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。     

气动锤头式冲击响应谱模拟方法研究

分析了目前常用的机械撞击式响应谱试验机的特点和存在的一些问题,设计了一种以压缩空气作为锤头动力的新型气动式冲击响应谱试验机,给出了锤头速度计算公式和响应谱最大值的估算方法,为大型产品的冲击响应谱试验提供了一种手段。     

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%。     

响应曲面法优化复合絮凝剂的制备工艺

为了提高染料废水中COD和色度的去除效果,采用响应曲面法对聚硅酸类新型复合絮凝剂的制备工艺进行了优化实验研究。在单因素实验基础上采用Box-Behnken Design(BBD)实验设计方法,设计出了影响染料废水处理效果的3因素3水平共15组实验,其中n(Fe+Al):n(Si)的摩尔比为4～6,n(B+Mg):n(Si)的摩尔比为0.3～0.7,熟化时间为1～3 d。根据15组实验结果,以COD去除率和色度去除率为响应值分别建立了二次多项式响应曲面模型。模型优化结果显示,在n(Fe+Al):n(Si)摩尔比为5∶1,n(B+Mg):n(Si)为0.5∶1,熟化时间为2 d的条件下,制备得到的新型复合絮凝剂聚硅酸铝铁硼镁具有最佳的絮凝处理性能和脱色效果,能有效去除染料废水中的COD和色度,其中出水色度接近于0,COD的去除率达到87.65%,模型验证实验进一步验证了本文所建立的响应曲面法在复合絮凝剂制备工艺优化中的有效性。     

脂肽类生物表面活性剂液体发酵条件的响应面优化

通过Plackett-Burman和Box-Behnken实验对解淀粉芽孢杆菌XZ-173液体发酵生产表面活性素进行了响应面优化研究。首先使用Plackett-Burman实验对影响表面活性素产量的17个因素进行显著性筛选,结果表明,MnSO4、CuSO4、温度和转速为显著性因素。再运用Box-Behnken实验对这4个显著因素的取值进一步优化,得到各因素优化后的数值分别为4.4 mg/L(MnSO4)、0.18 mg/L(CuSO4)、29℃(温度)和163 r/min(转速)。响应面分析结果表明:该菌株产生表面活性素的最佳培养基为:葡萄糖15 g/L,蛋白胨5 g/L,L-谷氨酸钠6 g/L,KH2PO40.8 g/L,MgSO40.4 g/L,KCl 0.4 g/L,酵母提取物3 g/L,L-苯丙氨酸2.5 mg/L,MnSO44.4 mg/L,CuSO40.18 mg/L,FeSO40.12 mg/L;最适培养条件:pH 7.5,温度29℃,转速163 r/min,接种量5%,装液量50 mL/250 mL,摇床培养36 h。在优化后的条件下,表面活性素实际产量为336 mg/L,实际实验结果与模型预测结果相一致。表面活性素采用HPLC技术分离,发现其在浓度仅为50 mg/L时EI24就可达到70%以上,反映了表面活性素优异的乳化活性以及广阔的应用前景。     

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%。     

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。     

Projecting Cumulative Benefits of Multiple River Restoration Projects: An Example from the Sacramento-San Joaquin River System in California

Despite increasingly large investments, the potential ecological effects of river restoration programs are still small compared to the degree of human alterations to physical and ecological function. Thus, it is rarely possible to “restore” pre-disturbance conditions; rather restoration programs (even large, well-funded ones) will nearly always involve multiple small projects, each of which can make some modest change to selected ecosystem processes and habitats. At present, such projects are typically selected based on their attributes as individual projects (e.g., consistency with programmatic goals of the funders, scientific soundness, and acceptance by local communities), and ease of implementation. Projects are rarely prioritized (at least explicitly) based on how they will cumulatively affect ecosystem function over coming decades. Such projections require an understanding of the form of the restoration response curve, or at least that we assume some plausible relations and estimate cumulative effects based thereon. Drawing on our experience with the CALFED Bay-Delta Ecosystem Restoration Program in California, we consider potential cumulative system-wide benefits of a restoration activity extensively implemented in the region: isolating/filling abandoned floodplain gravel pits captured by rivers to reduce predation of outmigrating juvenile salmon by exotic warmwater species inhabiting the pits. We present a simple spreadsheet model to show how different assumptions about gravel pit bathymetry and predator behavior would affect the cumulative benefits of multiple pit-filling and isolation projects, and how these insights could help managers prioritize which pits to fill.