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981.
采用本实验室长期培养的厌氧(S-A)、好氧(S-O)和交替厌氧/好氧(S-A/O)活性污泥为种泥,分别启动短程反硝化SBR反应器R1、R2和R3,控制进水C/N比为3,缺氧搅拌时间为1h时,在第15d、7d和4d亚硝酸盐积累率(NAR)分别达到75.34%、84.51%和86.23%.选取C/N比、初始pH值、缺氧搅拌时间和初始NO3--N浓度对NAR进行四因素三水平响应面实验,方差分析结果表明,以上因素对NAR均有显著影响(P<0.05),模型R2为0.983.通过模型预测得最佳运行条件:C/N比为3.16,初始pH值为8.51,缺氧搅拌时间为1.27h,初始NO3--N浓度为60mg/L的条件下,NAR高达91.32%. 相似文献
982.
采用原位生长法制备V2O5,并将其与Ag2O/g-C3N4水热复合制备V2O5-Ag2O/g-C3N4复合光催化剂.利用XRD、FT-IR、SEM和UV-Vis DRS等方法对样品的形貌结构及光学性质进行表征.结果表明,V2O5成功掺杂在Ag2O/g-C3N4上,与Ag2O/g-C3N4相比,复合材料对可见光的吸收范围增大;在可见光照射180min后,V2O5掺杂量为15%的复合材料对亚甲基蓝(MB)的降解率达到99.10%.经过3次循环降解后,复合材料对MB的降解率保持85%以上,表明其具有良好的稳定性.通过掩蔽实验推测,空穴(h+)是光催化体系中主要的活性物质,其光催化性能增强的机理是Ag2O与g-C3N4复合界面形成p-n异质结,并与V2O5之间的复合过程符合Z-scheme可见光驱动机制,有效阻碍了光生电子-空穴对的复合,促进活性物质的产生. 相似文献
983.
为解决集约化畜禽养殖废水处理工艺(厌氧-缺氧/好氧-缺氧/好氧)中普遍存在的出水NO3--N浓度超标的问题,试验将一株具有高效去除NO3--N能力的好氧细菌Pseudomonas mendocina LYX固定于丝瓜络,并制备成菌剂,研究其在最佳脱氮条件下对鸭场废水深度处理的强化效果.结果表明:①在C/N为5、培养温度为35℃、pH为8、ρ(DO)为3.45 mg/L的条件下,P.mendocina LYX达到最优脱氮效果.②固定化菌剂投加后,反应器中NO3--N和CODCr的去除率较菌剂强化前分别提高了40%和20%,ρ(NO2--N)提前达到峰值,反硝化进程被明显推进.③反应器运行至第17天时,污泥中好氧脱氮菌Pseudomonas的相对丰度由最初的0.03%升至8.50%,反应器内微生物多样性显著增加,此时,NO3--N和CODCr去除率均达到最大值,分别为86%和79%.④反应器运行至第22天时,污泥中Pseudomonas的相对丰度降至0.59%,菌剂强化作用逐渐减弱,反应器中NO3--N和CODCr去除率基本与菌剂强化前持平,菌剂强化效果具有周期性.研究显示,固定化P.mendocina LYX菌剂有望在好氧条件下通过原位强化解决低C/N水质中的NO3--N污染问题,具有较好的应用前景. 相似文献
984.
浮萍塘中氮归趋模式模拟分析 总被引:4,自引:2,他引:2
通过模拟分析浮萍塘中氮的循环迁移过程,考察了N主要迁移途径对各形态氮的去除贡献,并确定了水环境季节变化对氮循环过程影响.模拟结果显示:浮萍塘中氮的去除主要通过硝化/反硝化作用实现,而有机氮沉降以及氨氮挥发作用对TN去除贡献仅为2.1%.浮萍塘中氨氮和硝态氮的变化主要受硝化和反硝化作用影响;有机氮主要受藻类腐败以及氨化作用影响;底泥中氮的变化主要由有机氮沉降和底泥中氮氨化过程控制.此外,浮萍塘能有效去除水体中藻类,并维持藻类的较低含量;浮萍主要通过促进硝化/反硝化速率来提高系统对TN的去除能力. 相似文献
985.
三江平原沼泽湿地N2O浓度与排放特征初步 总被引:8,自引:0,他引:8
2001年8月到9月在三江平原沼泽湿地进行N2O的原位静态箱观测.结果发现近地气层N2O平均浓度为281.7×10-9m3/m3,低于大气背景浓度,说明沼泽湿地可能是人类目前了解较少但很重要的N2O汇.选取积水状况和地表植被不同的毛果苔草沼泽、小叶章湿草甸(Ⅰ,Ⅱ)以及作为对照的小麦休耕地进行观测,发现4个地点的N2O排放日变化形式不完全相同,除小麦田全天持续排放N2O外,其余各点一天当中均出现排放与吸收交替出现的情况.温度是影响排放模式的主要因素.观测期内毛果苔草沼泽、小叶章湿草甸(Ⅰ,Ⅱ)和小麦休耕地N2O的平均排放强度分别为0.22μg/(m2@h),1.75μg/(m2@h),1.31μg/(m2@h)和4.86μg/(m2@h).氧化还原电位是决定沼泽湿地N2O排放特征的关键因子,地表积水情况和土壤水分状况则是影响N2O排放的另一重要因素. 相似文献
986.
Yang Yang Xiuzhen Zheng Wei Ren Jiafang Liu Xianliang Fu Sugang Meng Shifu Chen Chun Cai 《Frontiers of Environmental Science & Engineering》2022,16(11):137
987.