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1.
一株贫营养异养硝化-好氧反硝化菌的筛选及脱氮特性 总被引:5,自引:0,他引:5
为了探究并优化菌剂应用于微污染水源水体修复的机制和条件,主要针对水库沉积物内筛选出的贫营养好氧反硝化菌进行了菌种鉴定及脱氮特性研究,考察菌株在不同环境条件下的脱氮效果,明确了该菌株的最适宜生长条件,并基于水库水体中贫营养条件对菌株进行水源水库原水的驯化培养试验研究,以期实现该菌株对微污染水源水库原水中氮源污染物的脱除,为原位投菌技术实际工程应用提供理论依据。从微污染水源水库沉积物中驯化筛分出一株高效异养硝化-好氧反硝化菌A14,通过扫描电镜观察、生理生化特征、16S rRNA基因测序和Biolog GenⅢ鉴定,确定该菌株为革兰氏阴性短杆菌,鉴定为皮特不动杆菌(Acinetobacter pittii)。在好氧条件下,菌株细胞内表达反硝化功能基因napA,以NO3-为唯一氮源进行反硝化作用时,36 h时NO3-去除率为78.89%。以NH4+为唯一氮源时,48 h NH4+去除率为95.25%,TN去除率达80.42%,TOC去除率达98.30%,表明该菌株具有异养硝化-好氧反硝化特性。在改变环境条件过程中,该菌株在以乙酸钠为碳源,温度为30℃,C/N为12,pH为7,接种量为10%时,NO3-去除率最高为86.62%,并且在10℃下脱氮率达到40.18%。在水源水库原水脱氮实验中,接种处理TN去除率为50.95%,NO3-去除率为80.25%。结果表明,菌株A14在微污染水源水体菌剂脱氮修复中具有良好的应用潜力。 相似文献
2.
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尾矿库重金属污染土壤的修复过程复杂且缓慢。为缩短修复周期,促进土壤修复技术的智能化和精细化发展,灵活运用电动修复+植物萃取法的机理与规律,建立修复变量评价指标体系,融合随机森林分类器和GRA模拟算法,建立土壤模拟修复GRA-RF模型,并进行了模拟修复与实验修复对比。结果表明:1)修复变量中电压梯度(0.092)重要度等级值最高,其后是电流大小(0.078)、土壤湿度(0.074)、通电时间(0.069)、土壤动态pH值(0.066)、电极间距(0.063)、电极布置方式(0.06)、添加剂种类(0.057)和电极材料(0.053),其余变量等级值小于平均值。按照变量重要度次序改变修复变量大小,直到获得最优修复效果;2)8个修复样本的模拟修复效率高于实验修复效率,修复环境A1~A4的相对误差分别为2.22%、4.72%、8.75%和3.89%,B1~B4分别为9.91%、8.28%、6.74%和5.63%,环境A下Cd、Cu和Pb的修复效果优于环境B,而Zn的修复效果则相反;3)通过对比算法错误率,GRA-RF模型的修复效果优于Random-RF。该方法真实模拟了污染土壤强化修复过程,通过优化修复变量指标提高土壤修复效率,为制定和改进土壤修复方案提供了参考。 相似文献
7.
文章采用溶剂热合成法制备出了金属有机骨架(MOF)1, 3, 5-均苯三羧酸铜,即Cu-BTC,然后将Cu-BTC与氧化石墨烯(GO)进行复合制备Cu-BTC/GO复合材料。利用扫描电子显微镜(SEM)、X射线衍射仪(XRD)、红外光谱(FT-IR)、BET分析仪对材料进行了表征,并研究了复合材料对阴离子染料刚果红(CR)的吸附特性。XRD谱图显示MOF复合材料具有较高的结晶度。SEM表征证实了MOF在GO表面实现了成功生长。复合材料对CR的去除率大于单一MOF的去除率,吸附过程符合准2级动力学和Langmuir吸附等温线模型,吸附容量达到1 491.6 mg/g。总的来说,Cu-BTC/GO可以作为染料废水处理的优良候选材料。 相似文献
8.
高密度电法在原位修复土壤过程中的监控研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用高密度电阻率成像法(ERT)对上海市某有机污染场地土壤污染原地修复进行研究,通过持续监测药剂注入前后电阻率的改变来推断药剂和污染物的扩散路径。结果表明,药剂扩散的影响半径介于2 m~4 m之间;其影响深度根据注药点和土壤渗透性差异而有所不同,在16 m处注药的影响深度大于监测深度20 m,ERT技术在监控原位注入修复过程中具有较好的可行性和适用性。 相似文献
9.
二溴羟基苯基荧光酮-OP胶束荧光熄灭法测定地面水中的微量铁(Ⅲ) 总被引:3,自引:0,他引:3
本文基于Fe(Ⅲ)二溴羟基苯基荧光酮(DBH—PF)OP体系的荧光熄灭效应,提出一种测定微量铁(Ⅲ)的新荧光方法,在pH3848的缓冲介质范围内和OP存在下,Fe(Ⅲ)与DBHPF形成1∶3的络合物,络合物的最大激发波长和发射波长分别是365nm和560nm。铁(Ⅲ)量在016~180μg/L范围内与△F成线性关系,检测限为016μg/L,方法用于地面水中微量铁的测定,结果满意。 相似文献
10.
南昌市夏季PM_(2.5)中多环芳烃来源解析 总被引:1,自引:0,他引:1
在南昌市设立了5个不同功能区采样点,分别为居民区、工业区、商业区、交通干线区以及郊区,于2008年夏季进行PM2.5采样,对样品进行测定和分析后,通过因子分析法判断PM2.5中多环芳烃(PAHs)的主要污染源,再利用多元线性回归法确定各主要污染源对PAHs的贡献率。结果表明,南昌市夏季PM2.5中PAHs的主要污染源为车辆排放源、高温加热源、燃煤污染源,它们对PAHs的贡献率分别为37.9%、28.2%和22.0%;要控制南昌市夏季PM2.5中的PAHs,主要是要对机动车尾气排放量进行控制,并加强机动车尾气治理工作。 相似文献