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1.
木质纤维素生物质是地球上最丰富的可再生碳资源,有潜力替代石油来生产清洁燃料和化工产品。当前木质素组分的高效利用很困难,木质素高值化是实现生物质全组分利用的关键。为实现生物质全组分的高值化利用,本文研究了基于“木质素优先”策略的分离机制,综述了木质纤维素还原催化分离的研究进展,探索了木质素脱除率、单酚产率和选择性及碳水化合物保留率等的影响因素,分析了生物质原料、溶剂、酸碱添加剂、催化剂和反应器对“木质素优先”策略的影响规律,提出了新型催化剂和反应器的设计思路,展望了木质素还原催化分离的研究方向。分析表明:单酚产率按照硬木→草本作物→软木顺序依次递减,醇水两相体系有利于木质素和半纤维素的提取与溶解以及纤维素结构的保留,酸的加入不仅提高木质素脱除率和单体收率还能促进半纤维素的水解,半/全流动反应器有效避免后续催化剂和碳水化合物的分离。 相似文献
3.
以玉米秸秆(CS)、巯基乙酸(TGA)为原料,通过化学反应制备出重金属吸附剂——巯基乙酰化玉米秸秆(MACS),考察MACS对水样中Cd (Ⅱ)的去除性能,采用单因素实验法对MACS的制备条件进行优化研究。结果表明,MACS的优化制备条件为:CS粒径为0.20 mm (80目),m(催化剂NHS):m(EDC·HCl)为0.5:1,m(CS):V(TGA)为1:5,反应介质pH值为5.0,反应温度25℃,反应时间2 h。在此条件下制备的MACS对水样中Cd (Ⅱ)的吸附效率可达到61.57%。红外分析表明,CS分子链中成功引入了巯基。 相似文献
4.
分别采用单因子评价法、综合污染指数评价法和模糊综合评价法对2015—2018年河南省辖海河流域的水质改善效果进行评价分析。结果表明:3种方法的评价结果基本一致,2015—2018年河南省辖海河流域整体水质呈现改善趋势。但各方法侧重点有所不同。单因子评价结果显示,海河流域21项污染因子Ⅰ—Ⅲ类数量占比由2015年的69.63%增加至2018年的89.52%,劣Ⅴ类占比由2015年的15.13%减少至2018年的0.85%;海河流域综合污染指数由2015年的0.89降低至2018年的0.56,水质级别由中度污染改善为轻度污染,其中卫河、共产主义渠、大沙河、安阳河、汤河、马颊河的水质状况均有一定改善;模糊评价结果显示,NH3-N和TP在9项评价因子中权重占比较大,是河南省辖海河流域的主要污染因子;2018年8条河流均达到Ⅰ—Ⅲ类水质。前2种评价方法适用于管理分析,模糊评价法可补充说明河流存在的问题,更适用于研究工作。 相似文献
5.
四环素(TC)抗生素在不同环境介质中已被广泛检出,为研究其对四环素抗性基因(TC-ARGs)丰度变化及表达水平的影响过程,以从活性污泥中筛选和纯化分离获得的弗氏志贺氏菌(Shigella flexneri)为研究对象,考察了不同浓度TC对其生长过程的作用影响,采用荧光定量PCR和逆转录PCR方法定量检测了不同抗性机制TC-ARGs,包括tetC、tetO和tetX基因的丰度变化及表达水平,并探讨了TC浓度与TC-ARGs丰度及其表达水平之间的相关关系.结果表明,在培养周期内(24 h),TC胁迫对Shigella flexneri细菌的生长具有抑制作用,细菌细胞浓度增长速率随TC暴露浓度的升高而降低,但对TC-ARGs丰度变化影响较小.TC胁迫能够促进Shigella flexneri细菌TC-ARGs的转录表达,tetC、tetO和tetX基因表达水平在整个培养周期内均先升高后降低.由相关性分析可知,TC浓度与TC-ARGs丰度及其表达水平之间相关关系不显著,但tetC和tetO基因丰度与其转录表达水平之间存在显著的正相关关系,表明其基因丰度一定程度上可用来衡量和评价其抗性表达水平. 相似文献
6.
7.
8.
目的为保障油田正常安全生产,促进油田含聚污水的循环利用。方法采用电絮凝技术单因素研究方法开展净化含聚污水的静态实验研究,探讨外加电流密度、极板间距、初始pH及聚合物浓度等因素对净化效果的影响规律。结果当初始pH为7.0,电流密度为4.0 m A/m2,极板间距为1.0 cm,电解16 min时,综合处理效果最佳。此时,含油量与浊度去除率分别为98.85%,99.93%,处理每克油平均消耗为0.0494 g的Al,处理每立方米含聚污水的能耗为0.2895 k Wh。污水中的聚合物浓度越小,净化效果越好。结论中性处理,极板间距为1.0 cm,外加电流密度为4.0 m A/m2,通电16 min是最佳处理条件。 相似文献
9.
10.
测定了 47种取代苯类化合物在松花江水中的 5日生化需氧量 (BOD5) .分别采用线性基团贡献法和非线性基团贡献法(人工神经网络法 )对化合物的生物降解性BOD5 ThOD(ThOD :理论需氧量 )进行QSBR研究 .得到不同基团对生物降解性的贡献为 :C6H5>COOH >OH >CH3 O CH3 >NH2 >Cl >NO2 .线性基团贡献法对于训练组和测试组的定性预测正确率分别为72 %和 86 % ;而人工神经网络法的预测正确率分别为 92 %和 86 % .预测结果表明线性和非线性基团贡献法的预测效果都很好 ,相比而言 ,非线性方法对生物降解性的预测更准确 相似文献