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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。 相似文献
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为了系统研究氮在深型地下土壤渗滤系统中的去除途径,本次实验采用直径30cm,高200cm的有机玻璃柱模拟地下土壤渗滤系统;柱内分层装填取自北京顺义的土壤。在水力负荷为8cm/d的条件下,取得了较好的脱氮效果;氨氮去除率为99.80%;TN去除率为83.68%。通过观察氮沿土柱深度的变化规律发现,在1.30m以上的区域随着氨氮浓度的降低硝氮浓度逐渐增大,同时总氮浓度也在不断降低,约有30.55%在此区域被去除;通过氮元素质量平衡证明这部分氮是通过厌氧氨氧化反应去除的。在1.30m以下反硝化反应是脱氮的主要途径,在此过程中难降解有机物被利用。 相似文献
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Characterizing effects of uncertainties in MSW composting process through a coupled fuzzy vertex and factorial-analysis approach 总被引:1,自引:0,他引:1
A coupled fuzzy vertex and factorial-analysis approach was developed in this study for systematically characterizing effects of uncertainties in a municipal solid waste composting process. A comprehensive composting process model was also embedded into the system framework and used to address substrate decomposition and biomass growth, as well as the interactions between moisture contents, temperatures, and oxygen concentrations. The applicability of the proposed method was verified through a custom-made pilot-scale composting system. Results from fuzzy simulation indicated that the fuzzy vertex method could effectively communicate implicit knowledge into dynamic simulations and thus provide valuable information for enhancing composting process control under uncertainty. The factorial analysis was effective in quantifying the proportion to which the uncertainty of each single or interactive effect of model parameters contributes to the overall uncertainty of the system outcomes. Thus, sensitive parameters that may lead to errors or unreasonable predictions can be determined. The proposed study system could not only be used in characterizing combined effects of uncertainties for composting processes, but was also applicable to many other environmental modelling systems. 相似文献
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为了解泰州市冬季空气质量变化特征,于2013年12月27日—2014年1月7日对NO2,SO2,O3,CO,PM10和PM2.5进行了监测,结合地面气象资料和HYSPLIT轨迹模式分析了污染物的来源与传输过程。结果表明,观测期间AQI优良率仅为25%,PM10和PM2.5日均值超标率分别为58.3%,75.0%;有机碳是泰州市ρ(PM2.5)中最高的化学组分,其次是富钾和元素碳。PM2.5主要来源为汽车尾气、工业源、燃煤,分别占来源比例21.76%,16.52%,15.54%。局地污染源和不利气象条件是造成大气污染的主要原因。 相似文献
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