某些芳香化合物生物降解性研究

研究了５类３２种芳香化合物生物降解性，选用城市污水场污泥富集的混合菌种做菌源，在好氧生物解实验条件下，苯甲酸类、苯酚类和甲苯是较容易降解的；苯和苯的同系物是可生物降解的；苯磺酸类和含氮芳氮芳香化合物均是难降解的。     

木质素降解酶及其调控机理研究的进展

近年来有关木质素降解微生物和木质素降解酶的产与调控机理的研究表明，腐霉和细菌在木质自然降解中起着重要作用，腐霉的降解作用发生在次级代谢阶段，而细菌发生在初级代谢阶段，影响木质素降解酶的产生酶活力高低的因素有碳氮的选择与限制；诱导物的添加；表面活性剂的使用；某些金属离子浓度水平的改变；菌丝的固定化，温度和摇床转速的变换等。     

混合培养微生物好氧降解对硝基苯胺的特性研究

通过富集培养 ,获得了降解对硝基苯胺的混合培养微生物。结果表明 ,对硝基苯胺降解速度和混合培养微生物生长对外加碳源有较强的依赖性。在培养液中添加 1 0g L葡萄糖和 1 0g L酵母粉 ,36h内对硝基苯胺去除率可达97%以上 ,对硝基苯胺降解速率可达 4 1mg L·h ;当对硝基苯胺作为培养液生长的唯一碳源、氮源和能源时 ,96h内对硝基苯胺去除率为 34 8% ,降解速率为 0 15mg L·h。     

建立土壤硫释放过程的人工神经网络模型

以温度、土壤含水率、胱氨酸添加量和土壤pH值作为土壤释放挥发性含硫化合物的主要影响因素,采用正交实验方法分析这些因素与土壤硫释速率的关系,利用BP神经网络算法对实验结果建模,并用模型对不同影响因素下的土壤硫释放情况进行预测。结果表明,网络模型对学习过的样本有较高预测精度,预测结果相对误差在2％以下,对未学生过的样本,误差为10％左右,表明人工神经网络方法建立的模型适用于土壤硫释放预测。     

过氧化氢催化氧化难降解废水的研究

文章以过氧化氢为氧化剂,以γ-Al2O3为载体采用浸渍法制得不同金属含量的九种催化剂进行催化氧化实验,并优选出以5.0%Co、2.5?(质量百分含量)催化剂CODcr去除率较好,并确定此催化剂在常温常压下,反应时间为30 min,pH=6,氧化剂用量为30g/L时,CODcr的去除率最高为83%,这样不仅提高了BOD5/CODcr值,而且有利于后续生化处理,减轻后续处理装置负荷.     

膜生物反应器去除废水中阴离子表面活性剂的研究

阴离子表面活性剂是环境中分布广泛且具有代表性的一类有机污染物.采用分置式膜生物反应器(MBR)进行去除模拟废水中阴离子表面活性荆(LAS)的实验,结果表明:MBR对阴离子表面活性荆的去除率高于90%.同时考察了阴离子表面活性荆生物降解的影响因素,确定其适宜降解条件为:气体流量为0.3m3/h、活性污泥浓度为6948mg/L.初步探讨了降解动力学和降解机理,研究表明对阴离子表面活性剂的去除符合拟一级反应动力学过程,且生物降解对其去除起主要作用.     

多环芳烃的污染及其生物修复

多环芳烃(PAHs)是环境介质中普遍存在的难降解有机污染物，文中综述了目前国内外对PAHs的研究状况，重点阐述了它的来源分布、迁移转化、生物毒性、监测控制及其生物修复的研究进展等，从而为防治环境污染提供科学依据。     

生物炭降解苯和甲苯混合废气性能研究

该研究以生物炭为过滤介质 ,探讨过滤塔降解气流中苯、甲苯的生物降解性能 .实验表明 ,在总有机负荷低于 3 5 0 g/ (h·m3)、停留时间 1 5～ 90s的实验条件下 ,滤塔对苯和甲苯混合气体有较好的降解性能 ,苯、甲苯的最大削减能力分别为 1 2 0 g/ (h·m3)和 1 5 0 g/ (h·m3) ,甲苯比苯更易被微生物降解 .滤塔中CO2 生成量随苯、甲苯降解量的增加而增加 ,但实验增长速率小于理论增长速率 .菌落分析表明 ,滤塔中微生物主要有真菌、杆菌、芽孢杆菌 ,其中芽孢杆菌为优势菌种 .根据吸附 生物降解机理 ,建立了VOCs去除模型 ,并予以验证 .     

两株假单胞菌对蒽菲芘的降解作用

从污染污泥中分离出两株假单胞菌PCN5及PCB2。研究了它们对蒽、菲、芘的降解性能及生长繁殖情况。结果表明，单基质存在下，10h，PCN5对蒽的降解转化率为91．8％，芘为75．6％，菲仅为26．25％；相反PCB2对菲的降解效果最好，蒽最差；混合基质体系中，两菌株都有良好的降解效果，对芘的降解效果较差；130h，PCN5对蒽、菲、芘混合体系中的TOC去除率为38．9％，PCB2对相应体系的去除率为73．7％；混合体系中两株的生长曲张相似，细菌浓度均呈指数增长趋势，PCN5的最大浓度约是原加入量的10000倍，PCB2是原加入量的8000倍。