分光光度法测定水样中铬

在ｐＨ４．４ＨＡＣ－ＮａＡｃ缓冲介质及乳化剂ＯＰ存在下，Ｃｒ６＋与二溴羟基苯基荧光酮（ＤＢＨＰＦ）显色反应生成桔红色络合物．该络合物最大吸收位于４８２ｎｍ波长处，表现摩尔吸光系数εｍａｘ＝３．４７×１０４．络合物配位比为Ｃｒ６＋：ＤＢＨＰＦ＝２：３，Ｃｒ６＋在０－１６μｇ／２５ｍＬ范围内遵守比耳定律．方法已用于水样中微量铬的测定，结果满意．     

事故出流时河流综合水质的计算机预测方法研究

河流上游的污水排放口或倒虹管等污水构筑因有可能发生事故出流而对下游的取水口存在着潜在的威胁，常规的单参数模型不能就事故出流对下游的影响作出公正评价。本文以QUAL－Ⅱ模型为骨架，以生动形象的动画形式演示出在整个排污过程中多个水质参数沿河道分布的变化全过程，并且，在模型中融入隶属度BP神经网络综合评价水质的模块，用它来对发生事故出流时下游取水口水域的水质变化进行综合评价，最后通过一个例子说明了该方法的优越性和合理性。     

应用BP神经网络实现环境监测的优化布点

环境监测的合理布设关系到只有用量测点的监测数据就能客观、准确地反映区域环境的质量,采用传统的优化统计模型对监测数据进行处理一限较繁。基于人工神经网络应用于模式分类与人有适应能力强、客观性好的特点,提出将人工神经网络ＢＰ与逐步聚类分析物思想相结合,实现对环境测点的逐步聚类优选,用该方法对贵阳市１９９２－１９９３年期间的１６个大气环境测占煌监测数据进行优选,得到的６个优点选点符合实际结果。     

县级生态农业建设的人工神经网络模型

引入人工神经网络的评价识别方法，建立了ＢＰ模型，以前人建立的县级生态农业建设评价指标体系评价标准，和某县生态农业综合评价指标数据为实例，比较ＢＰ模型的有效性，得到的评价分类结果和指标优先发展顺序决策与实际情况相吻合。     

B-P神经网络在环境空气质量预报中的应用

通过对神经网络应用实例的论证,探讨B-P神经网络应用于环境空气质量预报的可行性及其先进性.B-P神经网络对污染物浓度变化趋势的预测较线性回归统计模式更为敏感,其预测值的绝对误差也比线性回归统计模式小.显示出其逼近精度高、训练学习速度快、对基础数据时间长度要求不高的优越特性.     

生产固化剂A废水的COD_(Mn)与COD_(cr)相关性的探讨

分别用重铬酸钾法和高锰酸钾法测定了生产固化剂Ａ废水的化学需氧量ＣＯＤｃｒ和ＣＯＤＭｎ，得到了ＣＯＤｃｒ和ＣＯＤＭｎ的相关性方程，线性相关较好     

光电化学法处理水体中腐殖酸的初步研究

结合９０年代欧美学者提出了高级化学氧化过程（Ａｄｖａｎｃｅｄｃｈｅｍｉｃａｌｏｘｉｄａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ，ＡＯＰ）原理，提出了并建立了一套光电化学联用的新用于处理难以生物降解的腐殖酸废水，实验表明，在通电１ｈ加光条件下（Ｉ＝０．２Ａ）总有碳（ＴＯＣ）去除率达到９０％，色度去除率达到９５％。     

废渣──Al(OH)_3凝胶再利用研究

研究了对处理铝材加工含Al3＋的酸性废液过程中产生的二次污染物Al（OH）3凝胶废渣的应用。含水分约90％、80％左右的Al（OH）3凝胶200g分别与14～16mL、22～24mL95％的工业浓硫酸酸反应，可制得浓度为20％～23％的Al（SO4）3溶液，经稀释可用作造纸原料。