Fe-厌氧微生物体系降解2,4,6-三氯酚

采用Fe-厌氧微生物体系降解2,4,6-三氯酚(2,4,6-TCP).在初始pH 7.0、Fe加入量10.0 g/L、以甲酸钠为碳源的条件下,2,4,6-TCP降解效果最好.采用Fe-厌氧微生物体系降解2,4,6-TCP,比单独采用Fe或厌氧微生物体系具有明显的效果,运行60h后2,4,6-TCP开始降解,108h后2,4,6-TCP降解完全.添加2-溴乙烷磺酸盐可抑制产甲烷菌的活性,能有效促进2,4,6-TCP的降解.     

NaCl和KCl对厌氧污泥抑制的动力学研究

在厌氧颗粒污泥和厌氧絮状污泥系统中,进行盐质量浓度(NaCl或KCl质量浓度,下同)对厌氧污泥抑制动力学的研究,得到不同拟合的COD降解动力学方程及参数.实验结果表明:当盐质量浓度为10～30 g/L时,KCl对厌氧污泥的COD比降解速率的抑制程度大于NaCl;当盐质量浓度由0 g/L增至10 g/L时,半速率常数逐渐增加;当盐质量浓度由10 g/L增至30 g/L时,半速率常数逐渐减小;在厌氧污泥系统中,NaCl抑制作用下的盐抑制常数高于KCl,且颗粒污泥的盐抑制常数高于絮状污泥.     

pH敏感性β-环糊精微球的制备及其吸附性能

采用反相微悬浮乳液聚合技术制备了β-环糊精(β-CD)微球,用丁二酸酐对β-CD微球进行化学改性,制备了pH敏感性β-CD(pH-β-CD)微球.通过傅里叶红外光谱仪和扫描电子显微镜对微球的结构、粒径和形貌进行了表征.探讨了亚甲基蓝模拟染料废水pH、吸附时间和微球加入量对亚甲基蓝吸附性能的影响.实验结果表明,在亚甲基蓝模拟染料废水pH为10.0、吸附时间为90 min的条件下,当pH-β-CD微球加入量为50 mg时,pH-β-CD微球吸附量为16.1 mg/g;当pH-β-CD微球加入量为250 mg时,pH-β-CD微球对亚甲基蓝的脱色率达96.2%.     

人工神经网络方法在拟建小区域环境质量评价中的应用

人工神经网络的评价方法用于小区域环境质量评价中,根据本地区特点因地制宜地选择环境质量参数,代入模型中进行环境质量评价及预测,对用于环境质量评价的BP人工神经网络模型进行了改进,即对网络模型的训练样本进行了扩充,从而提高了模型的抗干扰能力和准确性.将改进了的BP人工神经网络模型应用于四川省资阳市沱江二桥拟建项目小区域的大气、地表水环境质量评价中, 对该市小区域大气、地表水环境质量状况进行评价,评价结果表明,BP人工神经网络模型用于环境质量评价是可行的,且评价结论客观,评价模型普遍适用.     

基于GTST-MLD的机场安检系统风险分析

机场安检系统是保障航空安全的重要环节,安检系统安全可靠地运行取决于多种因素.安检系统各组成部分安全风险的关联关系和各要素交互作用的信息可以被目标树-成功树(GTST)和主逻辑图(MLD)的建模方法完整地描述.论述了GTST-MLD模型的特点及其建模步骤,并且将它们运用到安检系统的风险分析上,解决了安检系统的安全风险模型建立的问题.     

湿地植物根际微生物处理生活污水的模型规模研究

在人工湿地模型中,研究了人为增加湿地植物根际微生物对生活污水中COD的降解效果:将2株从湿地分离的根际微生物扩增培养(分别用于模型1与模型2),与一定比例的生活污水混合后注入到湿地模型中,在停留12,24,36,48 h时分别测定污水中COD的去除率.结果表明,加菌模型对COD的去除率显著高于空白模型(P<0.05),且随着时间的延长,二者的差异性越大,至48 h时,空白模型和2个加菌模型(模型1和模型2)对自然污水COD的去除率分别为50.6%,73.0%,75.3%,对灭菌污水COD的去除率分别为52.2%,76.3%,80.1%.说明向人工湿地中添加植物根际微生物将大大提高湿地对生活污水中COD的去除率,具有进一步开发的价值.     

基于MATLAB平台的凝聚相爆炸模型的分析与程序实现

主要利用MATLAB程序,实现凝聚相爆炸事故(CPE)的模型分析与计算,通过对凝聚相爆炸模型的分析和后果模拟,得出死亡、重伤的区域半径,为安全评价及分析的定量评价提供技术支撑.     

可靠性理论在公共安全领域的应用研究

对公共安全体系从系统可靠性的视角,综合运用可靠性方面的知识,构建公共安全系统混联模型;进而将可靠性分配理论与故障树分析方法相结合,根据系统安全目标的要求,确定混联系统的第一层次各单元事件的可靠性目标值,对构成各单元的各个下属单元采取最小工作量可靠度分配方法,从而建立系统中各单元可靠度再分配量化模型。通过建筑物火灾引起人员伤亡事故实例,详述系统各单元可靠性分配的计算过程。研究表明,可靠性理论可以成功地应用到公共安全领域;使系统在给定的目标值条件下达到系统的安全性优化,实现了公共安全保障效能,减小灾害损失。     

战时火力发电厂重要目标分类防护探讨

基于重要目标防护准则和模糊聚类算法,构建火力发电厂目标评价准则指标体系和模糊聚类模型,实现了火力发电厂重要目标的分类防护,进而选用具有针对性的防护措施,解决了重要目标在战时防护措施选择不完善、不合理的问题,有效地提升了战时火力发电厂的生存能力;通过模糊聚类模型实现分类防护,不仅有利于提高重要目标防护效率,而且使得防护资源少、力量弱,供需突出的问题得以改善,同时,在应对自然灾害等重大突发事件发生时,有助于保护发电厂的生产能力。通过案例给出战时某火力发电厂的具体防护措施,合理地解决了发电厂重要目标和关键部位的防护问题。     

航空不安全事件人为因素分析R-S-TER模型的构建与应用研究

借鉴传统人为因素分析Reason模型和SHEL模型,结合TER模型的特点构建航空不安全事件人为因素分析的R-S-TER模型。分别采用Dijkstra算法和坐标轴方法应用R-S-TER模型对单个和多个航空不安全事件进行研究,找出各个不安全事件的主要事故链。运用C语言程序计算出了预防航空不安全事件的最优方案。应用R-S-TER模型可以有效地达到预防航空不安全人为因素的目的。