正渗透MBR中膜污染因子识别及超声波控制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    51108424
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    林红军
  • 依托单位：
    浙江师范大学
  • 学科分类：
    E1002.城市污水处理与资源化
  • 结题年份：
    2014
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

水资源短缺和水环境污染是世界各国面临的重大难题，对污水处理并回用是缓解该问题的有效途径。膜生物反应器（MBR）是一种高效的污水处理和回用技术，但膜污染问题成为制约该项技术推广应用的主要瓶颈。本项目从膜过程和膜面污泥层控制的角度出发，提出结合正渗透（FO）膜过程和超声波技术控制膜污染的新思路，发展复合式FOMBR。通过对FOMBR中污泥混合液体系和膜面污泥层的物理、化学、生物及空间分布特征的表征，分析研究这些特征与膜污染的关系，识别出复合式FOMBR系统的主要膜污染因子及特征。同时考察超声波对主要膜污染因子的影响。在这些研究的基础上，通过数学建模的方法建立基于人工神经网络的膜污染控制和预测模型。本项目的研究不仅是构建高效膜污染控制方法的一条崭新途径，也是对高效污水处理和回用技术的进一步发展,具有重要的科学意义。

结项摘要

膜生物反应器（MBR）是一种高效的污水处理和回用技术，但膜污染问题成为制约该项技术推广应用的主要瓶颈。本项目从膜过程和膜面污泥层控制的角度出发，提出结合正渗透（FO）膜过程和超声波技术控制膜污染的新思路。我们对膜污染机制进行了系统的分析研究，提出了两种新的膜污染机制和理论：膜面污泥层过滤的渗透压效应，和曲面条件下膜污染的界面热力学机制。以这些理论为基础，对主要膜污染影响因子进行识别，分析和理清了主要因子影响膜污染的作用方式和途径。同时给出了相关膜污染机制的数学模型，为膜污染控制提供了理论指导。本项目还研究了超声波对膜、污泥和反应器性能的影响，优化了操作条件。项目执行期间，共发表学术论文37篇，其中34篇SCI论文，SCI 影响因子总和为141，发表SCI长篇综述论文3篇，被认为是MBR领域的经典著作。

项目成果

期刊论文数量（40）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Author#39;s responses to the comment by Seong-Hoon Yoon on A new insight into membrane fouling mechanism in submerged membrane bioreactor: Osmotic pressure during cake layer filtration published in Water Research, vol. 47, pp. 2777-2786,
作者
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Water Research
  • 影响因子：
    12.8
  • 作者：
    Peng, Wei;Chen, Jianrong;He, Yiming;Ding, Linxian;Wang, Aijun;Lin, Hongjun;Hong, Huachang;Zhang, Ye;Yu, Haiying
  • 通讯作者：
    Yu, Haiying
Comparing Two New Composite Photocatalysts, t-LaVO4/g-C3N4 and m-LaVO4/g-C3N4, for Their Structures and Performances
比较两种新型复合光催化剂 t-LaVO4/g-C3N4 和 m-LaVO4/g-C3N4 的结构和性能
  • DOI：
    10.1021/ie4043856
  • 发表时间：
    2014-04-09
  • 期刊：
    INDUSTRIAL & ENGINEERING CHEMISTRY RESEARCH
  • 影响因子：
    4.2
  • 作者：
    He, Yiming;Cai, Jun;Fan, Maohong
  • 通讯作者：
    Fan, Maohong
Efficient degradation of RhB over GdVO4/g-C3N4 composites under visible-light irradiation
GdVO4/g-C3N4 复合材料在可见光照射下高效降解 RhB
  • DOI：
    10.1016/j.cej.2012.11.074
  • 发表时间：
    2013-01-15
  • 期刊：
    CHEMICAL ENGINEERING JOURNAL
  • 影响因子：
    15.1
  • 作者：
    He, Yiming;Cai, Jun;Luo, Mengfei
  • 通讯作者：
    Luo, Mengfei
Simultaneous determination of dopamine and uric acid using layer-by-layer graphene and chitosan assembled multilayer films
层层石墨烯和壳聚糖组装多层膜同时测定多巴胺和尿酸
  • DOI：
    10.1016/j.talanta.2013.09.023
  • 发表时间：
    2013-12-15
  • 期刊：
    TALANTA
  • 影响因子：
    6.1
  • 作者：
    Weng, Xuexiang;Cao, Qingxue;Wu, Lanju
  • 通讯作者：
    Wu, Lanju
A study on the direct electrochemistry and electrocatalysis of microperoxidase-11 immobilized on a porous network-like gold film: Sensing of hydrogen peroxide
多孔网络状金膜上固定微过氧化物酶-11的直接电化学和电催化研究：过氧化氢的传感
  • DOI：
    10.1007/s00604-013-0960-4
  • 发表时间：
    2013-02
  • 期刊：
    Microchimica Acta
  • 影响因子：
    5.7
  • 作者：
    Meng, Zi-Yan;Lu, Ya-Hui;Lin, Hong-Jun;Feng, Jiu-Ju
  • 通讯作者：
    Feng, Jiu-Ju

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其他文献

多溴代联苯醚及其代谢产物的正辛醇-空气分配系数的预测模型
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    --
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  • 期刊：
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  • 作者：
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    陈建荣
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    2017
  • 期刊：
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  • 通讯作者：
    林红军
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    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    科学通报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    袁泉;陈建荣;林红军;洪华嫦
  • 通讯作者：
    洪华嫦

其他文献

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林红军的其他基金

膜生物反应器中膜污染热力学基础机制及控制原理
  • 批准号：
    52370051
  • 批准年份：
    2023
  • 资助金额：
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MBR中基于荷叶仿生膜污染控制策略的界面热力学机制研究
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膜生物反应器中膜污染的界面热力学机制及其调控研究
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相似国自然基金

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相似海外基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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