微生物降解动力学参数估计新算法的比较

为了有效地估计较大范围变化的微生物降解动力学参数,发展了基于瞬时精英保护策略的遗传算法(IEPGA)和简单改进遗传算法(IGA),并和多次在参数区间内获取随机初值联用Matlab的lsqnonlin搜寻的算法进行了比较.这些算法利用模拟数据和文献数据,估计了积分形式的Monod模型参数.结果表明,虽然三者均能较好解决这一问题,但考虑到实际运行规模、时间以及最终结果精度,对于较大范围变化的微生物降解参数估计问题,多次(>20次)随机初值联用lsqnonlin的方法相对两种遗传算法更为可行.     

气相色谱-质谱联用法分析卷烟烟气中15种多环芳烃

在优化卷烟烟气试样前处理技术的基础上,采用毛细管气相色谱分离一质谱检测一选择离子监测模式方法(GC/MS SIM)建立了一种同时测定卷烟烟气中15种多环芳烃的分析方法．各多环芳烃在20～1000μg／L范围内有线性关系,且苯并[k]荧蒽的最低检测限达到0．32μg／L,远低于文献值．并利用该方法对国产卷烟样品进行了分析．     

Logistic方程在微生物分批培养动力学中的应用

将生态学领域中的Iogistic方程引入微生物动力学的研究中,建立了3个分别基于Monod方程、Herbert方程和Logistic方程的关于培养基中的微生物浓度(χ)和底物浓度(s)的模型以形成对照．同时建立了基于Logistic方程的关于微生物浓度(χ)和时间(t)的模型．这些均采用实验数据拟合以证明其精确性．该工作有助于研究微生物生长特性,同时有助于进一步地研究可生化降解的有机物在水体的微生物作用下的氧化分解过程,建立新的河流、湖泊、水库等生物学水质模型．本研究中采用的数值方法是非线性最小二乘法、Interior-reflective Newton算法．在Lorynebacterium glutamicum分批培养和Pseudomonas sp．分批培养中,基于Logistic方程的χ-s模型拟合的相关系数分别是0.9940和0．9867,在Pseudomonas sp．分批培养中,z-t模型拟合的相关系数是0．9972。