基质类型和絮体浓度对沉水植物苦草种子萌发的影响

以苦草[Vallisneria natans(Lour.)Hara]种子为研究对象,分析了其在不同基质类型以及不同絮体浓度下的萌发速率、累计萌发率和最终萌发率。结果表明,基质类型对苦草种子的萌发有显著影响(P<0.05),以黄泥为基质的苦草种子最终萌发率最高,为55.8%,以底泥+沙为基质的种子最终萌发率最低,为33.0%。添加絮体显著降低了苦草种子的最终萌发率(P<0.05),抑制效果最大的处理种子最终萌发率为29.4%,比未添加絮体的处理种子最终萌发率(49.2%)低19.8个百分点。在河湖生态修复中,高铁酸盐作为一种常用絮凝剂,可使水体中的污染物凝聚并从水体中分离去除,以达到净水目的,但高铁酸盐投加产生的絮体覆盖在苦草种子表面会影响其萌发。综合分析,黄泥相较于底泥和泥沙更适合苦草种子的萌发,而絮凝剂的使用可能对苦草种子的萌发产生不良影响。在实际应用中应综合考虑絮凝剂对水体透明度的提升作用和对沉水植物种子萌发产生的负面效果。

中国近岸部分海域海水中金属络合配位体浓度的研究

采用阳极溶出伏安法对黄河口、青岛近海、大亚湾和南海海域海水中的金属络合配位体的浓度进行了测定,同时探讨了其分布规律与相关参量的关系.结果发现:南海海域海水中的金属络合配体的浓度稍高于其他3个海域,且都明显高于大洋水的浓度;在微表层存在富集现象;在垂直分布上表层最大,然后随深度增加而降低,在底层有较大值;各海域配位体的性质呈复杂性;铜的络合配位体浓度大于镉和铅;总的来说与世界其他海域的分布规律是一致的.同时发现铜络合配位体浓度与BOD(生化需氧量)、COD(化学需氧量)、DOC(溶解有机碳)及黏度存在显著的正相关性.

鄱阳湖丰、枯水期悬浮体浓度及其粒径分布特征

通过2008年、2009年10月(枯水期)和2011年7月(丰水期)的3次全湖调查,结合鄱阳湖水体采样调查与MODIS同步卫星影像反演悬浮体浓度数据,同时利用LISST-100对鄱阳湖悬浮体粒径进行现场观测,研究了鄱阳湖悬浮体浓度及悬浮体粒径分布规律.结果表明,鄱阳湖表层悬浮体浓度表现为北部、中部高,南部低的空间分布特征;垂向分布上看,一般情况下,表层<中层<底层;而在风生流及采砂活动影响下的湖区中部和南部部分区域,垂直浓度分布规律不明显.全湖平均悬浮体浓度枯水期大于丰水期,且枯水期全湖悬浮体浓度空间差异较丰水期更小.悬浮体粒度组成主要以粉砂为主,其中细粉砂所占比例最高;全湖悬浮体粒径主要分布在8μm^90μm之间,丰、枯水期分布规律较为一致,枯水期的平均悬浮体中值粒径较丰水期更细.悬浮体中值粒径表现为南粗北细的空间分布特征.从粒径频率谱形态分布上看,主要呈现双峰、三峰的粒径分布形态,北部湖区悬浮体粒径谱形态时空分布基本一致;而南部大湖区,丰、枯水期粒径谱分布有较大差异.鄱阳湖悬浮体浓度及粒度分布特征主要是受到水动力、底质及冲淤状态、生物絮凝及人为采砂活动等因素共同影响的结果.

GA-BP网络在谷氨酸菌体浓度软测量中的应用

针对菌体细胞浓度是影响谷氨酸发酵过程重要的生物参数,而其在线实时检测难以实现的状况,采用遗传算法和BP神经网络相结合的方法(GA-BP网络)对其进行软测量。通过对谷氨酸生产工艺过程的分析,找到影响菌体细胞浓度的过程参数,从现场历史数据中选取样本,建立软测量模型。仿真结果表明:新方法可以避免单独使用BP网络陷入局部最小的问题,能加快全局收敛速度,对谷氨酸发酵过程菌体浓度的软测量效果更好。

HPLC测定血浆和尿液中那格列奈对映体浓度

目的:建立手性色谱柱拆分血浆和尿液中那格列奈对映体（D-那格列奈和L-那格列奈）的简便方法。方法:采用Chiralcel OD-R （10μm,0.46cm×25cm）手性色谱柱,流动相为乙腈-0.5mol·L-1高氯酸钠（70:30）,0.5mol·L-1高氯酸调pH2.2,检测波长214nm,流速:0.4mL·min-1,内标法室温测定。结果:血浆中D-那格列奈的线性范围是0.02～20mg·L-1,r=0.9995;L-那格列奈的线性范围是0.08～20mg·L-1,r=0.999 4 ;尿液中D-那格列奈的线性范围是0.02～10mg·L-1,r=09998;L-那格列奈的线性范围是0.08～10mg·L-1,r=0.9997;血浆中D-那格列奈高中低3个质控样品的日内RSD≤6.9％,日间RSD≤8.2％,L-那格列奈高中低3个质控样品的日内RSD≤7.1％,日间RSD≤10.0％;尿液中D-那格列奈高中低3个质控样品的日内RSD≤7.0％,日间RSD≤9.8％,L-那格列奈高中低3个质控样品的日内RSD≤7.3 ％,日间RSD≤10.3％。结论:本方法分离度好,简便快速,完全适用于D-那格列奈人体药代动力学及肝代谢过程中消旋化的研究。

不同时间尺度下长江口海域表层悬浮体浓度变化

长江入海泥沙是中国东部陆架海沉积物的主要来源之一。本文基于MODIS-Aqua卫星的遥感资料并结合实测悬浮体浓度,建立了基于颗粒物后向散射系数的悬浮体浓度的反演方法,获取了2002 2017年长江口海域的表层悬浮体浓度分布,并分析其在潮周期、季节内以及年际等不同时间尺度下的变化特征。结果表明,在潮周期内,长江口122.3°E以西海域表层悬浮体浓度大潮高于小潮,落潮大于涨潮,高潮大于低潮;在季节尺度内,6 8月表层悬浮体浓度逐渐增加。而122.3°E以东海域,则出现相反的情况;长江口122.3°E以西海域的夏季平均表层悬浮体浓度年际变化明显,主要受长江入海水沙量年际变化的影响。长江口122.3°E以东海域表层悬浮体浓度的年际变化几乎不受长江入海泥沙的影响。风向对悬浮体浓度的扩散具有显著的作用,南风有利于高浓度悬浮体向外海扩散,东风则抑制扩展。

东中国海表层悬浮体浓度卫星遥感反演研究进展

用卫星遥感手段反演海洋表层悬浮体浓度(Suspended Sediment Concentration,SSC)来研究其分布和输运的方法已经被广泛使用。东中国海属于水文和光学性质较为复杂的二类水体,表层悬浮体浓度的分布规律和水体的固有光学特性时空变化大,增加了遥感研究的难度。在对前人的研究进行比较和总结后发现,根据实测SSC数据对不同区域、不同时间段(季节、潮汐周期)建立分段模型可以提高整体反演精度。在选择参与反演的波段时,河口和近岸等高SSC海域以及远岸低SSC海域有各自不同的最优波段组合。高SSC海域常使用水体反射率第二反射峰、第一反射峰前波段作正比波段组合参与反演,低SSC海域常使用水体反射率第一峰波段作正比、峰前波段作反比参与反演。同时,在反演模型中考虑泥沙粒径的影响可以显著提升反演精度,并且也有可能在浅海区突破现有遥感研究手段的水深限制。目前模型精度评价标准使用较为混乱,平均相对误差、平均绝对误差和均方根误差等可以作为综合精度评价指标,模型的稳定性则可以用误差敏感性分析方法验证。高时空分辨率的海色卫星传感器的出现使得海洋短时间尺度事件的研究成为海色遥感研究的趋势之一。

基于加权RBF神经网络的诺西肽发酵过程菌体浓度软测量

结合诺西肽发酵过程的实际情况,提出了基于加权RBF神经网络(weighted RBF neural network,WRBFNN)的菌体浓度软测量建模方法。在诺西肽发酵过程非结构模型的基础上,根据隐函数存在定理确定出辅助变量,从而使其选择有严格的理论依据。针对菌体浓度变化范围大这一特点,将传统RBF神经网络(RBFneural network,RBFNN)的误差函数进行了改进;然后根据每批训练样本对被预测对象的预估能力,自适应地为各个批次的训练样本分配权重,进而实施WRBFNN建模。实验结果验证了所提方法的有效性。

芽胞杆菌菌体浓度的快速检测方法研究

为了快速检测芽胞杆菌的菌液浓度,采用分光光度法测定蜡状芽胞杆菌的菌液浓度,代替传统常规费时费力的生物细胞测定法。本研究以不同pH下培养的模式菌株蜡状芽胞杆菌为例,通过可见光分光光度法测定不同pH菌液的吸光度,分别以水和培养基作为空白对照,并与其对应的菌体浓度进行比较分析。利用生物统计软件DPS分析蜡状芽胞杆菌菌液浓度(Y)与其吸光度(X()以水为空白对照)之间有着极好的相关性,其测定的吸光度可以作为快速地检测芽胞杆菌菌体浓度的指标。综上所述,本研究结果证明吸光度法可以代替细胞计数法作为芽胞杆菌的菌体浓度生长变化的指标,且此方法简便、快速、可靠。

基于误差修正的菌体浓度软测量

针对机理模型中参数易受环境影响,结果常常不准,而数据模型对于复杂系统外推能力差的情况,提出了以机理模型为基础,以数据模型为补充,利用数据模型对机理模型的预测结果进行误差修正的方法。将该方法用于菌体浓度的预测,误差修正模型采用RBF神经网络,包含了影响菌体浓度的主要理化因素:温度、溶解氧和pH,以实际测量值为目标对该网络进行训练。训练好的神经网络用来对机理模型的输出进行修正。试验数据表明该方法能有效提高菌体浓度的预测精度。

D-Dimer PLUS测定血浆D-二聚体浓度性能评价

目的验证D—Dimer PLUS测定血浆D-二聚体的各项性能参数。方法参照美国临床实验室标准化委员会（NC—CLS）的相关文件，对D—Dimer PLUS在Sysmex CA7000型全自动血凝仪上测定血浆D-二聚体的性能进行全面的评价。结果检测下限83．86μg／L；线性范围0～2000μg／L；回收率93％～113％；低值和高值批内不精密度（变异系数CV％）5．31％和2．67％，低值和高值总不精密度4．69％和4．14％；与mini—VIDAS（酶联免疫吸附实验）的测定结果进行比对，相关系数r=0．915，平均百分偏差634．6％；内源性干扰物结合胆红素、乳糜微粒、溶血血红蛋白对D-二聚体测定结果产生影响的浓度值分别为299mg／L，882FTU和7．8g／L，游离胆红素和类风湿因子浓度达362mg／L和540，000IU／L时，D-二聚体测定结果没有显著变化；验证参考值范围0～398μg／L，高于厂家提供的参考值范围O～324μg／L，需重新建立参考值范围。结论D—DimerPLUS测定血浆D一二聚体浓度具有符合临床要求的精密度、准确度和灵敏度，可用于临床诊断实验。

生物发酵过程菌体浓度在线检测系统的设计

利用发酵液在无线电频率范围内的电容率是测量频率与菌体浓度的函数 ,提出了一种实时在线检测发酵过程菌体浓度的新方法 ,设计了检测传感器和自动检测系统 。

基于SUKF的海洋溶菌酶发酵菌体浓度软测量

为准确、实时地测量海洋生物酶制剂发酵过程中的菌体活性浓度,提出了基于SUKF(scale unscented transformation kalman filter)算法的非线性状态估计软测量.算法采用Kalman滤波框架,嵌入非敏变换,通过变尺度变换有效解决发酵高维非线性模型采样的聚集劣化效应.在σ点集对称采样策略中,根据发酵各维均值的先验信息增加了均值点.通过采用交叉检验办法选择模型参数,并将算法与支持向量机、径向基神经网络算法进行了试验比对.结果表明,SUKF软测量的训练和测试最小方均根统计误差减少2%左右.该软测量方法不需要建立精确的发酵模型和观测模型.对于非线性系统辨识,SUKF具有更好的泛化性能,且方法精度高.

超声波浓度计用于检测浆体浓度的实践

本文叙述了超声波浓度计的作用机理及工业应用实践，分析了应用中遇到的问题及解决办法，并探讨了其应用前景。

比浊法在测定发酵液菌体浓度中的应用

目前 ,测定发酵液菌体浓度的方法有重量法、平板计数法。重量法操作繁琐、耗时长 ,难以满足控制分析的需要。平板计数法费时且误差较大。采用比浊法测定发酵液菌体浓度 ,根据菌体浓度在一定范围内与吸光度成线性关系 ,通过测菌体浓度和相应吸光度值作工作曲线 ,然后测试样吸光度值 ,在工作曲线上求出菌体浓度。波长和稀释剂的选择是影响准确度的重要因素。根据理论计算和实验 ,选定波长为 62 0nm ,正丁醇、乙醇、氯仿的混合液为稀释剂。实验设备采用光导纤维电极 ,且配有电磁搅拌装置 ,较其它比浊法具有较高的灵敏度和稳定性。光导纤维电极比浊法设备简单、操作方便、快速 ,测量相对误差小于 3 % ,相对标准偏差小于 3 % ,精密度高 ,准确度好 。

谷氨酸发酵菌体浓度的内模控制

针对由于缺乏可靠的生物传感器,谷氨酸发酵中重要的生物参数—菌体浓度不能在线测量,更不能对其实现控制的情况,提出了基于径向基神经网络的内模控制。既解决了由于谷氨酸发酵内部机理复杂而难以建立菌体浓度模型的难题,又实现了谷氨酸菌体浓度的内模控制;同时也解决了内模控制中逆模型建模的问题。仿真结果表明,该方法实现了谷氨酸菌体浓度的有效控制,鲁棒性强、抗干扰能力好,具有良好的实际应用和推广价值。

薯干原料柠檬酸发酵菌体浓度的测定

采用物料平衡的方法导出了碳平衡间接测定菌体浓度的计算公式,并用实验结果进行了验证,结果发现通过碳平衡间测定菌体浓度的计算值与实测值误差甚小,证实了碳平衡法间接测定菌种浓度的可行性,从而解决了粗料发酵生产柠檬酸过程中菌体浓度难于测定的问题,为建立柠檬酸发酵数学模型打下了基础。

微生物生长过程中菌体浓度的软测量

菌体浓度是微生物生长过程中关键的质量指标 .作者利用RBF神经网络建立了微生物生长过程中菌体浓度的软测量模型 ,探讨了软测量模型的动态校正方法 ,通过仿真验证了该方法的有效性 .

基于RBF神经网络的发酵过程菌体浓度的软测量

针对微生物发酵过程中菌体细胞浓度难以实时在线检测的问题,从生物细胞代谢角度分析了发酵过程中生物代谢参数的相关性,找出了能够表示生物变量大小的代谢参数,然后将这些参数作为输入变量,建立了菌体细胞浓度软测量的R B F神经网络模型,为复杂系统中生物量参数的检测提供了一条有效途径。仿真结果表明,该软测量方法具有较高的精度,能很好地应用于生物发酵过程。

温度对一种新的19F化合物活体浓度核磁定量计算的影响

N-(2-甲基丙烯酸乙酯)-N-(3,3,3-三氟丙基)-N-甲基甘氨酸(CBF 3)是本团队新合成的一种19 F化合物。CBF 3核磁共振体外(20°0)与活体(37℃)成像存在温差,用20℃的标准曲线计算其活体浓度可能误差较大。本研究用19 F核磁共振成像分别计算CBF 3在20℃和37℃的各成像参数和标准曲线。结果表明温度变化各成像参数和标准曲线均显著改变,磁化矢量(M19F)变化是引起标准曲线变化的主因。用20℃和37℃的标准曲线计算CBF 3活体(37℃)成像时的浓度范围分别为:-8.91~10.10mg/ml和0.08~18.93mg/ml。相比之下用37℃的标准曲线计算活体浓度更可靠。