植物碳源调控对人工湿地脱氮效果的影响

针对人工湿地中有机碳源不足造成的脱氮效率不高的问题,向人工湿地中投加植物碳源用以改善人工湿地内部碳氮比低的状况。通过比较芦苇秸秆、梧桐树皮、梧桐树叶、玉米芯4种植物碳源分解时有机物、氮元素的释放规律,从而确定玉米芯为最佳植物碳源,并采用水平潜流人工湿地系统模型研究了投加玉米芯对人工湿地系统脱氮效果的影响。试验发现,空白湿地系统COD的平均去除率为38.71%,总氮的平均去除率为34.24%,玉米芯湿地系统则在保证COD平均去除率38.52%的同时,提高总氮平均去除率到70.55%,证明了植物碳源调控提高人工湿地脱氮效果的可行性与高效性。     

模块化填料人工湿地处理农村生活污水

构建美人蕉(Canna indicate L.)潜流人工湿地系统,对比研究基于模块化填料的人工湿地系统(MS-C-S)和基于普通碎石填料的人工湿地系统(GS-C-S)对农村生活污水的处理效果。结果表明,模块化填料对氨氮和总磷的去除率明显高于碎石填料。在MS-C-S和GS-C-S系统运行5 d后,MS-C-S系统对氨氮的去除率高达54.2%～69.4%,而GS-C-S系统仅为13%～28%;MS-C-S系统对总磷去除率77.7%～83.5%,而GS-C-S仅为54.5%。MS-C-S系统对氨氮和COD的去除率比MSU-S分别高出约23%和11%;而MS-C-S和MS-C-L系统对氨氮、总磷和COD的去除趋势和去除效果都几乎相近。模块化填料及以其为基质的人工湿地系统可以很好地去除氨氮、总磷和COD,有一定的应用前景。     

人工湿地净化造纸废水尾水及优势植物筛选

通过象草、灯芯草、水葱、风车草4种植物人工湿地系统对造纸废水的处理,探讨了湿地系统对COD、NH+4-N和TP的去除能力,考察了湿地植物的净化作用与效果。结果表明,植物的引入能显著提高湿地系统对造纸废水的处理效果;植物人工湿地系统中COD、NH+4-N和TP去除率均随水力停留时间的延长而增加;4种植物人工湿地系统对COD去除效果均较好,其中水葱湿地系统最佳,COD去除率可达98%以上;水葱和灯芯草湿地系统对NH+4-N和TP的去除效果较好,其去除率分别可达85%和80%以上。综合比较4种植物的综合净化能力,水葱和风车草最好,灯芯草次之,象草最差,水葱和风车草是人工湿地处理造纸废水的适宜选择。     

菖蒲人工湿地对城市生活污水的净化研究

分别研究了土壤、粉煤灰和土壤及粉煤灰3种基质构建的菖蒲模拟人工湿地系统对城市生活污水的净化效果,并探讨了进水流量对城市生活污水净化效果的影响。结果表明,用粉煤灰基质构建的菖蒲模拟人工湿地系统的TP、TN、NH4+-N、浊度净化效果最佳,去除率最高,分别可达99.7%、85.8%、99.5%、99.3%;用粉煤灰和土壤基质构建的菖蒲模拟人工湿地系统的COD净化效果最佳,去除率最高,可达83.2%。因此,菖蒲人工湿地系统对城市生活污水的净化能力强,尤其适合广大中小城市生活污水的处理,具有极其广阔的应用与推广前景。     

基质结构对水平潜流人工湿地净化效果影响

为研究基质填充结构变化对人工湿地净化效果的影响,构建2个不同基质结构的对比水平潜流人工湿地实验系统,对城市污水处理厂出水进行深度处理。实验结果表明,1～7 mm石英砂均混填充结构人工湿地系统对COD、NH4+-N和TP的平均去除率分别为49.5%,40.1%和56.1%;比较而言,1～7 mm石英砂分层填充结构湿地系统对3种污染物的平均去除率分别为53.7%,60.4%和68.6%。方差分析表明,不同石英砂结构的人工湿地对COD、NH4+-N及TP的净化效果差异显著(p<0.05)。此外,不同水力停留时间条件下,基质填充结构不同的湿地系统对以上3种污染物的净化效果也存在显著差异(p<0.05),去除率随着水力停留时间的增加而升高,当HRT为36 h时,各系统均能取得较好的净化效果。     

冬季组合工艺处理灌溉尾水的运行效果

采用水耕蔬菜人工湿地与垂直流人工湿地组合工艺处理农村生活污水灌溉尾水,针对冬季灌溉尾水量大,而系统处理效果下降问题,对组合工艺进行了运行效果及水力负荷等工艺参数的优化研究。大棚对系统能起到一定的保温效果,系统进出水水温均高出未采取保温强化措施系统2℃左右。在冬季水耕蔬菜人工湿地与垂直流人工湿地受温度影响,污染物去除效能显著下降,随着水力负荷的增大,水耕蔬菜人工湿地对COD、TN及TP的平均去除率和去除负荷呈先增加后减小趋势,其对COD、TP的平均去除率均在0.3 m~3/(m~2·d)附近达到最大,分别为33.4%和11.5%,TN的平均去除率在0.4 m3/(m~2·d)附近达到最大,为8.5%;垂直流人工湿地随着水力负荷的增大,对COD、TN、NH_4~+-N和TP的平均去除率的变化趋势与水耕蔬菜人工湿地相似,在0.2 m~3/(m~2·d)处达到最大,分别为56.3%、29.3%、23.8%和31.3%。上述结果与人工湿地在其他温度较高季节去除率一般随水力负荷降低而呈上升趋势的结果显著不同,表明在冬季依靠一味降低水力负荷无法达到提高系统去除效能的目的。     

植物对潜流人工湿地净化微污染水效果的影响研究

以4种湿地植物为实验对象,在野外构建中试潜流人工湿地,研究了不同植物及植物连根收割对湿地运行效果的影响。结果显示,植物明显提升了湿地的去污效果;其中美人蕉湿地的TP和NH4+-N去除率最高,达到55.6%和78%;空心菜湿地的TN去除率最高,达到80.5%;芦竹湿地的COD去除率最高,为26.6%;植物连根收割后,湿地运行效果下降;其中TN去除率降至空白水平之下,而其他污染指标下降至略高于空白的水平。     

接触氧化-人工湿地去除印染废水中的COD

采用絮凝沉淀＋接触氧化＋人工湿地工艺处理印染废水中COD研究.结果表明,斜板沉淀池出水COD平均值为1322 mg/L,此间COD去除率为38.6%;二沉池出水COD平均值为71 mg/L,此段COD去除率达94.6%;人工湿地出水COD平均值为37 mg/L,人工湿地COD去除率为48.0%.处理设施COD总去除率98.3%.     

潜流人工湿地污染河水处理系统中的填料堵塞问题研究

利用潜流人工湿地系统处理污染河水,水力负荷为0.15 m3/(m2·d).研究了该系统长期运行过程中的填料堵塞问题及其对污染物去除率的影响.构建了潜流人工湿地污染河水处理中试系统,在运行两年后,潜流人工湿地填料存在一定的堵塞现象,填料孔隙率最大减少了2.67%.填料孔隙堵塞现象主要发生在该中试系统的前段(沿水流方向距进水点0～5 m),其填料堵塞物质主要为无机颗粒物.植物对填料堵塞问题的改善作用并不显著.填料的部分堵塞对该中试系统中污染物的去除率有一定的影响,运行第2年氨氮的去除率略有降低,而COD的去除率有增加的趋势.     

四川望佳人工湿地系统生活污水净化效果

取样监测分析了望佳人工湿地系统各组成单元对COD、TN、NH3-N、TP和SS的去除效果。在水力负荷为0.18 m3/m·d、温度为8~19℃、p H为6~8的条件下,分析结果表明,各单元COD、TN、NH3-N、TP和SS的系统去除率满足:人工快渗池>厌氧调节池>1号表流湿地>潜流湿地>氧化塘>2号表流湿地>1号水平潜流湿地>2号水平潜流湿地,其中人工快渗池单元的系统去除率平均值分别为21.21%、22.74%、22.49%、25.58%和30.85%。监测期间COD、TN、NH3-N、TP和SS的总去除率平均值分别为89.41%、90.27%、89.89%、89.89%和92.28%,系统出水达《城镇污水处理厂污染物排放标准》GB18918-2002一级标准的B标准。监测表明,该湿地设计偏于保守,还可以优化设计单元以减少建设和运行成本。     

BP神经网络对蚯蚓滤池处理COD的模拟预测

基于蚯蚓滤池处理去除污染物的非线性特点,利用BP神经网络建立了蚯蚓滤池处理COD的基本模型结构。同时对实验数据进行了验证和预测,通过权值贡献率分析确定了各种输入因素对COD出水浓度的影响。结果表明:COD的出水模型预测值与实际值平均误差较小,模型稳定,预测效果好。输入神经元为4,隐含神经元为8,输出神经元为1,学习速率为0.1,动量为0.1,训练次数为10 000的BP神经网络模型,预测的COD出水值最接近真实值。COD进水浓度对COD出水影响最大,符合理论研究结果。BP神经网络模型建立的成功为后续生活污水智能化控制的研究提供了相应的理论基础。     

高盐工业废水人工湿地处理中植物的筛选

通过人工湿地中试实验,考察了芦苇、睡莲、水葱、狭叶香蒲和宽叶香蒲水生植物单元对经生化处理的石油和精细化工工业区的工业废水中盐含量较高、氮磷营养盐含量较低和化学需氧量(COD)含量较高的废水中污染物的去除情况,研究了在植物不同生长阶段系统中COD的去除同盐度之间的关系,探讨了盐度差异对植物生长状况的影响,为确定人工湿地适合的进水盐度,达到有效去除高含盐量工业废水中有机污染物提供依据。结果表明,芦苇、睡莲和狭叶香蒲3种植物单元内高含盐量工业废水中污染物的净化效果较水葱和宽叶香蒲单元的净化效果好:前3种植物单元内COD、生化需氧量(BOD)和总磷(TP)的去除率大约在38%、55%和62%左右,而水葱和宽叶香蒲2种植物单元内COD、BOD和TP的去除率大约在30%、36%和52%左右;系统中各个单元内总氮(TN)去除率都在85%以上。在植物的不同生长阶段,人工湿地系统中氯离子浓度与COD浓度之间的相关性存在差异:植物生长初期,系统中氯离子浓度与系统中COD浓度之间无显著相关性,而在植物生长旺期和末期,两者则成正相关关系。因此,需根据植物的生长阶段调整人工湿地的进水盐度。     

垂直流人工花卉湿地模拟系统净化污水的效果

通过在垂直流模拟人工土柱上种植不同的花卉植物，研究了垂直流花卉人工湿地对污水COD、BOD5、TN和TP的净化效果的影响。结果表明，所选用的5种陆生花卉，甚至鲜切花卉对化粪池污水有比较好的净化效果，它们对BOD5的去除率可达到92．04％以上，对TP的去除率甚至可达到97．77％以上。而且种植花卉植物的人工湿地出水水质要好于不种植物的对照湿地系统。     

垂直流人工花卉湿地模拟系统净化污水的效果

通过在垂直流模拟人工土柱上种植不同的花卉植物,研究了垂直流花卉人工湿地对污水COD、BOD5、TN和TP的净化效果的影响.结果表明,所选用的5种陆生花卉,甚至鲜切花卉对化粪池污水有比较好的净化效果,它们对BOD5的去除率可达到92.04%以上,对TP的去除率甚至可达到97.77%以上.而且种植花卉植物的人工湿地出水水质要好于不种植物的对照湿地系统.     

复合人工湿地中低浓度有机物的去除及Monod模型模拟

以复合人工湿地工程实例为研究对象,研究了其在连续5个月内对低浓度有机污染物的深度处理效果,采用简化的Monod动力学模型对研究湿地进行模拟并验证,讨论了污染负荷与去除率的相关性以及BOD/COD比值对有机污染物降解系数的影响。研究湿地总面积为5 000 m2,进水水量为860～1 560 m3/d,水力停留时间为1.48～2.69 d,水力负荷为0.17～0.31 m/d,进水中有机污染物浓度较低(BOD53.0～25.6 mg/L;COD 22.9～89.8 mg/L)。结果表明,复合湿地组合形式对BOD5和COD的去除率分别介于37.9%～79.0%和41.0%～68.7%之间,简化的Monod模型对湿地中BOD5和COD去除的预测值与实验观测值吻合程度较好;BOD5、COD的去除率分别随着进水BOD5和COD浓度的增加而增大,而增长趋势逐渐变缓,当有机污染负荷低时,模型的K值较小;低浓度有机污染物在VSF、FWS和HSF湿地中的去除效率与有机物是否容易或者缓慢被微生物降解的性质相关性较差,这可能与人工湿地中存在的其他因素促进了有机污染物的去除有关。     

神经网络在次级河流回水区叶绿素a浓度预测中的应用

以长江次级河流之一的临江河为研究对象，探讨神经网络应用于次级河流回水区叶绿素a浓度短期预测的可行性。利用主成分分析法（PCA）选取对叶绿素a浓度影响较大的指标，在这些指标数据的基础上建立RBF神经网络模型。网络训练和测试的结果表明，模型模拟精度较高，说明RBF神经网络模型可以用于次级河流回水区叶绿素a浓度的短期预测。通过对临江河回水区叶绿素a影响因子的分析，表明控制水体中磷含量应是临江河回水区富营养化防治的重点。     

基于BP模型的磷酸铵镁法除磷模拟研究

以实际试验数据为依据，通过网络结构优化建立了一个可用于磷酸铵镁法除磷模拟的BP神经网络模型。二维和三维的数值模拟表明，所建立的BP模型能够获得多因素条件下磷酸铵镁法除磷的变化规律和趋势，可为进一步的MAP法除磷及磷回收试验研究提供重要参考依据。     

复合人工湿地去除生活污水中的有机物和氮

为提高人工湿地对生活污水的处理能力,对传统的单一垂直流湿地进行改进和优化。采用2个垂直流人工湿地串联,并在好氧湿地内增加曝气供氧,使好氧湿地内溶解氧保持在2～2.5 mg/L范围内,而后增加出水回流。结果表明,增加曝气显著提高了出水的COD、NH3-N去除率,但TN去除效果仍不达标;当随着回流比的增加,NH3-N的去除率略有提高,而后趋于稳定,TN去除率提高显著,但回流比过大时,TN去除率则有所下降。     

潮汐流-潜流组合人工湿地污水净化效率

构建了潮汐流-潜流组合和潜流-潮汐流组合人工湿地对污水进行处理，分别研究2种组合人工湿地对污水的净化效果。结果表明，在平均进水COD浓度为214．28mg／L、NH4＋-N浓度为10．57mg／L、PO34--P浓度为5．44mg／L、TN浓度为10．25mg／L，水力负荷为o．2m3／（m2·d）的条件下，潮汐流-潜流组合人工湿地对COD、PO34--P的去除率分别为58．28％和46．99％，与潜流-潮汐流组合人工湿地处理效果相近；对NH4＋-N、TN，潮汐流-潜流组合人工湿地的去除率分别为69．93％和71．03％，比潜流-潮汐流组合人工湿地分别高15％和33％。潮汐流-潜流人工湿地的组合，在系统内实现了硝化-反硝化的组合，强化了系统对TN的净化效果，其对TN的净化效果比-般的潜流和表面流人工湿地组合提高20％～30％。总体上，潮汐流-潜流组合人工湿地具有更好的净化效果。     

ABR处理硫酸盐有机废水的BP神经网络建模

通过厌氧折流板反应器(ABR)处理硫酸盐有机废水的实验数据对BP神经网络进行训练,建立了ABR处理硫酸盐有机废水的BPNN模型,通过测试对比,找出了较优训练函数为traingda,较优训练次数为1 900.利用分割连接权值法(PCW)对影响出水SO42-和COD的主要因素进行分析,结果显示进水COD、SO42-、pH、COD/SO42-和HRT对出水SO42-和COD均产生一定影响,其中进水pH对出水SO42-和COD的影响最大,相对重要性(RI)指数分别为30.79％和23.44％;并通过样本试验数据分别建立了对SO42-和COD去除率的限制因子仿真模型,为预测硫酸盐有机废水的厌氧处理过程提供指导.