| 第—部分 序言 | 第10-39页 |
| 1．1 木素生物降解研究进展 | 第10-21页 |
| 1．1．1 木素-降解酶体系 | 第11-14页 |
| 1．1．2 木素降解酶的基本特性与作用机制 | 第14-17页 |
| 1．1．3 木素大分子生物降解反应途径及其·OH中间体的直接检测 | 第17-21页 |
| 1．2 白腐菌降解木素性能评价及其影响因素 | 第21-25页 |
| 1．2．1 白腐菌的选育与性能评价 | 第21-22页 |
| 1．2．2 生理条件对白腐菌产酶效果的影响 | 第22-25页 |
| 1． 通气方式的影响 | 第23页 |
| 2． 主要营养源的作用 | 第23-25页 |
| 3． Mn~（2+）作用及其它影响因素 | 第25页 |
| 1．3 三段漂废水特性与生物处理 | 第25-32页 |
| 1．3．1 漂白废水污染特性 | 第26-28页 |
| 1．3．2 漂白废水生物处理影响因素 | 第28-30页 |
| 1． 碳源作用 | 第28页 |
| 2． 氮源作用 | 第28-29页 |
| 3． 供氧方式及其它因素的影响 | 第29-30页 |
| 1．3．3 生物吸附在废水处理中的作用 | 第30-32页 |
| 1．4 人工神经网络（ANN）在有机物结构-可生物降解性相关性分析中的应用 | 第32-39页 |
| 1．4．1 人工神经网络基本原理 | 第32-34页 |
| 1．4．2 有机物结构定量描述方法 | 第34-36页 |
| 1．4．3 人工神经网络技术的应用前景展望 | 第36-39页 |
| 第二部分 P．chrysosprium处理麦草纤维原料 | 第39-63页 |
| 2．1 材料和方法 | 第39-43页 |
| 2．1．1 试验材料 | 第39-40页 |
| 2．1．2 试验方法 | 第40-43页 |
| 2．1．3 仪器设备 | 第43页 |
| 2．2 结果与讨论 | 第43-61页 |
| 2．2．1 P．chrysosprium处理麦草原料营养条件研究 | 第43-51页 |
| 1． 试验设计与试验结果 | 第44-46页 |
| 2． 营养源及Mn~（2+）浓度的影响 | 第46-51页 |
| 2．2．2 发酵时间对P．chrysosprium处理麦草纤维原料的影响 | 第51-55页 |
| 1． 发酵时间对原料木素降解率的影响 | 第51-53页 |
| 2． 发酵时间对P．chrysosprium处理麦草木素降解选择性指数的影响 | 第53-54页 |
| 3． 木素降解效果的间接评价方法 | 第54-55页 |
| 2．2．3 P．chrysosprium预处理对碱法麦草浆的影响 | 第55-57页 |
| 2．2．4 生物降解木素结构红外光谱分析 | 第57-61页 |
| 2．3 小结 | 第61-63页 |
| 第三部分 漂白废水生物处理 | 第63-83页 |
| 3．1 材料与方法 | 第64-67页 |
| 3．1．1 试验材料 | 第64-65页 |
| 3．1．2 试验方法 | 第65-67页 |
| 3．1．3 主要仪器与设备 | 第67页 |
| 3．2 结果与讨论： | 第67-82页 |
| 3．2．1 漂白废水COD测定方法研究 | 第67-71页 |
| 1． 标准曲线制作 | 第68-69页 |
| 2． COD测定方法比较 | 第69-71页 |
| 3．2．2 废水生物处理条件研究 | 第71-74页 |
| 1． 葡萄糖添加量对COD的影响 | 第71-72页 |
| 2． 硫酸铵添加量对降低COD值的影响 | 第72-73页 |
| 3． E段漂白废水生物脱色研究 | 第73-74页 |
| 3．2．3 P．chrysosprium处理E段漂白废水组分GC-MS分析 | 第74-82页 |
| 3．3 小结 | 第82-83页 |
| 第四部分 白腐菌降解氯代酚动力学研究 | 第83-98页 |
| 4．1 材料和方法 | 第83-85页 |
| 4．1．1 试验材料 | 第83-84页 |
| 4．1．2 试验方法 | 第84-85页 |
| 4．1．3 仪器与设备 | 第85页 |
| 4．2 结果与讨论 | 第85-96页 |
| 4．2．1 P．chrysosporium降解氯代酚试验 | 第85-88页 |
| 4．2．2 白腐菌对氯代酚的生物吸附作用 | 第88-92页 |
| 1． 标准曲线制作 | 第88-90页 |
| 2． 生物吸附试验结果 | 第90-92页 |
| 4．2．3 白腐菌生长速率与2，4-二氯酚降解速率相关性判别 | 第92-93页 |
| 4．2．4 底物-降解菌关系模型 | 第93-94页 |
| 1． 菌体生长动力学 | 第93页 |
| 2． 底物消耗动力学 | 第93-94页 |
| 4．2．5 模型参数计算与相关性分析 | 第94-96页 |
| 4．3 小结 | 第96-98页 |
| 第五部分 BP算法建立酚类化合物生物降解性能预测模型 | 第98-109页 |
| 5．1 建模原理与方法 | 第99-103页 |
| 5．1．1 建模原理 | 第99-100页 |
| 5．1．2 分子结构量化方法 | 第100-101页 |
| 5．1．3 BP网络结构 | 第101-103页 |
| 5．2 结果分析 | 第103-108页 |
| 5．3 小结 | 第108-109页 |
| 第六部分 结论 | 第109-112页 |
| 附录： 为计算分子连接性指数编写的QBASIC源程序 | 第112-115页 |
| 参考文献 | 第115-124页 |
