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采用(SPE)固相萃取柱进行分离富集,使用LC—MS/MS联用仪进行检测,建立了一种高效、低成本的可同时检测水体中多种抗生素的方法,并在河北省子牙河流域汪洋沟水体抗生素污染现状调查中得到应用。实验结果表明,(1)最优实验条件的选择为:水样体积为1L,洗脱剂用量为10mL,pH为3.0;(2)回收率达到69.2%~86.3%,相对标准偏差在1.8%~8.4%之间,表明检测结果准确度和灵敏度均较高;(3)在所检测的15种抗生素中,头孢西丁、土霉素、氯唑西林和布洛芬4种抗生素是该河流的主要抗生素污染物,其含量比重(中位数)高达73.5%,检测浓度最高(中位数)的是磺胺类抗生素,浓度为100.4ng/L;(4)各抗生素的含量从上游到下游大体呈逐渐衰减的趋势,这主要归因于下游支流的稀释作用,但水体中抗生素浓度仍远高于已有报道的地区;(5)污染源解析表明,水体中抗生素主要来源于制药企业的废水,部分来源于附近居民的生活污水。 相似文献
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利用小球藻对混凝出水进行处理,考察小球藻接种量对COD、DTP和TN去除率的影响,通过扫描电子显微镜(SEM)、红外光谱、比表面积微孔分析仪分析小球藻形貌和组成结构的变化,采用紫外可见光谱和三维荧光光谱研究餐厨废水中有机物成分的变化,探究小球藻降解餐厨废水的机理.结果表明:当小球藻接种量为25%时,COD和TN去除率最高(分别为79.73%和78.28%);当小球藻接种量为35%时,DTP去除率最高(85.55%).反应前的小球藻细胞表面相对光滑,反应后的小球藻细胞表面粗糙,比表面积增大,并粘附大量颗粒态物质;小球藻细胞表面的羧基、氨基和磷酸基团等官能团参与污染物的吸附沉淀;小球藻破坏了腐殖质结构,降低了腐殖质芳香性;小球藻在降解可溶性微生物副产物和类腐殖酸的同时,产生芳香类蛋白物质. 相似文献
54.
试验在650~1350℃条件下探讨了温度和时间对飞灰中Zn的挥发率的影响,采用XAFs对飞灰及二次飞灰中Zn的赋存形态进行分析,运用吉布斯自由能理论推导了Zn的氯化反应途径,并开展了验证试验.结果表明:温度是影响Zn挥发的主要因素,其挥发趋势随温度先增加而后降低,在1000℃时挥发率达到最高,而时间对其挥发效果影响较小;Zn主要以氯化物形态挥发,从假设反应途径的吉布斯自由能理论计算及验证试验得出,热处理过程中Zn的氯化反应分两步进行,首先飞灰中氯化物与SiO2反应生成Cl2,而后与ZnO反应生成ZnCl2,而小部分Cl2可能与水蒸气反应形成HCl,再与ZnO反应生成ZnCl2. 相似文献
55.
为提高细菌纤维素(BC)处理含重金属离子废水的效果,以BC和纳米Fe3O4为原料,采用共混沉淀法制备了新型的BC负载纳米Fe3O4吸附剂(NFBC).同时将制得的NFBC用于吸附重金属离子Cd2+研究,考察了溶液pH值、吸附时间等因素对吸附效果的影响,并进一步模拟吸附动力学和吸附等温线,初步分析了吸附机理.结果表明:利用纳米Fe3O4比表面积大和表面原子配位不足的特点,将其负载于BC表面,提高了对Cd2+吸附,去除率可达70%,单位吸附量最大为27.97 mg/g; pH值是影响NFBC对Cd2+吸附效果的重要参数;吸附动力学符合二级反应动力学,吸附平衡符合Langmuir吸附等温方程,并具有良好的线性,说明NFBC对Cd2+是典型的单分子层吸附;在外加磁场作用下,纳米Fe3O4粒子超顺磁性有助于吸附剂能快速有效地从液相分离,克服了BC粉末难于有效分离的不足. 相似文献
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磺胺甲(口恶)唑污染土壤中微生物群落结构与抗生素抗性基因的分布特征 总被引:3,自引:3,他引:0
采用盆栽实验模拟磺胺甲■唑污染,通过Illumina高通量测序研究了土壤微生物群落组成的变化,应用普通PCR和微滴数字PCR技术分析了6种抗生素抗性基因的64个抗性基因亚型的分布特征.结果表明,土壤受不同浓度磺胺甲■唑污染120 d后,土壤真菌的多样性无明显变化(P0.05),但土壤细菌的多样性显著降低了(P0.05),土壤细菌和真菌群落结构均发生显著改变,且不同浓度磺胺甲■唑处理土壤的优势细菌与真菌在属水平上存在明显差异.磺胺甲■唑污染使土壤中抗生素抗性基因的多样性增加,且能显著提高磺胺抗性基因sul1的丰度(P0.05),但对磺胺抗性基因sul2、喹诺酮抗性基因floR与cmlA 1、四环素抗性基因tet(34)、tetG 2、tetG 1、tetM与tetA/P的丰度均无显著性影响(P0.05). 相似文献
57.
应用H/A/O 组合工艺的一体化设备,对中等浓度的城市生活污水和低浓度火电厂生产废水进行处理,两者的CODCr去除率分别达到93.68%和73.60%.该法解决了传统工艺处理火电厂低浓度废水效果不佳的问题,适用于城市生活小区或中小型火电厂的污水处理. 相似文献
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建立了基于BP神经网络的PM2.5质量浓度预报模型,对广州市5个监测点2012年6月-2013年5月的PM2.5质量浓度日均值进行预报,分析了总体预报误差、不同风速和降雨量下的预报误差,以及天气预报误差对PM2.5质量浓度预报误差的影响.结果表明,BP神经网络模型对5个站点的PM2.5预报结果稳定,平均相对误差为29.71%.在有利于PM2.5扩散的气象条件下预报误差较大,风速较大时与风速较小时预报误差的差异高达15%,而不同降雨量情况下的预报误差较相近.修正天气预报后,各站点的预报误差平均降低了4.67%.这表明可从空气质量数据质量等方面人手改进模型. 相似文献
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