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黑曲霉产有机酸浸出铀矿石的影响因素 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解培养基种类、培养温度和pH值等因素对黑曲霉产生的混合有机酸浸出铀矿石的影响,从铀矿山水样中分离、纯化得到了一株真菌--黑曲霉,应用马铃薯-蔗糖培养基(potato sucrose agar,PSA)和葡萄糖-玉米浆培养基(dextrose corn syrup,PCS)进行黑曲霉培养,获得了不同培养温度下产生的pH值不同的黑曲霉产混合有机酸,并将之作为浸出剂用于浸铀实验研究。研究表明,黑曲霉产生的有机酸的主要组分为草酸和柠檬酸等有机酸,培养基种类的不同会影响黑曲霉所产有机酸的浸铀效果,采用PSA培养基培养的黑曲霉产生的有机酸浸铀效果更好(p<0.05)。培养温度和混合有机酸的pH值也会对黑曲霉代谢产物的铀浸出率有显著性影响(p<0.05),且二者具有交互效应,pH值对铀浸出率的影响相对较大。应用PSA培养基时,最佳培养温度为25℃,最佳代谢产物pH值为2.3;应用PCS培养基时,最佳培养温度为30℃,最佳混合有机酸pH值为2.0。培养基种类、温度和pH值主要通过改变黑曲霉产生的有机酸的成分和含量对铀浸出率产生影响。 相似文献
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针对"环境影响评价"课程的特点,采用案例导出法在课堂中以案例引出知识点,引导提问、讨论等方式实施教学。实践证明,案例导出法教学增加了课堂的互动性,活跃了课堂气氛,增强了学生的学习兴趣,提高了课堂教学质量,强化了学生分析问题、解决问题的工程实践能力。 相似文献
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以南方典型有色金属冶炼企业集中区为研究对象,对冶炼企业厂界内表层土壤中Cd、Pb、As、Zn、Hg、Cu、Cr(Ⅵ)、Ni八种元素含量进行测定分析,利用单因子污染指数法、内梅罗污染指数法、潜在生态风险和健康风险模型对冶炼厂的生产区、储存区、废水治理区、固废贮存区或处置区进行重金属污染评价及风险评价。结果表明,冶炼厂内土壤受到Cd、Pb、As、Zn四种元素不同程度的污染;风险评价结果显示,冶炼厂内土壤总体存在强潜在生态风险,Cd、As、Zn是主要生态危害元素;同时As存在非致癌风险和致癌风险,Pb存在非致癌风险;厂内污染主要集中在生产区和废水治理区。 相似文献
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目的 探究白酒感官品评与白酒风味成分之间的关系, 实现通过感官品评对风味成分进行预测。方法 采用变分自编码器(variational auto encoder, VAE)对原始数据进行增强, 以多核支持向量回归(multi-kernel support vector regression, MKSVR)结合遗传算法(genetic algorithm, GA)建立单预测模型, 再采取逐步预测的方式按照酸、酯、醇、醛类物质的顺序进行预测, 从而构建最终模型。结果 在经过VAE对数据进行增强的条件下, 多元线性回归(mixed logistic regression, MLR)对酸、酯、醇、醛类物质预测的拟合优度分别为0.9660、0.9106、0.8767、0.8686, 随机森林(random forests, RF)对酸、酯、醇、醛类物质预测的拟合优度分别为0.9663、0.9186、0.8805、0.8708, GA-MKSVR对酸、酯、醇、醛类物质预测的拟合优度分别为0.9715、0.9423、0.9072、0.8809, GA-MKSVR逐步预测对酸、酯、醇、醛类物质预测的拟合优度分别为0.9715、0.9447、0.9102、0.8851, GA-MKSVR逐步预测的效果均为最优。结论 GA-MKSVR逐步预测方法相较于传统的机器学习方法, 具有更好的性能, 对数据具有更高的适应性, 能更好地构建白酒感官与风味成分之间的关系模型。 相似文献
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微生物对铀(Ⅵ)铁锰离子在土壤中迁移的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
为了给退役铀矿山的治理提供理论指导,在某铀矿附近采集未受开采影响的土壤样品并从中分离出微生物,用经过稀释、调pH值的铀矿石浸出试验的浸出液模拟铀矿固废酸性渗滤液,通过土壤柱动态吸附-解吸试验,研究了微生物对渗滤液所含U(Ⅵ)和Fe、Mn离子在土壤中迁移的影响。试验结果显示:有微生物协同时与无微生物协同时相比,土壤对3种离子的吸附量分别提高99.7%、75.2%和48.6%,而解吸时,有微生物土壤中3种离子的解吸率比无微生物土壤分别降低20.4、0.4和41.0个百分点,说明微生物对3种离子在土壤中的迁移有很明显的抑制作用。此外,土壤本身对酸性废水有较强的缓冲作用,与是否含有微生物关系不大。 相似文献