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为了提高阿特拉津降解菌Acinetobactersp.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、K:HPO。)进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39.494g/L,豆饼粉25.638g/L和K。HPO。3.265g/L时,预测发酵活菌最大生物量为7.079×10^8CFU/mL,实测量为7.194×10^8CFU/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39.650g/L,豆饼粉为25.500g/L,K2HPO4为2.624g/L时,预测最大值为7.199×10^8CFU/mL,实测量为7.244×10。CFU/mL;最终确定培养基配方:玉米粉为39.650g/L,豆饼粉为25.500g/L,K2HPO4为2.624g/L,CaCO3为3.000g/L,MgSO4·7H2O和NaCl均为0.200g/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。 相似文献
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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。 相似文献
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实验基于企业污水站的改造工程,研究了MBR对玉米深加工废水的处理效果并对工艺运行参数优化提出建议.结果表明,该工艺对COD的去除率可以达到90%以上,出水稳定在26 mg/L左右;出水NH4-N达到1 mg/L以下;TN去除率达到70%以上,出水TN达到10 mg/L以下,出水完全达到排放标准.通过4种工况的比较,说明在污泥浓度8 g/L左右,曝气池内DO在3 mg/L左右,MBR内DO>4 mg/L,好氧段停留时间13.5 h,并保证3h以上的缺氧段水力停留段时间的条件下,A/O+ MBR工艺可以有效去除玉米深加工废水中的污染物. 相似文献
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利用响应面优化实验设计方法对CCl4增强超声降解左旋氧氟沙星模拟废水的影响因素进行探讨和分析,考察了溶液初始pH值、超声功率、左旋氧氟沙星初始浓度的影响。应用Box-Behnken中心组合设计得到一个二次多项式数学模型,确定了US/CCl4降解左旋氧氟沙星的优化条件:初始pH值6.8,超声功率189 W,左旋氧氟沙星初始浓度为5 mg/L时,左旋氧氟沙星的去除率达到最大(82.99%)。经实验验证, 实际值与模型预测值吻合性良好,偏差仅为0.036%。 相似文献
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对炼油废水处理场现有工艺进行流程优化,将MBR装置调整在接触氧化池之后运行.优化流程后氨氮平均去除率可从近于0提高至71.70%;COD平均去除率可从50.00%提高至72.00%.通过对工艺流程的对比,分析了现有工艺氨氮质量浓度难以降低的原因,指出废水中存在的某些污染物对硝化细菌起到抑制作用,减少了反应器中硝化细菌的... 相似文献