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污水处理厂处理成本分析 总被引:2,自引:1,他引:1
对污水处理成本的概念和组成进行分析和探讨,确定处理成本的组成,测算处理3万t/d污水处理厂的运行成本和处理成本,提出降低处理成本的措施。 相似文献
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针对污水处理系统的时变性、非线性、复杂性和不确定性的特点,提出应用人工神经网络技术对其控制,实现污水处理系统自动控制。简述了目前广泛应用于废水处理的神经网络以及建模原理。结合国内外研究动态,分析了人工神经网络在污水处理领域取得的成果,结果表明:在污水处理中引入神经网络智能控制是一种提高处理效率、降低运行成本的有效方法,国内在污水处理的神经网络智能控制的研究与国外有较大的差距,国内的研究及应用还处在发展阶段,应当加强。并对神经网络待解决的问题和发展趋势作了讨论。 相似文献
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数学模拟技术在污水处理方面被广泛应用,为了系统总结相关技术,本文回顾了污水处理系统中数学模拟技术的发展历程;综述了活性污泥模型(ASM)与机器学习(ML)在水质预测及参数工况优化领域中的应用;重点探究了污水处理系统中温室气体排放模型,以及多目标优化模型在污水处理系统中温室气体排放(GHG)、出水质量(EQI)和运行成本(OCI)的权衡问题;归纳了数学模拟技术在实现污水厂能量自给与资源回收的应用发展.研究结果表明数学模拟技术能准确预测出水水质、快速优化工艺参数、权衡温室气体排放、出水水质与运行成本之间的关系、以及提高资源回收效率等.因此,数值模拟技术可有效指导污水处理工艺的运行优化以及管理,为污水处理行业减污降碳协同增效提供技术支撑. 相似文献
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文章针对感潮河流水质时空变化的特点,建立了污水处理费用函数、动态水质模型与NSGA-Ⅱ算法相耦合的流域水污染控制多目标优化方法。采用该方法对深圳河流域5个污水处理厂的污染物去除效率进行优化,得到流域污水处理费用与河流上、中、下游控制断面水质潮周期超标率的多目标解集排列图。结果表明:(1)所有控制断面水质超标率都小于50%、25%和0%时,最小处理费用分别为1.92、1.94和1.98亿元/a;(2)上、中、下游控制断面各自的水质超标率为0%时,最小处理费用分别为1.98、1.91和1.90亿元/a。决策者可根据水质管理要求和经济条件在多目标解集排列图中进行方案比选。该方法的应用可为感潮河流水污染控制提供科学依据。 相似文献
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我国正在积极建设和谐社会,这一社会体系强调经济发展和环境保护的一体化,也就是发展经济的同时不忽视环境的保护.污水处理就是环保意识加强的表现,污水处理需要花费一定的人力物力,这就是处理的成本,就目前而言污水处理的成本管理存在许多问题.本文就污水处理成本管理进行探讨,并提出一些降低污水处理成本的措施. 相似文献
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污水处理中,自动控制系统的运行方式关系到污水处理是否达标的关键,尤其是在运行细节中,运行控制考虑得不周全,往往会影响到污水处理的效果。生物制药污水处理中,设备在运行细节控制方法中的有效解决,保证了出水稳定可靠。 相似文献
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对该小区建立污水处理站,并进行深度处理,实现中水回用的运行及投资进行分析,认为大中型绿色小区建立污水处理系统是可行的。 相似文献
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随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术(径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络)对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属(Cr、Cu)、营养盐(TN、TP)、持久性有机污染物〔PBDEs(多溴二苯醚)、HCH(六氯环己烷)〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术(递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等)构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术(小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等)建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值. 相似文献
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工业废水污染治理途径与技术研究发展需求 总被引:4,自引:0,他引:4
根据工业废水的特点,构建科学合理的废水处理模式,不断完善和发展废水处理技术及水质安全评价与管理技术是水环境污染防治领域的重要课题. 在分析工业废水特点和阐述废水污染治理基本策略与途径的基础上,重点介绍了工业废水处理特性评价、工艺优选方法、水质安全管理等方面的研究进展,并探讨了废水污染治理思路和技术的发展方向. 指出工业废水污染治理应实现以下5个方面的转变和发展,即处理模式从不同种类废水混合收集集中处理向分类收集分别处理优先转变;研究开发从重视废水处理单一技术研发向同时重视废水处理技术集成与处理工艺优化方法研究转变;水质有机污染评价从重视综合浓度指标向同时关注和重视“有机物特征指标”转变;废水排放控制指标从重视常规指标向同时关注和重视水质安全和综合生物毒性指标转变;工艺设计理念从“处理工艺”向“生产工艺”转变. 相似文献
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污水处理智能控制是水污染控制领域的前沿方向。人工智能技术的快速发展,为污水处理智能化控制系统研发注入了新的活力。当前亟须探索污水处理机理模型与数据驱动方法交叉融通的科学路径,重构污水处理智能控制系统的逻辑模式,以提升污水处理智能控制技术研发水平。为此,从污水处理过程的确定性-随机性特征出发,提出了融合机理模型与数据模型的双回路控制系统设想,未来通过充分的实践探索,有望为污水处理智能控制提供新的技术路线。首先,分析了污水处理智能控制系统的基本要素,分别探讨了基于确定性的机理模型及基于随机性的数据驱动模型对污水处理系统的控制作用,进而提出了机理模型与数据模型融合驱动的双回路控制系统基本逻辑架构及控制原理,并分析了该系统在污水处理复杂过程中应用的拓扑结构。最后,围绕未来污水处理智能控制技术发展作了展望。 相似文献
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在水资源紧缺的当下,污水再生利用是一项重要的环保战略更是资源战略.消毒能有效杀灭病菌和阻断介水疾病的传播,是保障再生水用水安全的重要手段.然而,消毒剂会不可避免地与水中有机物发生反应形成具有毒害效应的消毒副产物.围绕污水在再生消毒过程中所产生的消毒副产物,针对其检测识别方法、生成条件(前体物、消毒工艺及水质条件对消毒副产物生成的影响)以及控制方法(源头控制、过程控制及末端控制)进行综述.在此基础上,对再生水消毒副产物的未来研究动态进行了探讨,可为保障再生水的安全利用提供依据. 相似文献
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由于污水处理系统一般较为复杂且受外界因素影响较多,对其进行精准调控一直是环境领域的难题之一。传统方法无法满足日益复杂的工程项目需求。近年来发展起来的机器学习方法为此类问题提供了一系列有效的解决方案。介绍了人工神经网络、支持向量机、随机森林等机器学习方法的特点,并从水质预测预警、污水处理系统故障诊断和智能控制3个方面阐述了机器学习方法在污水处理领域的应用,分析了机器学习方法相较于传统方法的优势及其应用于污水处理系统中存在的问题,展望了机器学习方法未来在污水处理领域应用的前景和趋势。 相似文献