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绿藻对无机污染物的净化作用受其自分泌胞外聚合物EPS影响.以EPS释放量高的蛋白核小球藻为绿藻代表,通过24 h短期As(Ⅲ)和As(V)的模拟水体暴露实验,研究绿藻对无机砷的生物累积特征及EPS影响.结果表明,在0—40 mg·L~(-1) As(Ⅲ)和As(V)暴露浓度范围,蛋白核小球藻细胞内的砷累积速率随暴露浓度的增加而升高,其动力学拟合结果符合Michaelis-Menten酶促反应动力学方程. EPS与无机砷存在界面相互作用影响,无机砷暴露浓度升高可促进小球藻EPS分泌, EPS与砷累积速率之间呈现正相关线性关系(R~2 0.900),主要影响成分是溶解态EPS.完整藻细胞与脱除胞外聚合物的活体细胞相比, As(Ⅲ)、As(V)暴露的最大吸附累积量分别增加30.6%和14.2%,而最大胞内累积量降低49.0%和31.0%. EPS与无机砷的微界面交互作用影响绿藻对砷污染的净化修复. 相似文献
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陆林瑞 《安全.健康和环境》2009,9(8):28-28
近几年钻井井喷、井下作业井喷、单拉井储罐火灾等事故扑救过程中,由于离基地较远,周围没有消火栓、消防水池等水源,井场道路狭窄,消防车接力供水掉头非常困难,给扑救火灾带来很大的不便。如2005年6月19日某油田P3-347井井喷火灾事故,因井场供水不足,错过了最佳灭火时机,致使井喷着火9个小时后才被扑灭。因此,如何利用普通水罐车向消防车供水是值得探讨的课题。 相似文献
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油田中硫酸盐还原菌(SRP)的生长代谢能产生大量H_2S,会引起油藏酸化和微生物腐蚀等严重的生产和环境问题,而关于油田环境中SRP微生物多样性与生理活性的研究仍十分缺乏.为了深入了解我国渤海湾海域高温酸化油藏中SRP代谢特点并探究其潜在危害控制方法,本研究采用厌氧纯培养技术从渤海湾某高温油田采出水中分离筛选到1株耐高温、耐盐的SRP菌株BQ1,研究了其生理特性,并评价了不同杀菌剂和代谢抑制剂对其产H_2S活性的影响.结果表明,菌株BQ1的细胞呈短杆状,大小为(1.2~2.5)μm×(0.5~0.8)μm,有运动性.尽管BQ1与普通脱硫弧菌(Desulfovibrio vulgaris Hildenborough)的16S rRNA基因序列相似性达99%,但两者生理特性具有明显差异.BQ1可在温度为14~70℃(最适30℃)、p H 6.0~9.0(最适7.0)、盐度为0%~10%条件下生长代谢.BQ1可利用甲酸钠、乳酸钠、乙酸盐等多种碳源,能以硫酸盐、亚硫酸盐、硫代硫酸盐或单质硫为唯一电子受体产生H_2S.次氯酸钠(600 mg·L~(-1))、苄基三甲基氯化铵(300 mg·L~(-1))或NaNO_3(800 mg·L~(-1))对BQ1产H_2S活性无明显抑制效果.戊二醛(50 mg·L~(-1))、溴硝醇(30 mg·L~(-1))、二氧化氯(50 mg·L~(-1))或NaNO_2(70 mg·L~(-1))可抑制BQ1产H_2S活性达30 d以上,是控制渤海湾高温油田微生物酸化的潜在有效抑制剂. 相似文献
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为探讨共生细菌对盐生小球藻(Chlorella salina)亚砷酸盐(As(III))富集和形态转化的影响,从C.salina培养液中分离培养出一株共生细菌,并采用抗生素处理C.salina获得无菌藻,设置0,75,150,300,750 μg/LAs(III)溶液处理带菌和无菌的C.salina,7d后测定C.salina对As(III)的吸收、吸附和富集量,以及培养液和藻细胞内As的形态,计算带菌和无菌C.salina对As(III)的氧化率和去除率;使用不同浓度的As(III)处理共生细菌7d,并以300μg/L的As(III)处理共生细菌不同时间,计算两种情况下共生细菌对培养液中As(III)的氧化率和去除率.结果表明:C.salina的共生细菌为根癌农杆菌(Agrobacterium tumefaciens WB-1);与无菌C.salina相比,带菌C.salina生长更快、对As(III)的耐性更强.带菌C.salina对As(III)的富集量为103.10~448.12mg/kg、氧化率为78.93%~96.88%、去除率为18.92%~55.21%,显著高于无菌C.salina的富集量(11.68~91.39mg/kg)、氧化率(14.46%~26.39%)和去除率(12.82%~29.15%),也高于A.tumefaciens WB-1对As(III)的氧化率(4.51%~30.61%)和去除率(1.86%~16.19%).此外,带菌C.salina胞内还检测到少量的As(III)和甲基砷,而在无菌C.salina胞内没有甲基砷存在.共生细菌促进了盐生小球藻对As(III)的富集和形态转化. 相似文献
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基于SARIMA模型对杭州市主城区内的7个站点和周边3个站点的PM_(2.5)浓度进行4 h平均的短期预报,并利用普通Kriging法对杭州市主城区PM_(2.5)进行空间插值和制图.在建立SARIMA模型时,用批量自动化的方法,使用R语言编程对夏季和冬季各360期的数据进行SARIMA(p,d,q)×(P,D,Q)6模型的参数的确定和拟合,来预测下一期的值.在10个站点分别进行120期的预测,做出真实与预测的时间序列图,在精度分析中,夏季和冬季PM_(2.5)浓度总体的平均绝对误差(MAE)分别为8.4μg·m~(-3)和14.8μg·m~(-3).在Arc GIS中,对每期的数据使用普通Kriging法,用球面模型拟合半变异函数,决定各个站点的权重,来对杭州市区内未知空间样点进行插值,最后生成完整的杭州市主城区PM_(2.5)短期预测图.本研究创新性地将SARIMA模型广义化运用到小尺度时间序列中,预报效果较好,并且批量自动化预测和制图的方法,可为今后的预测制图产品化提供技术支持. 相似文献