饮用水生物处理中微生物量和活性的测定方法

微生物量和微生物活性是饮用水生物处理工艺设计与运行的重要参数。总结论述了适用于表示饮用水生物处理过程生物膜中微生物数量和活性的几种主要指标的测定方法。     

微生物调控对牛粪堆肥的生物特性影响

研究了微生物调控对牛粪堆肥生物特性的影响.结果表明:(1)与对照相比,接菌(添加HM菌剂)处理可使牛粪堆肥提前2d进入高温期,高温持续时间延长2d.即接菌处理的堆肥温度在第4天达到50.5℃,并保持50℃以上的温度14 d;而对照在第6天达到50.0℃,并保持50℃以上的温度12 d.(2)2种处理堆肥的pH总体呈先升高后降低的趋势,接菌处理的堆肥pH上升幅度不大,比对照低0.1～0.5个pH单位.(3)接菌处理有利于提高牛粪堆肥的纤维素酶、蔗糖酶、脲酶活性水平和峰值.(4)脲酶活性与其他因素之间呈显著负相关(p＜0.01),而温度、pH、蔗糖酶活性和纤维素酶活性之间呈显著正相关(p＜0.01).     

用于污水再生利用的生物活性炭床的有机物降解特性

以微生物增殖动力学的基本方程-莫诺方程为出发点,通过氮同位素分析比较了具有同源性微生物的生物陶粒滤床和生物活性炭床的有机物生物降解规律,建立了生物活性炭床的有机物生物降解动力学方程,提出在污水再生利用过程中生物活性炭床符合高基质有机物降解动力学模型,即有机物降解呈一级反应动力学方程。以此方程为基础,分析计算了生物活性炭床沿炭床深度的吸附性能,结果表明,在生物活性炭床中,随生物功能的减弱,生物活性炭床对有机物的吸附能力逐渐加强。     

铬渣秸秆共热解产物铬稳定性研究

生物质铬渣共热解工艺是新型的铬渣处理工艺,该工艺能有效地将铬渣中的Cr(Ⅵ)还原为Cr(Ⅲ).而由于共热解产物总铬含量较高,因此考察了铬渣与秸秆共热解过程中铬稳定性.通过考察共热解产物成分及形态分析、pH影响实验、淋洗实验及长期稳定性实验,对共热解铬渣的铬环境安全性进行评估.结果表明:(1)共热解温度对铬渣形态有较大影响,可交换态及碳酸盐结合态铬含量随共热解温度升高而逐渐降低,800℃时候可交换态铬降至＜0.1％(质量分数,下同),碳酸盐结合态铬为1.2％;共热解后最稳定的残渣态铬含量随共热解温度升高而逐渐升高.(2)当pH＞7时,两种共热解产物总铬溶出量极低,基本都小于6mg/kg;当pH≤7时,总铬的溶出量显著增加,最高超过500 mg/kg.但由于解毒铬渣的酸中和能力极强,因此铬释放风险较低.(3)共热解产物的总铬累积溶出量极低,根据拟合结果计算出其100年填埋时间的总铬溶出量不超过1.3 mg/kg.长期稳定性实验表明,自然堆置过程中共热解产物的Cr(Ⅵ)含量逐渐降低.     

厌氧氨氧化（ANAMMOX）生物滤池反应器的启动特性

采用平行对比实验,讨论不同实验条件下上向流厌氧氨氧化（ANAMMOX）滤池反应器的启动特性。对比条件为温度、接种污泥、联氨和羟胺。结果表明：温度是影响厌氧氨氧化细菌活性的主要因素;接种200mL具有活性的厌氧氨氧化污泥后,在避光、加热38℃、不控制联氨和羟氨的条件下,45d可成功启动厌氧氨氧化滤池反应器;反应过程NH4^＋N：NO2^-·N：NO3-N的化学计量摩尔比为1：1．17：0．30,其总氮去除率达到87．38％,总氮容积去除负荷可达到1．41kg／（m^3·d）。     

O_3-BAC组合工艺深度净化MBR出水的中试研究

采用臭氧-生物活性炭（O3-BAC）组合工艺对某工业园区再生水厂MBR出水进行了深度净化的中试研究,主要考察了组合工艺各节点对常规指标的处理效果。结果表明,臭氧投加量约3 mg/L（H2O）、臭氧接触塔接触时间为30min、活性炭滤池空床接触时间（BECT）为15 min时,O3-BAC组合工艺能有效去除水中色度、浊度,平均色度和浊度分别从21度和7.8 NTU降至3度和2.0 NTU以下;组合工艺对UV254、高锰酸盐指数的平均去除率分别约为39%和35%;对NH4＋-N有一定的去除,去除率为58%～77%;组合工艺对粪大肠菌群去除效果显著,平均去除率在95%以上。O3-BAC组合工艺是一种有效工业园区再生水深度净化技术。     

秦淮河上游水体大型底栖无脊椎动物群落结构及水质生物评价

2009年4月用D形网半定量采样法调查秦淮河上游25个点位的大型底栖无脊椎动物群落多样性,共获得63个大型底栖无脊椎动物分类单元;其中,水生昆虫5目12科30属,软体动物9科11属19种,寡毛纲2科7属9种。结果表明,生物指数(Biotic Index,BI)比Shannon-Wiener多样性指数的评价结果更接近实际情况,BI与ρ(TN)(r=0.44,p0.05)和ρ(NH3-N)(r=0.40,p0.05)之间显著相关,Shannon-Wiene多样性指数与ρ(TN)(r=-0.19,p0.05)和ρ(NH3-N)(r=0.44,p0.05)无显著性相关。生物评价表明秦淮河上游水质受到严重污染,句容地区的水质要优于南京。     

固硫生物型煤

研究出生物型煤的生产工艺流程,对型煤和生物型煤的固硫技术进行了研究,成功试验生产出固硫性能优良的生物型煤,为中国煤能源可持续发展利用开辟了新途径。     

南方土壤酸沉降敏感性研究Ⅷ.盐基离子淋溶的多因素分析

在模拟酸雨条件下土壤盐基离子淋溶特性研究的基础上,采用生成分分析及多元回归分析方法研究了土壤盐基淋溶的影响因子．结果表明,通过主成分分析方法可将选取的15个原始变量综合成为2个主成分,为进一步分析盐基释放量与土壤理化性质之间的关系提供了方便．影响盐基释放量的主要因子有土壤原始pH值、可交换性盐基含量、蒙脱石含量、活性氧化物、1.4nm矿物等,它们表现出效应,而高岭石和可交换性铝含量表现出负效应．利用主成分分析的结果进行多元回归分析,可得到土壤累积盐基释放量与2个主成分之间的回归方程．     

Agricultural Chemicals in the Alluvial Aquifer of a Typical County of the Arkansas Delta

Statistical methods and a Geographic Information System (GIS) were used to investigate potential indicators of ground water vulnerability to agricultural chemical contamination in a representative area of the Mississippi River alluvial aquifer. A total of 47 wells were sampled for analysis of nitrate, phosphorus, potassium, and 13 pesticides commonly-used in the area. Ten soil and hydrogeologic variables and five ground water vulnerability indices were examined to explain the variations of chemical concentrations. The results showed that no individual soil or hydrogeologic variables or their linear combinations could explain more than 25% of the variation of the chemical concentrations. A quadratic response surface model with the values of confining unit thickness, slope, soil permeability, depth to ground water, and recharge rate accounted for 62% of the variation of nitrate, 43% of P, and 83% of K, suggesting that the interactions among soil and hydrogeologic variables were significant. Observed trends of decreasing nitrate and P concentrations with increasing well depth and/or depth to ground water seemed to correlate with carbonate equilibrium in the aquifer and more reduced environment with depth. In view of uncertainties involved, it was recognized that the limitations associated with input data resolution used in GIS and the formulation of leaching indices limited their use for predicting ground water vulnerability. Misuse of pesticides could be another factor that would complicate the relationships between pesticide concentrations and the vulnerability indices.