负载AsOB离子交换纤维FFA-1去除水中三价砷

对比两组填充了离子交换纤维FFA-1的固定床反应器（R1和R2）的运行处理效果,研究负载功能微生物的离子纤维组合工艺对不同浓度As（III）的去除能力.研究结果表明接种了三价砷氧化菌（AsOB）的R1能够长期稳定并高效地去除不同浓度（1~10 mg·L^-1）As（III）.未接种AsOB的R2反应器初期无法去除As（III）,随着微生物逐步侵入R2反应器,7 d后R2反应器As（III）去除率逐渐与R1接近.相对于一直稳定运行的R1反应器,每次提升进水中As（III）浓度后R2去除率呈现先下降后上升的趋势.同时,在运行过程中发现进水中NO₃^-和SO₄^2-等阴离子也会被R1和R2去除从而导致As（III）去除总量的下降.离子交换纤维FFA-1再生实验证实R1和R2中的纤维与原始的离子交换纤维FFA-1再生效果相当（再生率均达到90%以上）.进一步研究微生物种群结构在反应器中的变化发现离子交换纤维作为微生物载体可能是影响微生物种群结构的重要因素.本研究证实了功能微生物AsOB联合离子交换纤维可以作为一种高效去除地下水中三价砷的工艺,具有很好的应用前景.     

Catalytic performance of copper and cerium oxides-based γ-Al_2O_3 on combustion of toluene

以γ-Al2O3为载体,以复合氧化物CuxCe1-xO2为活性组分,其中,x=0.1,0.2,0.4,0.6,0.8,通过浸渍法制备了一系列CuxCe1-xO2/γ-Al2O3催化剂.在固定床反应器中评价了催化剂对甲苯的催化活性,通过XRD、SEM对催化剂进行表征,并运用ICP-MS分析并计算Cu、Ce的摩尔比以及活性组分的负载量.结果表明,在CuxCe1-xO2/γ-Al2O3催化剂中Cu、Ce摩尔比的实际值与理论值相近,活性组分的负载量在19%以上,而且对甲苯都有较好的低温催化活性,其中当x=0.2时,即Cu0.2Ce0.8O2/γ-Al2O3催化剂对甲苯的催化活性最高,其中T10=160℃,T90=265℃;当甲苯的进口浓度在700～3000mg·m-3时,进口浓度对Cu0.2Ce0.8O2/γ-Al2O3催化剂的催化活性影响较小,且经过连续80h的稳定性操作后转化率仍然保持在90%以上.     

北京地区菜田土壤抗生素抗性基因的分布特征

为研究北京地区菜田土壤抗生素抗性基因(antibiotic resistance genes,ARGs)的污染状况和分布特征,采集了11个长期施用粪肥蔬菜基地的温室土壤和大田土壤,进行了抗生素以及ARGs种类和丰度的检测.结果表明,菜田土壤中四环素类抗生素残留量最高,其次为磺胺类抗生素,温室土壤抗生素残留普遍高于大田土壤.温室和大田土壤磺胺类抗性基因sul1、sul2和四环素类抗性基因tet L的检出率均为100%.温室土壤的Ⅰ类整合子(int I1)检出率比大田土壤高1.5倍.定量PCR的检测结果表明,菜田土壤中sul2和tet L的相对丰度介于10-4~10-2之间,温室土壤sul2和tet L的相对丰度普遍高于大田土壤.sul2的相对丰度与磺胺二甲嘧啶和强力霉素的含量显著正相关(P0.05),tet L相对丰度与抗生素含量无明显相关性(P0.05).本研究结果对于掌握北京地区农田土壤ARGs的污染现状,以及从ARGs角度评估农艺措施具有重要的指导意义.     

基于MATLAB灰色GM(1,1)模型的大气污染物浓度预测

灰色GM(1,1)预测模型是灰色理论中的重要组成部分,也是主要的预测方法之一,因此,GM(1,1)模型的应用范围很广泛。以乌鲁木齐市市区的大气环境监测数据资料为依据,在分析灰色预测模型基本原理的基础上,利用MATLAB强大的矩阵功能,实现灰色GM(1,1)模型算法。通过灰色系统GM(1,1)模型,对乌鲁木齐市未来4年的环境空气质量进行了预测分析。预测结果显示,乌鲁木齐市未来4年环境空气质量将持续好转,表明近年来乌鲁木齐市采取的产业结构调整和清洁能源战略实施卓有成效。机动车尾气已经逐渐成为目前和未来一段时间内乌鲁木齐市空气污染的主要因素之一,控制和减少车辆尾气对空气的污染不容忽视,为今后乌鲁木齐市制定大气环境规划、防治大气污染控制提供了科学依据。     

关于1#滤毒罐防护范围的进一步探讨

本文通过实验的方法,对1#滤毒罐防护范围进行了探讨,说明1#罐不仅能防护CNCL、HCN,对苯、SO2等毒剂也能起到有效的防护作用,同时提出了如何选择滤毒罐的建议。     

基于GM-SVR的小样本条件下化工设备可靠性预测

为了准确预测化工设备可靠性趋势，针对化工设备失效寿命数据为小样本的情形，基于灰色估计法与支持向量回归机在小样本数据处理中的优势，建立了失效寿命时间服从三参数威布尔分布的化工设备可靠性模型；结合GM（1，1）和SVR对模型进行参数估计，在压缩机可靠性分析中进行了实例应用，对比分析了最小二乘法、灰色估计法和GM-SVR的估计效果。研究结果表明:GM-SVR对威布尔分布参数的估计精度明显优于最小二乘法和灰色估计法，可以有效地应用于化工设备失效数据为小样本时的可靠性预测。     

灰色系统方法在城市生活垃圾量预测中的应用

利用灰色关联分析方法分析了影响城市生活垃圾量的因素，建立了生活垃圾量的ＧＭ（１，１）预测模型，预测了未来的城市生活垃圾量。该法具有较高的精度，简便，可行。     

离子液体1-丁基-3-甲基咪唑氯盐对斜生栅藻的毒性效应

按照毒性试验标准方法研究了不同浓度离子液体1-丁基-3-甲基咪唑氯盐([BMIM]Cl)对斜生栅藻的影响,测定了半数抑制浓度(IC50)、叶绿素含量、超氧化物歧化酶(SOD)活性、过氧化氢酶(CAT)活性以及藻细胞通透性的变化,观察了80mg/L[BMIM]Cl处理96h对藻细胞的影响.结果表明:[BMIM]Cl对斜生栅藻生长具有抑制作用,随着浓度的增大抑制率增加,叶绿素含量下降, 48h IC50、72h IC50和96h IC50分别为103.77、76.44和68.49mg/L.藻细胞对[BMIM]Cl有一定的氧化应激反应,CAT和SOD活性随[BMIM]Cl浓度升高而降低.[BMIM]Cl对藻细胞的细胞膜有一定程度的破坏作用,藻细胞通透性随浓度升高而增大,同时藻细胞的超微结构受到了[BMIM]Cl的影响,造成质壁分离,叶绿体片层断裂,线粒体嵴数量减少.     

基于GF-1 WFV影像和BP神经网络的太湖叶绿素a反演

叶绿素a浓度是可直接遥感反演的重要水质参数之一,常用来评价湖泊水体的富营养化程度.太湖是典型的二类水体,光学性质复杂,应用一类水体线性反演模式拟合较为片面且难以找到最佳拟合模型.BP神经网络模型具有模拟复杂非线性问题的功能.为研究高分一号卫星16m多光谱相机WFV4结合BP神经网络进行太湖叶绿素a浓度监测的可行性,实验利用GF-1 WFV4影像和实时的地面采样数据,建立了BP神经网络模型,同时采用波段比值经验模型进行对比.经精度检验,BP神经网络模型预测值与实测值之间的可决系数R2高达0.9680,而波段比值模型的R2为0.9541,且均方根误差RMSE由波段比值模型的18.7915降低为BP神经网络模型的7.6068,平均相对误差e也由波段比值模型的19.16%降低为BP神经网络模型的6.75%.结果证明,GF-1 WFV4影像应用BP神经网络模型反演太湖叶绿素a浓度较波段比值模型精度有所提高.将经过水体掩膜的GF-1 WFV4影像用于训练好的BP神经网络反演太湖叶绿素a浓度分布,结果显示,叶绿素a高浓度区集中分布在湖心区北部、竺山湾、梅梁湾区域,与之前的研究一致.本文研究结果验证了采用BP神经网络模型对GF-1 WFV4影像进行太湖叶绿素a浓度反演的可行性.     

石家庄市采暖前后大气颗粒物及其碳组分特征

为研究石家庄市大气颗粒物、碳组分特征和污染来源,采集2016年11月1日—12月31日石家庄市大气颗粒物（PM₁₀、PM_2.5和PM₁）样品,分析采暖前后PM₁₀、PM_2.5和PM₁及其中OC（有机碳）、EC（元素碳）和WSOC（水溶性有机碳）浓度水平,计算颗粒物与碳组分间相关性,进行OC/EC（质量浓度之比,下同）特征比值法和8个碳组分（OC1、OC2、OC3、OC4、OPC、EC1、EC2和EC3）研究.结果表明:①采暖后ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）比采暖前分别增加了26.4%和32.1%,而采暖后ρ（PM₁）比采暖前降低了12.2%.采样期间ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）显著相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）相关性差.采暖后散煤燃烧造成ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）增加,区域机动车限行和工业限产/停产导致ρ（PM₁）降低.②Pearson相关系数计算可知,ρ（OC）与ρ（EC）强相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）强相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）中等相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（EC）弱相关,ρ（PM₁）与ρ（EC）中等相关.③采暖后PM₁₀、PM_2.5和PM₁中ρ（OC）比采暖前分别增加了215.1%、97.2%和18.5%;采暖后PM₁₀和PM_2.5中ρ（EC）比采暖前分别增加了65.2%和5.3%,而采暖后PM₁中ρ（EC）比采暖前降低了10.9%.集中供热和散煤燃烧排放了大量OC;PM₁₀和PM_2.5中EC主要来源于散煤燃烧,PM₁中EC主要来源于工业排放和机动车尾气.④采暖前PM₁₀、PM_2.5和PM₁中OC/EC平均值分别为4.5、4.5和4.3;采暖后PM₁₀和PM_2.5中OC/EC平均值分别为9.8和9.7,而PM₁中OC/EC平均值为7.4.采暖前后SOC/OC（质量浓度之比,下同）平均值的范围为0.36~0.65,石家庄市冬季大气中SOC污染严重;⑤8个碳组分分析发现,石家庄市机动车限行导致PM₁中ρ（EC1）降低,而采暖后集中供暖和散煤燃烧的增加,导致ρ（OC2）明显增加.研究显示,大气颗粒物中碳组分采暖前主要来源于机动车尾气,而采暖后主要来源于燃煤燃烧,尤其是散煤燃烧.