液-固流化床回收印刷线路板中金属的研究

根据废弃印刷线路板中材料密度不同,采用水介质流化床对印刷线路板粉末中的金属进行回收,对0.25～0.177、0.177～0.104、0.104～0.074和-0.074 mm 4个粒级范围内的物料进行分选试验。试验结果表明,在上述4个粒级范围内,随介质流速的增大,金属回收率降低;金属回收率η与实际操作速度（ua）和颗粒终端沉降速度（ut）的比值φ（ua/ut）存在一定线性关系,分析模拟了η与φ之间的相关性方程,外推试验的结果证明了相关性方程的可靠性;在合适的操作条件下,各粒级范围内金属的回收率分别为95.02%、90.07%、87.5%和92.68%。     

CuCoOx/TiO2催化氧化NO性能研究

采用浸渍法制备了CuCoOx/TiO₂催化剂,考察了焙烧温度、反应温度、氧含量、NO浓度和空间速度对催化剂催化氧化NO性能的影响,并考察了催化剂的抗硫抗水性能。XRD、TPR和BET分析表明,350℃焙烧的催化剂具有CuCo₂O₄尖晶石结构,比表面积大,对NO的氧化效果好。在空速为5 000 h^-1,NO进口浓度500 mg/m³,含氧量10%的条件下,反应温度300℃时NO转化率可达79.5%,250℃时NO转化率接近50%。该催化剂具有良好的单独抗SO₂、抗H₂O毒化性能,H₂O和SO₂同时存在时很快失活。该催化剂可用于不同时含H₂O和SO₂的含NO气体催化氧化后再吸收处理。     

脂肪酰基氨基酸对矿物润滑油生物降解性的影响研究

通过生物降解试验研究了N-月桂酰基谷氨酸、N-月桂酰基甘氨酸、N-月桂酰基丙氨酸和N-油酰基甘氨酸4种脂肪酰基氨基酸对HVI 350矿物润滑油生物降解性的影响,采用高倍电子显微镜分析了生物降解过程中微生物数量和形态变化。结果表明,在矿物润滑油中添加少量脂肪酰基氨基酸后,矿物润滑油的生物降解性能明显改善,且生物降解过程中微生物数量增多、形态发生变化,这可能是脂肪酰基氨基酸增加了微生物的营养,且具有表面活性,有利于细胞的吸收,从而促进了矿物润滑油生物降解。     

湖岸缓冲带反硝化作用的研究进展

反硝化作用是湖岸缓冲带去除硝酸盐的重要途径。湖岸缓冲带是联系陆地与湖泊生态系的纽带,不仅为许多动植物提供适宜生境,而且通过反硝化作用能去除地下水中的硝酸盐,提高湖泊水质。概述不同检测反硝化速率的方法,并对比各种方法的优点与缺点。阐述反硝化作用的影响因素：厌氧环境、有机碳、湖岸坡度、缓冲带坡度、pH与温度、硝酸盐浓度。介绍反硝化速率模型的研究开发状况。最后,提出了目前国内外反硝化研究中存在的不足及发展方向。     

厌氧序批式反应器内挥发性脂肪酸积累特性研究

小试规模的厌氧序批式反应器（ASBR）,通过人工配水,研究了启动3个月时间以及一个运行周期内反应器内挥发性脂肪酸（VFA）的积累情况,并通过分析期间产甲烷活性的变化说明了控制VFA积累的重要性。经过近120 d的运行,乙酸和丙酸的最大比产甲烷活性分别提高了1.8和2.2倍,说明反应器的启动过程即是微生物群落的优化和选择的过程,ASBR的抗冲击的能力较强说明随启动的进行和种群的优化,活性污泥凝聚性能增强,对VFA的降解能力增强。     

尾气循环技术在国内顺酐装置的应用

顺酐生产过程排放的废气中含有大量未反应原料、副产物CO和挥发性有机物(VOC)等,对其进行处理使之达标排放,回收其中可利用的物质或能量有重要意义。吐哈石化厂顺酐装置采用CONSER公司工艺技术,新增部分尾气回收生产工艺路线,回收40%的尾气中的正丁烷,实现了蒸汽分阶利用,排放的废气中SO2、NOx、颗粒物等达到GB16297-1996《大气污染物综合排放标准》中二级标准。     

废聚碳酸酯水解法制双酚A

以1,4-二氧六环为溶剂、NaOH为催化剂,采用废聚碳酸酯(PC)常压水解法制双酚A(BPA).对反应影响因素进行了研究.实验结果表明,在反应温度为100℃、反应时间为8h、m(NaOH):m(水+溶剂)=1:33、m(溶剂):m(PC)=4:1、m(水):m(PC)=1:1的最佳反应条件下,PC水解率大于98%,BPA收率大于95%.     

烟气脱硫系统调试方法

介绍了风洞式烟气脱硫系统的工艺流程及原理,重点对烟气脱硫系统调试过程进行了阐述,为相关工程测试人员提供参考。     

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。     

改进的TLI指数法及其在巢湖营养状态评价中的应用

对巢湖2000—2008年的监测数据运用SPSS做统计分析,得出叶绿素a与总氮、总磷和透明度的相关系数。通过得出的权重结果,分析出与26个湖泊的差异性,构建了改进的综合营养状态指数(TLI)评价方法,并提出评价的4个步骤。以巢湖为例,运用该方法对湖泊的营养状态进行评价,且对巢湖的富营养化程度做了年际和年内变化的综合评价,评价结果显示各营养物指标的相关关系在近30年有了较大变化,巢湖的富营养化现象已日益严重,已从轻度富营养化状态转变为中度富营养化状态。