瓜尔豆胶废水预处理的方法研究

根据瓜尔豆胶在生产食品添加剂的过程中产生的废水COD的值高迭216000mg/l的特点,分别用如下方法进行处理①调pH=6.84,按0.5%质量比加入活性炭吸附剂,静止20天,此时去除率为87.7%;②用饱和硫酸铝2mL 适量的聚丙烯酰胺絮凝,去除率为36.5%;③原液先蒸馏出1/4体积后在釜液中按3%的质量比加入Ca(OH)2,计算去除率为89.6%④利用铁炭屑以5:1的质量比形成微电池的方法作用两小时后再按3%的质量比加Ca(OH)2絮凝,此条件下去除率高达91.7%.经过比较得出第四种方法是最经济有效的,对该特种废水起到了很好的预处理作用.     

新型循环冷凝固相微萃取方法的研究

首次提出一种新型循环冷凝萃取(CC-SPME)方法,并以乙硫醚为研究对象进行了分析检测。实验优选条件得出CC-SPME法的萃取时间,溶液加热温度和解吸时间分别为25min,75℃,4min。该方法的重现性,检测限以及回收率分别为7.54%,0.010mg/L,97%。实验表明,此方法的线性很好,而且与传统的浸入萃取法和顶空萃取法相比,具有更高的灵敏度。故而CC-SPME法是一种简单且灵敏的分析检测方法,值得做进一步探讨。     

多目标决策-理想点法综合评价淮北市地下水环境质量

运用多目标决策-理想点法对淮北市地下水质量进行评价,结果表明淮北市地下水质量达到了Ⅱ类水质标准以上,能够达到当地地下水环境功能区划要求.评价结果与实际情况一致,评价方法较精确,具有一定科学性.     

高效氯氰菊酯对原生动物群落的毒性研究

以原生动物群落为靶生物,对高效氯氰菊酯的毒性进行了试验研究.结果表明,48h急性毒性的半数致死浓度为2.04mg/L.在试验浓度范围内,食菌和碎屑者鞭毛虫类具有较高的耐受性,随着高效氯氰菊酯浓度的增加,其在群落中的优势度更加明显.     

Detection of Escherichia coli in wastewater based on enzyme immunoassay

This research describes a fast detection method on the basis of enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) for Escherichia coli in drainage of wastewater treatment plants. Optimized conditions such as the reaction format (sandwich or direct), the concentrations of diluted horseradish peroxidase (HRP)-E. coli conjugate, and anti-HPR antibody and pretreatment of E. coli were studied. Those results showed that the linear range of detection for E. coli was 10 cfu/mL-6 × 10⁴ cfu/mL. Compared with conventional methods, it is a convenient and sensitive detection method with low cost. Translated from Environmental Science, 2005, 26(5): 128–131 [译自: 环境科学]     

人工神经元网络对水处理系统建模适应性的研究

针对水处理系统的特点和研究中的难点，引入人工神经元网络的理论和思想，提出了水处理系统的神经网络分析方法．通过建立基于ＢＰ人工神经元网络的臭氧生物活性炭系统的模型，具体地考察了人工神经元网络对水处理系统建模的适应性，使水处理系统的研究迈向智能化和控制化．     

湖泊、水库水的强化混凝除藻的试验研究

就高锰酸钾复合药剂强化混凝对湖泊、水库水中藻类的去除进行了研究，试验表明：投加一定量的高锰酸钾复合药剂可显著提高水中藻类的去除率。将经与预氯化、预投加高锰酸钾除藻工艺进行比较，表明高锰 酸钾复合药剂强化混凝除藻效率明显优于传统预氯化、预投加高锰酸钾除藻工艺。     

RS、GIS在内陆湖泊水质研究中的应用

:遥感 (RS)、地理信息系统 (GIS)技术的综合应用在许多研究领域广泛推广并日渐成熟 ,表现出广阔的发展前景。将 RS、GIS相结合 ,综合应用于内陆湖泊水质的监测和分析 ,充分体现了其快速、经济、高效的强大优势。本文首先回顾了一般监测方法的特点及局限性 ,主要讨论了 RS、GIS的特点及在内陆湖泊监测和分析中的优势所在。最后提出了此领域的发展方向展望     

煤矿区表层土壤中芳香烃组成、分布特征及标志化合物研究

采用GC-MS技术分析了平顶山市石龙区土壤样品中多环芳烃(PAHs)污染物的化学组成及分布特征,共鉴定出78种代表性化合物,包括11种US EPA优控PAHs.结果表明,总体上土壤样品中单体烃菲、荧蒽、芴、芘含量比较高.在不同功能区域芳烃含量差别较大,采矿区及焦化厂区土壤中芳烃含量明显高于污灌区和农业区,而煤矸石山附近土壤中芳烃含量最高.采矿区、焦化厂区和污灌区土壤中低环数PAHs的比例远大于高环数PAHs,农业区反之.通过对(ρ)MP/(ρ)P、MPI1、(ρ)P/(ρ)A、(ρ)FL/(ρ)PY等参数值的分析认为,煤尘、烟灰沉降是石龙区土壤中PAHs积累的主要影响因素.由单体烃与PAHs的相关性分析得知,苊和蒽可作为煤矿区域表层土壤中PAHs的标志性污染物.