ABR反应器的设计

类似于多个UASB反应器串联起来运行的ABR反应器具有多种其它反应器不具备的优点，在处理化工颜料黄高盐生产废水的工程中，结合将高效复合微生物技术用于厌氧水解一连续曝气生化工艺取得成功；对ABR反应器而言，正确的设计参数是工程运行成功的保证。     

ABR处理滞头废水试验研究

以去除蛋白后的滞头废水为基质对厌氧折流板(ABR)反应器处理效果进行研究,分析了ABR反应器的工艺特征和运行稳定性,同时对反应器各格室颗粒污泥特性进行分析.结果表明:ABR反应器在(35±1)℃,HRT为32 h,进水COD浓度由500 mg/L逐步提高到5 000 mg/L,运行稳定后,COD去除率保持在90％以上;...     

用ABR处理中药废水的实践

文中对ABR反应器处理中药废水的效果及运行特性进行了研究。研究表明，在实验范围内，反应器的COD去除率在79％上，即使在有机负荷为5．05kgCOD／（m^3·d）时，COD去除率也可以达到75％以上：当水力停留时间为24h，提高有机负荷ABR反应器的COD去除率先升高后降低；BOD/COD的比值可达0．50。     

ABR-生物接触氧化法处理果汁废水实验分析

厌氧式折流反应器(Anaerobic Baffled Reactor,简称ABR)是一种新型高效厌氧反应器,具有工艺技术简单、建设投资费用低、运行管理方便、固液分离效果好、出水水质好、运行稳定可靠、对有毒物质适应性强等优点,是一种极具开发应用前景的废水生物处理新技术。ABR最大的特点是在反应器中设置上下折流板而在水流方向上形成依次串联的隔室,从而使其中的微生物种群沿长度方向的不同隔室实现产酸和产甲烷相的分离。该反应器具有结构简单,截留污泥能力强,系统处理效果稳定,运行管理方便等优点。分析了ABR及ABR与其它工艺的联合在果汁废水处理方面的应用。     

HABR反应器处理啤酒废水的实验研究

采用复合式折流板厌氧反应器(HABR)处理啤酒废水,并进行了实验研究。试验内容包括厌氧污泥的接种驯化、反应系统的启动运行、在不同影响因素下的运行研究以及和普通折流板厌氧反应器的对比实验等。结果表明:在实验启动开始、启动中期、启动成熟期,ABR反应器内的COD平均去除率分别为40.72%、57.1%、63.64%,HABR反应器内的COD平均去除率为分别43.8%、69.9%、71.78%。HABR反应器处理啤酒废水的最佳水力停留时间为18～24h,温度为25℃,当进水COD为1500mg/L左右时,COD去除率最高达到75%。通过与普通ABR反应器作对比实验,得出带有填料的HABR反应器无论在启动过程还是稳定运行阶段都表现出比ABR更好的效果,具有更高的稳定性。     

垃圾渗滤液生物处理系统BP人工神经网络模型

垃圾渗滤液成分复杂,变化范围大．对其调试及长期持续良好运行存在较大困难。本文针对武汉市二妃山垃圾渗滤液的调试运行数据,利用人工神经网络原理,建立BP人工神经网络垃圾渗滤液生物处理模型来预测处理效果．确定最优反应条件。实验结果显示网络具有良好的收敛特性,模型具有工程实用价值。     

ABR-接触氧化-气浮处理印染废水与工程应用

利用厌氧折流板反应器(ABR)-接触氧化-气浮组合工艺处理印染废水,对工程设计参数进行探索。结果表明:ABR停留时间12h,接触氧化COD容积负荷为0.6 kg/(m3.d),经脱色气浮后出水COD、色度等指标均能达到GB4287—92《纺织染整工业水污染物排放标准》一级排放标准,且运行效果稳定,费用较低。     

ABR处理低浓度废水的研究进展

厌氧折流板反应器(ABR)作为一种新型高效的处理工艺,不仅在处理高浓度有机废水的研究和应用方面取得了较大的进展,而且在处理低浓度废水方面也越来越引起重视。总结了应用ABR处理低浓度废水的研究进展,着重分析介绍了反应器启动和运行效能,以及溶解性微生物产物(SMP)对处理效果的影响。     

出水回流对ABR反应器启动过程中污染物去除效果和微生物种群的影响

出水回流对厌氧折流板反应器(ABR)抗酸化性能及机制的影响研究是提升高负荷ABR稳定运行研究的热点.因此,本文采用ABR处理模拟废水,采用常温、高负荷启动方式,研究回流对ABR启动过程中运行效果、挥发性脂肪酸(VFA)及微生物种群分布的影响.结果显示,回流对ABR的COD去除率影响不大,但可使反应器的pH值更稳定;回流反应器中的VFA累积速率降低了1/3,有利于减少VFA的积累;回流反应器中的微生物主要有短杆菌、球菌、链球菌及拟杆菌等,回流提高了反应器中的微生物多样性,从而提高了微生物种群的稳定性.回流反应器中真细菌、古细菌、产氢产乙酸菌和耗氢产乙酸菌的相对丰度均高于不回流反应器,真细菌平均高出8.5%,古细菌平均高出4.5%,产氢产乙酸菌和耗氢产乙酸菌分别高出3.5%和3.0%.通过回流能够调控pH值、VFA浓度、微生物种群结构及分布,进而提升ABR反应器的抗酸化性.     

低浓度下冲击负荷对厌氧折流板反应器的影响

采用一个9.9L的厌氧折流板反应器处理低浓度废水(500mgCOD/L左右),研究了有机冲击负荷、水力冲击负荷对反应器运行性能的影响。结果表明,ABR具有极好的抗冲击负荷的能力,在350%的水力冲击负荷、持续时间2.5h下仅需4h即可恢复原状。ABR受有机冲击负荷的影响较复杂,在50%和100%浓度的有机冲击负荷下,反应器约经8h恢复原来的水平。在低浓度废水的定义范围之内(COD<1000mg/L),进水COD浓度突然上升等有机冲击负荷不会损害ABR反应器的处理性能,相反可有一定的改善作用。ABR反应器的多隔室结构使之存在缓冲区等分区现象,从而提供了良好的抗冲击负荷的能力。     

自适应人工鱼群-BP神经网络算法在径流预测中的应用

为了提高水库和河流中长期径流预测精度,提出了弹性自适应人工鱼群算法(RAAFSA)。应用RAAFSA算法训练BP神经网络,实现BP神经网络参数优化,形成弹性自适应人工鱼群-BP神经网络混合算法(RAAFSA-BP),对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,弹性自适应人工鱼群优化的BP神经网络算法收敛速度快于BP神经网络算法、人工鱼群-BP神经网络算法和RBF神经网络算法。该混合算法克服了BP神经网络和人工鱼群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,输出稳定性好,预报精度显著提高,每次预测相对误差绝对值都小于6%,合格率达到100%。该算法成功地解决了石泉水库中长期径流预测精度不高的难题,可有效用于水库和河川中长期径流预测。     

双基球扁药工艺优化仿真研究

目的优化双基球扁药成球工艺参数,解决由于目前双基球扁药理论研究不充分、控制模型不明确、生产工艺参数调控依靠人工经验所导致的药品成球后直径、弧厚偏差大的问题。方法利用BP神经网络在处理复杂非线性映射问题上的强大的能力,对成球关键工艺参数与成球质量指标进行建模,并应用成球工艺过程仿真数据对其进行训练,将训练得到的BP神经网络模型用于优化成球工艺参数。同时利用仿真数据进行检验模型的可靠性。结果训练后BP神经网络均方误差为0.001,成球直径误差率为1.27%,成球弧厚误差率为2.08%,成球质量参数误差均很小,可以满足工艺要求。结论该BP神经网络模型具有较高精度,适用于含能材料工艺优化,提出的成球工艺优化方法能有效降低成球试制成本,缩短生产周期。     

用BP神经网络模型定量估算石化企业炼油废水处理中的VOCs

将BP神经网络理论引入石化企业炼油厂废水处理中的VOCs挥发量估算。在分析影响VOCs挥发因素的基础上,利用基于MATLAB神经网络工具箱的图形用户界面GUI,建立了石化企业炼油废水处理中VOCs挥发量估算的BP神经网络模型。用该模型对样本集进行了学习训练和仿真测试,并将训练好的神经网络应用于相关实例的估算。结果表明,应用BP神经网络方法进行石化企业炼油废水处理中VOCs挥发量估算结果与美国环保局推荐软件WATER9的计算结果误差在1.49%~17.46%之间,为石化企业炼油废水处理中VOCs挥发量估算提供了一种较为可靠的方法。     

神经网络模型在环境现状评价中应用研究

人工神经网络技术具有很强的非线性映射能力和并行性、自适应、容错性及自学能力,已广泛应用于包括环境在内的多学科领域。文章将人工神经网络技术应用于环境影响评价中,通过案例研究用人工神经网络解决环境评价中的问题。以山西吕梁地区环境影响评价为案例,选择人工神经网络中的BP网络,径向基网络和自组织竞争网络等三种网络模型对其进行环境影响现状评价,并对评价结果作对比分析,通过网络设计、网络训练和模拟,结果说明BP神经网络模拟结果比其它两种方法更贴近环境质量现状。同时对不同参数选取得到的结果进行分析,并经过网络参数的不断调整提高评价结果的精度,总结出各种神经网络模型在环境评价应用过程中参数的选取方法。尝试用神经网络解决环境评价中的问题,使环境工作中的方法技术更科学。     

应用BP神经网络预测城市需水量的探析

在对辽宁省营口市城市需水量预测中，采用BP人工神经网络方法对该市人均综合用水量进行预测。进而预测出城市需水量，取得了满意效果。从精度检验、数据类比和趋势分析等角度，论证了此种预测方法的可行性和有效性。     

水质综合评价的人工神经网络模型

为探讨水质综合评价的客观方法,以成都市金堂县东风水库水质资料为例,建立了地面水水质综合评价的BP网络和Hopfield网络模型。BP网络模型以单输出代替多输出可保证评价结果的唯一性。Hopfield网络更优于BP网络,既适用于定量指标的水质参数又适用于定性指标的水质参数,而且使水质评价形象化     

BP及RBF人工神经元网络对臭氧生物活性炭水处理系统建模的比较

运用BP和RBF人工神经元网络建立臭氧生物活性炭系统模型,考察了两个网络对水处理系统建模的适应性。研究表明,BP和RBF人工神经元网络的臭氧生物活性炭系统模型准确地描述了系统影响因素的关系,可以求出系统中臭氧的经济投量;用BP人工神经元网络建立水处理系统模型,泛化能力好,但逼近速度较慢;运用RBF人工神经元网络建模,泛化能力较差,但逼近速度快。该项研究克服了运用传统方法建模的不足,为实现水处理系统的优化设计提供了可行的途径。     

基于MATLAB的BP神经网络模型在漠阳江水质评价中的应用研究

为提高水质评价的准确性,基于MATLAB及人工神经网络理论,采用误差反向传播的BP算法建立漠阳江水质评价模型,充分利用神经网络的非线性映射特性,取7项常规地表水水质评价指标对漠阳江水质进行评价,并将BP神经网络评价结果与单因子评价法及综合指数法的评价结果进行比较,网络运行结果表明一致效果良好.同时较传统的水质评价方法,该网络具有较高的识别精度,提高了水质评价等级的准确性,使评价的结果更具有科学性.     

GA-BP神经网络在铜合金海洋腐蚀预测中的应用

目的 充分利用海洋腐蚀数据,深入分析数据规律.方法 在BP神经网络的基础上引入遗传算法,以克服神经网络模型固有缺陷,提高预测精度和训练速度.结果 对GA-BP人工神经网络进行了简要阐述,并以铜合金在海水中的腐蚀数据为例,应用GA-BP人工神经网络建立了海水腐蚀预测模型,对预测结果进行了评价.结论 预测结果表明,模型能满足设计要求,具有较好的泛化能力.     

利用复介电常数和BP人工神经网络进行浓度预测的研究

制备了一定含水率不同浓度的CuCl2的PVA样品,用微波矢量网络分析仪和微波传感器测量S11参数,计算得到相对复介电常数。以样品相对复介电常数的实部、虚部及对应频率作为输入,以CuCl2溶液的浓度作为输出,建立BP人工神经网络模型。用训练样本集对网络训练后,检验样本的预测结果与实际值最大误差为0.97%。结果表明,利用复介电常数和BP人工神经网络进行浓度预测是一种很好的方法,进而为环境监测提供了方法依据。