响应面法和神经网络优化Acinetobacter sp. DNS32发酵基质

为了提高阿特拉津降解菌Acinetobacter sp.DNS32的产量,分别采用响应曲面法和基于人工神经网络的遗传算法对阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基中3个重要基质成分(玉米粉、豆饼粉、K2HPO4)进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39.494 g/L,豆饼粉25.638 g/L和K2HPO43.265 g/L时,预测发酵活菌最大生物量为7.079×108CFU/mL,实测量为7.194×108CFU/mL;人工神经网络结合遗传算法优化确定3种主要成分含量为玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L时,预测最大值为7.199×108CFU/mL,实测量为7.244×108CFU/mL;最终确定培养基配方:玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L,CaCO3为3.000 g/L,MgSO4.7H2O和NaCl均为0.200 g/L;优化后阿特拉津降解菌DNS32发酵生物量比优化前提高了36.6%。结果表明,在阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基组分优化方面,响应面法和基于人工神经网络的遗传算法都是可行的,基于人工神经网络的遗传算法具有更好的拟合度和预测准确度。     

响应面法优化聚丙烯酸/腐殖酸/累托石吸附剂的制备条件

以累托石、丙烯酸及腐殖酸为原料制备出能同时吸附重金属和多环芳烃的吸附剂聚丙烯酸/腐殖酸/累托石,采用响应面试验设计法优化吸附剂的制备条件。利用Design Expert软件,建立了预测吸附剂对Cd2+、菲吸附量的二次回归模型,对回归模型进行了方差分析,并确定了吸附剂的最佳制备条件。结果表明,二次回归模型能较好地模拟Cd2+、菲的吸附量与影响因子丙烯酸中和度、引发剂量和交联剂量之间的关系。各因子对Cd2+吸附量的影响次序为:交联剂量>引发剂量>丙烯酸中和度;对菲吸附量的影响次序为引发剂量>交联剂量>丙烯酸中和度。吸附剂的最佳制备条件为:累托石、丙烯酸和腐殖酸三者的质量比为65∶30∶5,丙烯酸中和度、引发剂量和交联剂量分别为75.16%、2.57%和0.44%。在此优化条件下制备的吸附剂对Cd2+和菲的吸附量分别为170.19 mg/g和7.36 mg/g。     

响应面法优化超临界水氧化处理农药废水

在间歇式超临界水氧化系统中对草甘膦农药废水进行降解实验。选取温度、反应时间、过氧量3个量为因素量,总有机碳(TOC)去除率为响应量进行中心组合设计（CCD）。在实验的基础上,利用响应面分析法（RSM）对实验结果进行分析及参数优化：建立了TOC去除率与各个因素关系的二次多项式数学模型;分析了各个因素单独的及相互作用对TOC去除率的影响;优化结果表明,在温度483℃、反应时间29.2 min、过氧量148.4%的条件下,达到了最佳效果,此时TOC的去除率为100%。     

响应面法在复合垂直流人工湿地对村镇污水脱氮优化设计中的应用

构建复合垂直流人工湿地系统处理村镇污水,获得了不同流程、水力负荷、C/N条件下湿地系统对污水TN的净化效果数据,并进行分析。利用响应面分析法与遗传优化算法对主要工艺参数进行优化设计,找到正交试验以外的最优点和最差点。结果表明,复合垂直流人工湿地TN去除率随流程的增加呈上升趋势,TN主要在下行池中去除;随水力负荷增加,TN去除率呈现下降趋势;在所研究的范围内,C/N为15.00时TN去除效果最佳。基于正交试验设计的响应面回归方程,可作为垂直流人工湿地的TN去除率计算函数,相对误差基本控制在10%以内;使用遗传算法对响应面回归方程进行全局优化分析,对不同植物床湿地的最优点和最差点进行对比分析,这些点与湿地种植的植物相关关系不大,不同植物床湿地呈现相似的参数条件。     

面源磷负荷改进输出系数模型及其应用

传统的输出系数模型是模拟较大流域面源污染的有效手段,但它假设同一土地利用类型的输出系数相同,忽视了营养物径流和截留过程中其他流域特征对输出系数空间分布的影响,难以为流域分区管理提供依据。在传统输出系数模型基础上,引入产污因子（CI）和截留因子（RI）,校正地形、降雨、植被缓冲带对面源磷流失空间格局的影响。用改进输出系数模型模拟滇池流域面源磷负荷并将模拟结果应用于流域管理。结果表明,改进的输出系数模型能更好地模拟面源磷污染的空间格局,识别出面源总磷的关键风险区--湖滨平原地带以及与入滇河流邻近的山谷、台地。以2008年滇池流域面源总磷的模拟结果（3525 t）为基准,若单位面积磷肥施用量减少20%,面源总磷负荷将减少86%;若环湖公路内侧全部实现退耕还林或还草,面源总磷负荷将减少60%;若同时实施减少磷肥施用量和环湖公路内退耕两项措施,面源总磷负荷将减少130%     

响应面分析法优化稀土废水MAP沉淀法脱氮

经过预处理后的稀土生产废水,其氨氮浓度大幅降低,但并未达到中华人民共和国《稀土工业污染物排放标准》（GB26451-2011）中氨氮浓度限值。实验通过响应面分析法中的Box-Behnken实验设计（BBD）,取pH、n（Mg）：n（N）、n（P）：n（N）3因素,采用Design-Expert 8.0.6,建立合适的剩余氨氮浓度及剩余总磷浓度模型,得到回归方程,并分析模型各项指标,各因素及其相互作用对剩余氨氮浓度及剩余总磷浓度的影响。利用预测模型预测最佳实验条件,在最佳实验条件下验证预测结果,并对沉淀物进行X射线衍射（XRD）分析。结果显示,二次响应模型适用于剩余氨氮浓度及剩余总磷浓度,2个模型均拥有较好的拟合程度、可信度及精密度,最优反应条件为：pH=9.88、n（Mg）：n（N）=1.50：1、n（P）：n（N）=1.38：1时,剩余氨氮浓度为46.58 mg/L,剩余总磷浓度为7.85 mg/L。在最优条件下所得到的沉淀物并非纯净的MgNH₄PO₄·6H₂O,还有Mg₃（PO₄）₂·22H₂O生成。     

响应面优化CCl4增强超声降解左旋氧氟沙星模拟废水

利用响应面优化实验设计方法对CCl₄增强超声降解左旋氧氟沙星模拟废水的影响因素进行探讨和分析,考察了溶液初始pH值、超声功率、左旋氧氟沙星初始浓度的影响。应用Box-Behnken中心组合设计得到一个二次多项式数学模型,确定了US/CCl₄降解左旋氧氟沙星的优化条件:初始pH值6.8,超声功率189 W,左旋氧氟沙星初始浓度为5 mg/L时,左旋氧氟沙星的去除率达到最大(82.99%)。经实验验证, 实际值与模型预测值吻合性良好,偏差仅为0.036%。     

洪泽湖周边地区农业面源污染负荷变化分析

利用等标污染负荷法计算了洪泽湖周边地区2005年和2009年的化肥施用、畜禽养殖、农村生活和水产养殖等4种面源污染源的CODCr、TN和TP负荷。研究表明：洪泽湖周边地区2005年和2009年各种面源污染产生的等标污染负荷分别为84 755.61 m3和94 295.25 m3,总体呈现上升趋势;洪泽湖水体受农业磷污染最为严重,氮污染较为严重;化肥施用是洪泽湖周边地区的主要污染源,泗洪县是洪泽湖周边地区的主要污染区域。     

超临界水氧化处理煤气化废水的响应面优化

采用响应面法对超临界水氧化处理煤气化废水的工艺参数进行了优化.运用中心复合设计,建立了COD、NH3-N去除率与温度、压强、氧化系数、反应时间4因素的二次回归模型,分析了各因素的显著性及交互作用.结果表明,各因素对COD、NH3-N去除率影响大小为:温度＞氧化系数＞反应时间＞压强.温度和氧化系数对COD去除率交互影响显著;温度和氧化系数、温度和反应时间、氧化系数和反应时间对NH3-N去除率交互影响显著.以COD、NH3-N去除率最大化,温度最低为目标条件,获得试验范围内最佳工艺条件:温度520℃,压强27.00 MPa,氧化系数3.0,反应时间10 min.该条件下3次验证试验的COD、NH3-N平均去除率分别为99.92％、99.54％,与预测值99.89％、99.51％无显著差异,表明所建模型切实可行.     

响应面法和神经网络优化Acinetobactersp．DNS32发酵基质

为了提高阿特拉津降解菌Acinetobactersp．DNS32的产量,分别采用响应曲面法和基于人工神经网络的遗传算法对阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基中3个重要基质成分（玉米粉、豆饼粉、K：HPO。）进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39．494g／L,豆饼粉25．638g／L和K。HPO。3．265g／L时,预测发酵活菌最大生物量为7．079×10^8CFU／mL,实测量为7．194×10^8CFU／mL;人工神经网络结合遗传算法优化确定3种主要成分含量为玉米粉为39．650g／L,豆饼粉为25．500g／L,K2HPO4为2．624g／L时,预测最大值为7．199×10^8CFU／mL,实测量为7．244×10。CFU／mL;最终确定培养基配方：玉米粉为39．650g／L,豆饼粉为25．500g／L,K2HPO4为2．624g／L,CaCO3为3．000g／L,MgSO4·7H2O和NaCl均为0．200g／L;优化后阿特拉津降解菌DNS32发酵生物量比优化前提高了36．6％。结果表明,在阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基组分优化方面,响应面法和基于人工神经网络的遗传算法都是可行的,基于人工神经网络的遗传算法具有更好的拟合度和预测准确度。