水龙头直饮有多难？

首先,水源水质要好。经过三十多年的发展,我国成为世界第二大经济体。当然,水源水质变化也很大,我认为,既然我们享受了21世纪的物质文明,同样的,也要忍受发展带来的污染。但是治理污染需要时间,在我国水源水质污染较重的严峻形势下,需要整个环保系统、政府以及各界人士的共同关心和努力,有可能经过三十年到五十年,我们的水环境会得到很大提升。     

高絮凝活性酿酒酵母菌株筛选及其培养条件研究

从实验室保藏菌种中筛选到1株具有高絮凝活性的酿酒酵母(Saccharomyces cerevisiae)菌株,利用其发酵液进行絮凝实验,结果表明:该絮凝剂对4 g/L、pH为7的高岭土悬浊液有很好的絮凝效果;该菌株产絮凝剂的最佳培养条件:碳源为葡萄糖,氮源为蛋白胨,培养温度为30℃,初始pH值为5.5,液体震荡培养96 h后絮凝率最高可达92.6%。     

半纤维素降解菌J-16的筛选及产酶特性研究

从腐烂竹子表面采集样品经初筛、复筛获得1株半纤维素高效降解菌。采用半纤维素平板水解圈法和胞外酶测定法进行菌株筛选,利用培养特征形态学生理生化特征和分子生物学方法进行菌株鉴定,并对产酶特性和酶学性质进行了研究。结果表明,该菌株初步鉴定为类芽胞杆菌属细菌,命名为Paenibacillus sp.J-16,最适碳源和氮源分别为麸皮(20 g/L)和豆粕(15 g/L),在初始pH值为6.5,装液量为50 mL,32℃条件下180 r/min培养60 h,酶活性达到192.6 U/mL。该菌株的获得为采用生物法降解半纤维素的研究与应用提供了实践依据。     

一种基于电化学检测的新型水质综合评价方法

文章建立了一种准确、有效、适用于远程监控的新型水质综合指数(WQCI)评价方法。该方法是基于可采用电化学传感器测量的水质五参数指标:温度(T)、溶解氧(DO)、氧化还原电位(ORP)、电导率(K)、酸碱度(p H),结合数学统计K-star模型以《地表水环境质量标准》(GB-3838-2002)为参照标准,通过K-star模型的分类和运算得出未知水体水质类别。同时还对此水质综合指数(WQCI)评价方法进行了一系列的优化实验,并将检测结果与环保局发布数据做了比较分析,发现结果基本一致。与其它的水质综合评价方法相比,该方法能够实现检测参数所用仪器的一体化,便于现场和远程自动监控分析。若与网络技术结合起来,则可实现水质实时、在线监测。     

石溪水库水环境容量研究

分析了江西宜春石溪水库的水环境状况,运用沃伦威德尔模型和狄龙模型等水库水环境容量计算方法,对石溪水库COD Mn、NH 3-N、TN、TP的水环境容量进行了计算。结果表明:石溪水库2012年水质为Ⅳ类,营养状态为中营养,入库的污染物量超出其自净能力。将水环境容量按照Ⅲ类和Ⅱ类水标准分为近期目标和远期目标,按近期目标CODM n、NH 3-N、TN、TP的超标率分别为7.6%、86.1%、121.1%、40.7%。在此基础上,分析了石溪水库水污染原因,提出了水污染控制方案。     

水质分析中仪器法的检出限的计算

本文简单论述了几种常见的检出限计算方法,通过吹扫捕集一气质联用法测定水中六氯丁二烯的实验获得数据,并按照不同的计算方式计算检出限,期望寻找出一种满足仪器法进行水质分析要求的计算检出限的方法。     

二氧化硫还原法处理含铬废水最佳工艺条件研究

试验采用自主研发设计的二氧化硫还原连续反应处理高浓度含铬废水的工艺,研究了二氧化硫还原反应时不同pH值、反应时间、反应温度和硫磺投料量对含铬废水中六价铬污染物的治理效果。结果表明:当二氧化硫还原反应条件控制在pH值为2~4、反应温度为40~60℃、硫磺投料量为理论反应所需投料量的1.2倍、反应时间为40min时,可使高浓度含铬废水中的六价铬得到有效去除。     

浅析大沽河流域水质状况及变化趋势

大沽河流域监测数据显示:2012年,大沽河干流水质良好,功能区达标率为100%,多数断面综合污染指数呈丰水期枯水期平水期。大沽河主要支流水质总体为轻度污染,主要污染指标为五日生化需氧量、化学需氧量、氟化物,功能区达标率为68.8%,从污染较重河流(桃源河、云溪河、洙河下游)不同水期综合污染指数来看,桃源河和洙河下游呈丰水期﹥平水期﹥枯水期;云溪河由于贯穿胶州城区,受农业面源、降水因素影响较小,呈枯水期﹥丰水期﹥平水期。2006—2012年,大沽河干流水质基本保持稳定,主要支流水质呈改善趋势。     

氟化铵制备氟化钙最优条件研究

试验采用氟化铵与石灰石粉、石灰乳反应制取氟化钙,研究了反应温度、物料浓度、物料过量系数等各主要参数变化对氟化钙结晶、过滤速度、氟收率及其含量的影响,摸索出最优反应条件。     

BP神经网络在再生水补给密云水库水质评价中的应用

基于环境质量基本模型,将补给的再生水视为点源污染,建立了再生水补给后的湖库污染物浓度变化模型.在得到补给后主要污染物稳定浓度的基础上,建立BP神经网络模型,使用随机数发生器生成随机数据作为模型的学习样本和检验样本以满足BP模型对样本数量的需求.使用BP模型对再生水补给后的水质进行评价,评价结果证明了再生水补给的可行性与相对安全性.