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21.
通过构建苯醌增效聚合硅酸铁多相UV-Fenton体系,讨论了体系中橙Ⅱ的脱色和降解途径.在研究苯醌浓度对聚合硅酸铁铁离子的释放、Fe2+与Fe3+之间的转化、H2O2分解和·OH生成影响的基础上,提出了苯醌对聚合硅酸铁多相UV-Fenton体系的增效机制.结果表明,随苯醌浓度的增加,其紫外光下光解还原聚合硅酸铁并释放Fe2+的程度增大、H2O2分解速度加快、产生·OH浓度峰值增高且出现的时间提前;苯醌增效体系释放于溶液中的Fe2+可以通过Fenton反应转化成Fe3+,反应结束后聚合硅酸铁能重新吸附Fe3+并使其浓度降低,避免了增效体系铁离子的二次污染.本研究将为多相催化剂催化过程的调控提供新的视角,为多相光助-芬顿反应在有机废水资源化中的应用提供理论依据和技术支持. 相似文献
22.
随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术(径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络)对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属(Cr、Cu)、营养盐(TN、TP)、持久性有机污染物〔PBDEs(多溴二苯醚)、HCH(六氯环己烷)〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术(递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等)构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术(小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等)建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值. 相似文献
23.
为了检测环境中潜在的LXRα效应物质.本研究以LXRα蛋白为例,利用核受体蛋白与小分子亲和结合的原理,构建了pCold-TF-LXRα重组蛋白并优化了重组蛋白的表达条件,建立了特异性捕获活性物质的方法.结果表明:诱导温度为20℃、诱导剂IPTG浓度为0.4mmol/L为重组蛋白的最佳表达条件;同时,利用LXRα激动剂T0901317 4个梯度浓度(0.25,2.5,25,250μg/L)的加标回收率实验测得线性回归曲线为y =0.83604x+0.40763,R2=0.9948,证明方法具有有效性;对比pCold-TF空载体蛋白(6.42%)和重组蛋白(79.83%)对T0901317(250 μg/L)的回收率,说明方法具有特异性.为了验证方法的实用性,将重组蛋白与15种典型的有机磷酸酯类化合物(OPEs)的混合标样进行“捕获”实验,证明了TPHP、BPADP、TCrP、EHDPP、TNBP、RDP、TEHP、TDCIPP具有LXRα的活性效应.最后,用酵母双杂交实验验证了这8种OPEs均为LXRα的拮抗剂. 相似文献
24.
25.
26.
27.
目的针对矢量毫米波系统中因传输链路和光电转换带来的非线性问题,提出一个基于维特拉级数的非线性均衡方案。方法首先给出该方案的基本原理,然后搭建一个射频载波频率为40 GHz、传输信号为5Gbaud 16QAM的矢量毫米波仿真系统,分析基于维特拉级数的非线性模型各阶非线性项的贡献,并比较在不同传输距离情况下,该方案相对于仅采用线性均衡方案对系统性能的提升。结果在传输距离为10 km时,该方案能够将平台误码率降低到10~(-3)以下。结论该方案明显提升了系统的性能。 相似文献
28.
根据奎屯市区城市废水的排放量大、排污口多、污染物浓度高以及排污下水管道污水处理设施的建成现状等特点,提出了以污水处理厂为治理中心,市区排污管道网络化的改造设想、存在问题及对策。 相似文献
29.
Llansó RJ Dauer DM Vølstad JH Scott LC 《Environmental monitoring and assessment》2003,81(1-3):163-174
The Chesapeake Bay benthic index of biotic integrity (B-IBI) was developed to assess benthic community health and environmental quality in Chesapeake Bay. The B-IBI provides Chesapeake Bay monitoring programs with a uniform tool with which to characterize bay-wide benthic community condition and assess the health of the Bay. A probability-based design permits unbiased annual estimates of areal degradation within the Chesapeake Bay and its tributaries with quantifiable precision. However, of greatest interest to managers is the identification of problem areas most in need of restoration. Here we apply the B-IBI to benthic data collected in the Bay since 1994 to assess benthic community degradation by Chesapeake Bay Program segment and water depth. We used a new B-IBI classification system that improves the reliability of the estimates of degradation. Estimates were produced for 67 Chesapeake Bay Program segments. Greatest degradation was found in areas that are known to experience hypoxia or show toxic contamination, such as the mesohaline portion of the Potomac River, the Patapsco River, and the Maryland mainstem. Logistic regression models revealed increased probability of degraded benthos with depth for the lower Potomac River, Patapsco River, Nanticoke River, lower York River, and the Maryland mainstem. Our assessment of degradation by segment and water depth provided greater resolution of relative condition than previously available, and helped define the extent of degradation in Chesapeake Bay. 相似文献
30.
土壤重金属污染的灰色模糊评价 总被引:14,自引:1,他引:14
以灰色聚类为基础,提出了灰色模糊聚类分析法,并将其应用于土壤环境质量评价中,经实例分析表明,这是一种较为简便,合理、有效的评价方法。 相似文献