随我国的经济的快速发展，环境污染问题日益凸显，而水污染问题因为其影响范围广，处理难度大，处理周期长等特点成为了一项重大环境问题，引起了国家、社会的高度关注。而随工业的大规模发展，工业废水的排放数量惊人，如果不经过处理直接排放将影响诸多人群。由于它成分复杂，有害成分多并且很多属于难降解污染物，因此工业废水的处理方法是很多研究者和国家相关部门关注的重点。生物法作为一种高效、低成本、无二次污染的方法广泛应用在污水处理中，本试验针对工业废水中的主要污染物之一苯酚进行了一系列生物法降解的探究。　　首先利用高指纹特性的衰减全反射傅立叶变换红外(ATR-FTIR)光谱技术联合主成分最小偏二乘分析(PCA-PLS)建立底物浓度浓度与光谱之间的模型，从而达到利用光谱直接检测固体培养基底物浓度的目的。本试验中利用已知底物苯酚系列浓度的固体培养基采集光谱建立了拟合系数99.5％，预测判定系数可以达到99.4％的模型。微生物利用固体培养基中苯酚为碳源将降低固体培养基中底物浓度，因此利用该模型测定了不同微生物生长后固体培养基的底物浓度，计算得到苯酚的降解率。与传统的液体培养基筛选相比，FTIR结合模型的方法简化了筛选步骤，降低转接过程中染菌风险。同时也达到与传统筛选方法相同的筛选结果，并且FTIR方法可以推广到检测其它具有指纹峰的底物，具有一定的推广性和实际应用潜力。　　同位素相对标记与绝对定量(iTRAQ)技术是目前一种新兴的差异蛋白组学分析方法，具有灵敏度高，标记效果好等特点。本试验利用iTRAQ对筛选到的一株在苯酚培养基中快速启动，并可以高效降解苯酚的节杆菌总蛋白进行研究。通过结果分析发现iTRAQ标记检测到了61种可信蛋白，根据其蛋白相邻类的聚簇(Cluster oforthologous Groups of proteins，COG)功能分析基本涵盖了微生物大部分生命活动，有43％的蛋白质与代谢相关，是微生物重要的生命活动。通过差异蛋白分析可知，此株节杆菌具有很多对外界环境变化应激的蛋白质如通用应激蛋白和一些蛋白伴侣，使得此株节杆菌可以快速适应以苯酚为唯一碳源的培养基，并快速启动生长。同时此株节杆菌具有完整的降解苯酚的酶系，苯酚首先羟基化成为邻苯二酚，之后开环氧化，连接CoA进入三羧酸循环进行能量代谢及参与其它碳骨架代谢。　　针对污水的某种底物的混菌菌剂降解系统相比单一菌中具有高稳定性，高效性，而混菌搭配效果的探究却由于菌相互之间的作用的复杂性难以预测，统计学建模方法可以有效解决此问题。本试验采用两种不同的数学建模方法进行拟合，一种是BP神经网络，另一种是支持向量机，对两种方法建立最优模型的参数进行探究，并比较两种建模方法。对于本试验来说，支持向量机是一种简便且拟合精度高的方法，最优模型可以达到88.81％的拟合精度和72.02％预测能力，而BP神经网络只能达到76.08％的拟合精度和50.73％预测能力。实验结果表明，样本容量的大小决定了模型预测能力，小容量的样本采用支持向量机和采用BP神经网络建模相比较，支持向量机对小样本量的模型拟合能力更好。综合以上结果，采用支持向量机拟合混菌菌剂降解苯酚效果更加贴近真实情况。