简介:本文利用胶质芽孢杆菌(Bacillusmucilaginosus)和黑曲霉(Aspergillusniger)处理铜-苯酚(简称铜-酚)和镉-苯酚(简称镉-酚)这类有机-无机复合污染模拟废水,采用胶质芽孢杆菌和黑曲霉分别单独、联合或先后处理等5种方式,探讨了这两类菌体对复合污染模拟废水的处理效果及优化方法。结果表明,微生物对铜-酚废水的处理效果优于对镉-酚废水。对于铜-酚废水的处理表明,当废水中苯酚浓度为50~200mg/L时,去除率可达80%以上,最高可达94.65%,其中铜的去除率较苯酚低;当模拟废水中铜浓度为30mg/L时,可达最高去除率(60.02%)。微生物对镉-酚废水的处理表明,当废水中镉离子浓度为4mg/L时,最高去除率为58.44%,苯酚的去除率一直保持在30%左右。
简介:非常规油气储集孔隙结构复杂多样,以纳米级孔喉系统为主,局部发育毫米-微米级孔隙和裂隙。孔、裂隙大小、形态及三维连通性等微观结构特征对油气赋存状态、运移方式、渗流特征等地质问题研究具有重要意义。常规方法无法实现微纳孔隙多尺度三维结构及连通性分析。本文采用同步辐射多能CT技术,结合数据约束模型(DCM)方法对非常规油气储集微纳孔、裂隙研究,可实现多尺度三维可视化表征,进一步获得孔、裂隙体积统计分布及其三维连通结构等信息。基于上海光源显微CT实验平台,针对碳酸盐岩及陆相页岩两种样品,成功获得了孔、裂隙三维结构以及统计分布、三维连通结构等定量信息。实验结果表明,该方法有望成为非常规油气储集研究强有力的手段。
简介:转变思维方式,将航磁数据改变成与化探数据相同的格式,应用多元统计分析方法建立基于物化探综合信息的区域Au找矿靶区定量预测模型。模型中航磁信息展现出优于Au元素的判别能力。以定量预测模型对全区各研究单元与已知有矿单元做相似程度判定,选择相似程度高的53个单元为一级找矿靶区(每个靶区面积25km^2),其中18个(34%)靶区内有已知矿床(点)产出,认为,其余35个(66%)预测找矿靶区应该是寻找Au矿的有利区域。此结果不但改变了传统(定性)地质研究中认为,航磁成果对Au矿找矿靶区判定效果不佳的结论,同时更加充分说明,海量数据信息中隐藏着极大的潜能,只有转变思维方式,依据大数据的观念,应用定量研究的方法(用数学的方法研究地质问题)才能将其充分地挖掘出来。