简介：大量温室气体CO2的存在严重影响环境,而咪唑型离子液体具有独特的气体溶解性,在CO2捕集方面的应用较为广泛。基于定量结构-性质相关性（QSPR）原理提出了一种新的描述符——拓扑指数（TopologicalIndex,TI）描述符,研究了咪唑类离子液体捕集CO2的性能与其拓扑指数描述符之间的内在定量关系。应用遗传算法获得与捕集量最为密切相关的一组拓扑指数描述符,将其与温度和压力一起作为输入参数,分别采用多元非线性回归算法及支持向量机算法建立了咪唑类离子液体捕集CO2性能与其拓扑指数描述符之间的非线性模型。通过多元非线性回归算法得出训练集和测试集的决定系数分别为0.771和0.754,由支持向量机算法得出训练集和测试集的决定系数分别为0.990和0.981。对预测模型进行了评价验证及稳定性分析,结果表明,两种模型均具有良好的稳定性能和预测能力。根据拓扑指数描述符所建立的预测模型为工程应用提供了一种预测咪唑类离子液体捕集CO2性能的有效方法。

简介：自农药厂废水中分离到一株广谱菊酯类杀虫剂降解菌JZL-3，经过形态、生理生化试验及16SrDNA序列分析，鉴定其属于节杆菌属（Arthrobactersp．）。该菌能降解目前市场上使用的7种主要菊酯类杀虫剂，降解速率山高到低为：氯菊酯、甲氘菊酯、氯氰菊酯、氰戊菊酯、联苯菊酯、功夫菊酯和溴氰菊酯。对氯氰菊酯的最适降解温度为30℃，最适pH值为7．0，初始接种量在一定范围内（1％～5％）与降解率呈正相天。菌株JZL-3对氯菊酯和氯氰菊酯顺反异构体的降解没有显著的差异，不同于已有的关于菊酯类杀虫剂生物降解具有显著立体异构选择性的结论。