某陆地石油开采区土壤重金属潜在生态风险评价

本研究基于对某陆地石油开采区表层土壤中6种重金属(Pb、Cd、Cu、Zn、Cr和Co)的采样测试及空间分布分析,采用主成分分析法和Hakanson潜在生态风险指数法分别对土壤中6种重金属来源进行分析,并对其潜在生态风险水平进行评价.研究结果表明,研究区域内重金属来源主要包括交通源、工业源、农业源;在所有采样点位中,6号采样井的潜在生态风险指数(RI)为430.07,风险等级为"强",其余依次为5号>3号>2号>1号>4号;6个采样井中有4个井潜在生态风险等级达到了中等及以上,且6个采样井的平均综合潜在生态风险水平为中等及以上;研究区域内土壤中Cd对综合潜在生态风险贡献最高,达到94.43%.     

基于BP神经网络的间硝基苯磺酸钠CWPO降解条件优化

为了对电镀废水中的间硝基苯磺酸钠催化湿式过氧化氢氧化(CWPO)降解条件进行模拟及优化,建立了间硝基苯磺酸钠CWPO降解过程BP神经网络模型.经验证,模型预测值与试验值的平均相对偏差为0.81%,相关系数r和Nash-Suttcliffe模拟效率系数NSC分别为0.992 5和0.983 9.相对灵敏度分析表明,影响间硝基苯磺酸钠去除率(以TOC表示)的顺序从大到小为: 反应温度、间硝基苯磺酸钠质量浓度、pH值、H2O2用量、反应时间、初始氧分压、催化剂用量.结合遗传算法以TOC去除率最高作为优化目标,分别对降解条件进行优化.经对比,带成本约束的优化降解结果(99.36%)比试验中的TOC去除率平均值(85.51%)提高了10%以上,同时,优化后的降解成本(2.03元)相比无成本约束条件下的降解成本(2.38元)降低了近15%(0.35元).     

基于BP模型的十溴联苯醚分散液液微萃取条件优化

采用正交试验研究萃取剂类型、萃取剂体积、分散剂类型、分散剂体积、溶液pH值、离子强度和萃取时间对水样中痕量十溴联苯醚(decaBDE)分散液液微萃取(DLLME)回收率的影响.结果表明,离子强度对萃取回收率(ER)的影响非常显著,而分散剂体积与萃取剂体积交互作用的影响不显著.通过极值法确定的decaBDE分散液液微萃取条件下的萃取回收率为88.24%.以正交试验数据为训练样本,以分散剂体积、萃取剂类型、pH值、离子强度及萃取时间为输入,萃取回收率为输出,建立了影响decaBDE分散液液微萃取的BP神经网络模型.模型检验样本预测输出值和试验值的决定系数为0.873 4,表明模型可以预测水样中decaBDE分散液液微萃取的回收率.采用遗传算法工具箱对建立的BP神经网络模型进行优化求解,得到的优化分散液液微萃取条件下的decaBDE萃取回收率平均值为99.94%,比通过极值法确定的萃取回收率提高10%以上.