钢铁行业大气环境影响评价方法与建议

按钢铁行业大气环评报告书的结构和顺序,结合HJ 2.2-2008《环境影响评价技术导则大气环境》中的相关技术要求,从评价因子、源强、评价等级、大气监测、大气预测、防护距离等方面出发,分析了钢铁行业大气环评中的评价等级确定、大气监测、大气预测等工作中存在的问题,并提出解决方案和建议对策。     

乡镇环境规划指标体系研究——以扬州市瓜洲镇为例

从经济发展、生态环境、社会进步三方面构建乡镇环境规划指标体系,并引入“可持续发展度”、“因子贡献度”、“指标偏离度”、“制约度”,对瓜洲镇的现状进行了综合评价,对限制瓜洲镇可持续发展的因素进行识别。研究结果表明：规划基准年（2006年）瓜洲镇的可持续发展度为0.759,处于较强可持续发展阶段;影响瓜洲镇可持续发展的制约因素主要集中于环境质量及污染物治理方面（占36.75%）,其次为经济结构方面（占25.65%）,接着为发展支持（占24.21%）、生态环境与资源利用（占9.42%）、生活质量（占2.62%）、经济效益（占1.34%）。     

微电解处理低电导印染废水及热效应研究

针对低电导印染废水难处理的特点，采用微电解法对该废水进行了实验研究。在电压一定的条件下，通过改变NaCl电解质的投放量，得到处理该废水的最佳工况。同时，从实验现象中得出温度的变化是影响该废水处理效果的因素之一的结论。从热力学理论研究的角度出发，进一步论证了该结论。     

炼油厂污水回用处理研究

研究表明，炼油厂外排污水采用悬浮载体生物接触氧化、砂滤和臭氧生物活性炭工艺深度处理，主要污染物都有良好的去除效果，总出水清澈、无色，可以满足多种回用要求。分析表明，大部分还原性污染物通过生物深度处理而去除，而微量有机物主要由臭氧生物活性炭去除。工艺系统具有除污染效率高、运行稳定、抗冲击能力强等优点。     

天然气汽车尾气污染控制的研究进展

综述了国外天然气汽车排放及控制的研究进展，以及排放污染物CO、CO2、NOx、THC、苯、甲醛、乙醛及1-3丁二烯等天然汽汽车排放控制技术仅相当于美国70年代的水平。     

处理化肥厂造气废水新型催化剂的研究

利用合成的氧化还原树脂进行了实际废水的处理 ,取得了良好的效果 ,开辟了废水处理的一条新途径。     

几种典型除尘器收集效率的扩散模型研究

在气流速度均匀假设下用扩散理论建立了在重力沉降室、离心式除尘器和静电除尘器中粉尘粒子的浓度分布，由此浓度分布模型和除尘效率定义得出这3种典型除尘器的分级除尘效率具有相同的表达式：η=1—exp(-Dλ^2L/u)．为了使这一由扩散理论导出的分级效率公式能够用于实际计算，给出了扩散系数D的确定方法和常数λ的计算式．     

应用分子全息QSAR技术预测硝基芳烃的遗传毒性

分子全息是一种新的分子结构表征技术，基于分子全息的结构．活性关系(HQSAR)技术具有高效、快速、预测能力高等优点，非常适合于分析大量数据样本．本文应用这一最新的QSAR技术，采用偏最小二乘回归技术，研究了54种硝基芳烃的致突变毒性，建立了QSAR定量预测模型．交叉验证和非交叉验证结果表明，模型具有良好的拟合效果和显著的预测能力，进一步的测试数据检验表明，模型具有高度的预测能力和很好的稳健性，可以用来对这一类典型的有毒有机污染物的毒性进行预测．     

牛肠激酶基因工程菌的构建、高密度发酵、纯化及活性鉴定

肠激酶（enterokinase，EK）是一种专一识别DDDDK氨基酸序列、并水解K后肽键的丝氨酸蛋白水解酶．根据GenBank序列进行人工合成牛肠激酶轻链基因cDNA，测序正确后将其插入甲醇酵母分泌型载体pPICZαA，得到重组质粒pPICZαA／EKL，重组载体经线性化后转化Pichia pastoris SMD1168H，筛选得到重组牛肠激酶轻链工程菌．分别对重组酵母工程菌进行高密度发酵、rEKL（recombinant enterokinase light chain，rEKL）纯化、N端序列测定、生物学活性鉴定等研究工作．结果表明，发酵上清中rEKL含量高，纯化的rEKL专一性强、无其他杂酶活性、N端15个氨基酸序列与文献报道一致．图5参17     

Short-term prediction of the influent quantity time series of wastewater treatment plant based on a chaos neural network model

By predicting influent quantity, a wastewater treatment plant (WWTP) can be well controlled. The nonlinear dynamic characteristic of WWTP influent quantity time series was analyzed, with the assumption that the series was predictable. Based on this, a short-term forecasting chaos neural network model of WWTP influent quantity was built by phase space reconstruction. Reasonable forecasting results were achieved using this method.