研究选取污染源烟道气、飞灰、土壤和沉积物等40多个环境样品进行测试,并与高分辨质谱测定结果比较表明,当环境样品中二 英浓度在0~60ng I-TEQ范围,两者数据具有较好的线性相关性,R2=0.997.就17种单体而言,利用三重四级杆质谱测定的2,3,7,8-TCDF和1,2,3,7,8,9-HxCDF结果会高于高分辨质谱,而1,2,3,7,8,9-HxCDD的结果低于高分辨质谱的测定值.鉴于三重四级杆质谱在购置、维护和能耗等方面的低成本优势,本方法可作为简易经济的环境中超痕量二 英的分析方法.     

脱硫石膏基羟基磷灰石对Cu2+吸附性能的研究

以燃煤电厂废弃物脱硫石膏(FGD)为主要原料,利用水热合成法制备羟基磷灰石(FGD-HA),利用XRD和SEM对FGD-HA的物相组成和微观形貌进行了分析和观察.通过静态吸附实验研究了吸附动力学、吸附等温线以及吸附热力学.结果表明,伪二级动力学模型相关系数为0.9998,是描述FGD-HA吸附Cu2+的最佳动力学模型,Cu2+在FGD-HA上的吸附平衡符合Langmuir等温线模型(R2=0.9846),热力学表明此吸附是自发吸热的过程.利用响应面分析法对Cu2+的吸附条件进行优化,得出投加量3.11g/L、pH值4.96、温度22.09℃、Cu2+初始浓度24.75mg/L为最佳吸附条件,此条件下Cu2+去除率预测值为100%,相同条件下开展的验证实验结果为97.4%,与预测值相接近说明模型的选择是实际可行的.