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。     

一种新型活性半焦吸附剂的制备及其表面特征分析

对一种原料半焦进行粉碎、筛分,取其中10～20目的颗粒;用去离子水冲洗后高温下烘干至恒重;依次进行HNO3活化、KOH活化和加压水热化学活化,制备出活性半焦吸附剂。经实验证明,该活性半焦吸附剂对甲苯的吸附等温线符合Langmuir模型,其甲苯吸附容量可达207 mg/g,穿透时间由80 min延长至235 min。该活性半焦吸附剂的比表面积为555.56 m2/g,碘值为811.38 mg/g,表面酸碱总量为0.8649 mmol/g,并通过SEM扫描进行了表面微观形态分析。数据表明,经改性后制备出的新型活性半焦对甲苯的去除率明显增加,其表面物化性质也有明显改变,是一种优良的有机废气吸附剂。     

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。     

氧化物催化剂对非热等离子体催化降解甲苯的影响

考察了在干燥气氛下不同氧化物催化剂对非热等离子体催化降解甲苯的影响。从甲苯降解率、碳平衡、CO2选择性和O3去除4个方面,对比了氧化物催化剂的介电性能、表面供氧能力和比表面积与多孔结构对反应产生影响的强弱。结果表明,催化剂的介电性能有利于甲苯降解率、碳平衡和O3产量的提高,但对CO2选择性和O3去除的影响极小;一定能量密度下,催化剂比表面积与多孔结构对CO2选择性和O3去除所产生的影响要强于介电性能;催化剂表面供氧能力可明显促进反应的进行,其对反应所产生的影响要强于比表面积与多孔结构。     

新疆油田抽汲排液污染控制研究

抽汲排液存在抽汲设备和工具密封性差,对井场环境污染比较严重的问题,为解决抽汲排液对井场造成的污染,分别对抽汲钢丝绳的选择、试油井口防喷盒的密封以及试油抽汲作业规程及其它方面作了研究和应用,使抽汲排液对井场造成的污染得到了较好控制,符合新疆油田创建"绿色油气田"的要求。     

绿色油田建设中存在的问题及对策探讨

文章分析了石油开发对环境的影响,提出了绿色油田建设的必要性与重要性。通过对国内外绿色油田建设现状的调研与对比,总结出目前我国建设绿色油田的瓶颈,提出了建议与对策,并展望了建设绿色油田的前景。     

建立以人群健康为核心的国家污染防控体系——以“血铅事件”为例

环境健康事件的频发反映了我国污染防控体系的不足。以"血铅事件"为例,综述了我国铅污染管理状况,分析了我国铅环境健康防治现状,并提出了由生产排放达标为核心的国家污染防控体系向以人群健康为核心的国家污染防控体系转变的环境战略与政策管理措施。     

唐山排污权交易模式浅析

对开展排污权交易的目的、意义、关键因素进行了分析,对唐山排污权交易的工作进程以及交易指标、交易主体、交易程序、指导价格、申购数量、交易范围、优先及限制条件等模式特点进行了阐述,以期为同类型城市开展排污权交易提供参考。     

单标多点校正组合英蓝超滤测定地表水中多种阴离子

建立了利用组合单标多点校正和英蓝超滤单元的离子色谱法测定地表水中F-、C1-、NO3-、S0424—4-种离子的方法,方法操作简便,灵敏度高,线性范围广,抗干扰能力强,可同时快速测定不同数量级浓度的离子,降低了配置标准品和样品前处理的复杂性,减少了因前处理带来的干扰。     

Prediction of Streamflow Regime and Annual Runoff for Ungauged Basins Using a Distributed Monthly Water Balance Model1

Moore, R.D. (Dan), J.W. Trubilowicz, and J.M. Buttle, 2011. Prediction of Streamflow Regime and Annual Runoff for Ungauged Basins Using a Distributed Monthly Water Balance Model. Journal of the American Water Resources Association (JAWRA) 48(1): 32‐42. DOI: 10.1111/j.1752‐1688.2011.00595.x Abstract: Prediction of streamflow in ungauged basins is a global challenge, but is particularly an issue in physiographically complex regions like British Columbia (BC), Canada. The objective of this study was to assess the accuracy of a simple water balance model that can be run using existing spatial datasets. The model was developed by modifying an existing monthly water balance model to account for interception loss from forest canopy, glacier melt, and evaporation from lakes. The model was run using monthly climate normals from the ClimateBC application, which have a horizontal resolution of 400 m. Each ClimateBC grid cell was classified as forest, open land, glacier or water surface based on provincial scale digital maps of biogeoclimatic zones, glaciers, and water. The output was monthly mean runoff from each grid cell. These values were integrated within the catchment boundaries for streams gauged by the Water Survey of Canada. Annual runoff was predicted with modest accuracy: after updating the predicted runoff by interpolating errors from neighboring gauged streams, the mean absolute error was 25.4% of the gauged value, and 52% of the streams had errors less than 20%. However, the model appears to be quite robust in distinguishing between pluvial, hybrid, and melt‐dominated hydroclimatic regimes, and therefore has promise as a tool for catchment classification.