头孢生产废水的光催化氧化特性

利用光催化氧化技术高效、低选择性的特点,系统地探讨了ZnO与TiO2等光催化剂种类以及用量、光照时间、废水的初始浓度、pH值、混合条件等因素对预处理头孢类制药废水的光催化氧化特性的影响.在光催化氧化过程中,头孢类制药废水的COD去除率受催化剂用量、光照时间、废水初始浓度和pH值影响较大,反应器内的混合条件显著影响头孢类制药废水的光催化氧化效率.混合使用ZnO与TiO2光催化剂对COD的去除率优于单独使用ZnO或TiO2光催化剂时的效果.稀释头孢半合成生产废水可以显著提高处理效果,最高COD去除率达到99%.     

铁碳微电解法预处理印染废水的正交实验研究

为了考察铁碳微电解法预处理提高印染废水的可生化性,先通过单因素实验探讨铁碳质量比、反应时间、反应pH值和曝气量等4个因素对废水COD降解效率及B/C比值提高的影响,再由单因素实验结果设计四因素三水平正交试验,确定最佳工艺参数。实验结果表明,铁碳比为1 1、反应时间2.5 h、pH值为3.25~3.50、曝气量为15.0 L/min为最佳工艺参数组合,出水B/C比值为0.5,各因素影响排序为铁碳比反应时间=反应pH值曝气量。     

基于GA-BPNN模型的脱氮组合工艺中UASB工艺主导因子及最佳运行参数研究

以匹配后续主体脱氮工艺为目的,采用UASB工艺进行高浓度养殖废水前期厌氧预处理.在前期试验及动力学分析基础上,利用带动量的自适应学习速率梯度下降算法,建立BPNN模型,预测系统温度、系统有机负荷、进水pH值、碱度、进水氨氮浓度、COD、SS 7个生态因子对UASB厌氧过程的影响.采用分割连接权值(PCW)和偏导数(PaD)两种方法定量化分析网络各层神经元的连接权值,从而明确了既定进水条件下,匹配后续脱氮工艺的UASB厌氧过程的主导因子依次为温度、碱度及系统有机负荷.最后采用遗传算法对已建立的BPNN模型寻优,确定了系统最优运行参数.结果表明,UASB系统最优运行参数为:系统反应温度55 ℃,进水pH值8.2,进水碱度值2 649 mg/L,有机负荷1.8 kgCOD/(m3·d),进水COD 7 000 mg/L,进水氨氮质量浓度844.3 mg/L,SS为2 983.9 mg/L.这表明高温、高COD进水、高pH值及高碱度、高SS进水、低有机负荷、低氨氮进水质量浓度有利于提高系统有机物去除率.     

ORP调控印染废水水解过程的相关因素分析

采用水解处理印染废水时,为了研究得出高效运行的ORP综合调控措施及水解反应器的调控运行参数,进行了ORP与水解处理环境条件pH、碱度和COD的相关研究。试验结果表明,ORP与pH或碱度相关性良好;ORP随COD的降解过程,其变化曲线存在一个稳定的ORP最小值点,代表COD大部分被降解,其变化曲线随后缓慢上升至平台,此时COD已是难降解物质。此外,进水COD越大,相应的ORP最小值点出现越晚。     

刨花板生产废水处理研究

通过对各种因素(FeSO4投加量,pH值(酸),pH值(碱),曝气时间)的分析以及实验摸索,发现还原法对刨花板废水的处理效果较好,可作为生物法处理的预处理过程,并通过正交实验找到了各因素间的最优配置.     

WO3/H2O2光催化氧化法处理草浆纸厂废水的研究

讨论了光催化氧化处理造纸废水的影响因素,如催化剂的用量、pH值、过氧化氢的用量、光照时间等,并通过正交试验,得出了WO3作为光催化剂处理草浆废水时的影响因素次序是:H2O2的用量＞WO3的用量＞光照时间＞pH值.确定了反应最佳工艺条件为:pH=6.00,H2O2加入量为0.24 mL,WO3用量为3g/L,光照时间为4 h,出水COD值达到排放标准.同时通过对造纸废水光催化氧化动力学级数的研究发现,光催化技术处理造纸废水的反应符合一级反应动力学.     

循环微电解法处理染料废水的研究

采用循环微电解法处理染料废水,测量水样的COD值、pH值、色度等指标.结果表明,色度去除率可高达95%,且脱色迅速;COD值的去除率约为60%.使用循环微电解法可以对染料废水进行预处理,很大程度上提高废水的可生化性,为染料废水的进一步生化处理创造条件.     

SBR法处理颜料中间体废水的研究

研究了SBR法处理颜料中间体高浓度有机废水时,污泥浓度、曝气时间、pH等参数对该工艺处理效果的影响.结果表明,当SBR周期为8 h(进水0.2 h,反应6 h,沉淀1 h,排水0.5 h,闲置0.3 h), MLSS为2-4 g/L,进水CODCr1.2 g/L,pH 7.00-8.50时,COD去除率可达70%.     

零价铁处理模拟染料废水的实验研究

以模拟染料废水为研究对象,实验主要研究的影响因素有铁屑投加量、pH值和反应时间等.结果表明处理效果随着铁屑投加量和反应时间的增加而提高,随pH值的升高而下降.最佳条件下废水的脱色率达到95%以上,COD的去除率也可达到73%左右.此法成本低廉,处理效果好.     

电化学法处理聚驱采油废水的研究

采用电化学法处理油田开发三次采油过程中产生的聚驱采油废水,考察了pH值、反应时间、电流强度对污染物降解效果的影响.结果表明,pH=3.25时,COD和HPAM去除率最高,分别达到83.03％和98.66％;电流强度为0.8A时,COD及HPAM去除率最高,为85.24％和99.63％;pH=3.25、电流强度为0.8A时,COD及HPAM去除率随时间延长而增大,反应30 min后去除率基本不变.研究了处理过程中电流效率的变化,发现反应前10 min内电流效率最高,达23.63％;并通过投加与电化学溶出的新生态铁等量的铁盐絮凝剂(FeSO4)分析了电化学中电絮凝作用的贡献,酸性条件下电化学过程对COD去除率为83.79％,同等条件下,FeSO4混凝的COD去除率为70.31％,电化学作用过程中氧化、气浮及电场作用对COD的去除率贡献最高为13.48％,因此,电化学法处理聚驱采油废水的主要作用机理为电絮凝作用.研究表明,电化学法能有效降解聚驱采油废水.     

去除制革废水氨氮的工程实例

成都某制革厂设计水量1 600 m3/d,采用"物化处理 生化处理"的工艺.ABR折板式厌氧池使废水中大量有机氮分解为氨氮,厌氧出水氨氮高达100 mg/L左右.针对这种情况,把SBR曝气池活性污泥的培养分为2个阶段,第1阶段使污泥适应此制革废水,并使其对COD有较高的去除率;第2阶段为培养硝化菌阶段,使自养型的硝化菌逐渐增多,活性加强.在第2阶段注意控制碱度和溶解氧,最终使曝气池中硝化菌在无外加碱度的条件下对氨氮有高的去除率.     

Fenton强化微电解工艺处理靛蓝牛仔布印染废水研究

研究了铁炭微电解-Fenton试剂作用下靛蓝牛仔布印染废水的脱色和COD去除行为,通过正交试验和单因素试验确定了微电解-Fenton反应的最佳操作条件,分析了各影响因子的作用机理。结果表明:在铁炭质量比为2∶1,pH值为3的条件下反应90 min,铁炭微电解出水COD的去除率在49.20%,色度去除率达到80%,BOD5/COD值由0.248上升至0.436,可生化性提高;微电解出水在pH值为5,H2O2投加量为0.3%条件下反应60 min后,COD去除率可达84.1%,色度去除率达90%,BOD5/COD值上升至0.525;铁炭微电解-Fenton组合工艺COD的总去除率为87.26%。     

SBR策略控制活性污泥培养

着重分析了在以SBR方式启动的活性污泥自培养过程周期内的氨氮、亚硝酸盐、硝酸盐、SCOD、pH、DO的变化规律。结果表明,在供氧充足的条件下,出现亚硝酸盐的积累是正常的,也是短暂的;不影响培养过程中对污泥量增长的需要,在周期性进出水过程中,COD的去除率达到80%,氨氮的去除率达到100%。通过对这些指标的分析,对于缩短曝气时间,加速反应器的启动有极大的帮助。     

上流式厌氧污泥床再启动及除铊研究

采用模拟废水再次启动因长期停止进水而生物活性被抑制的上流式厌氧污泥床生物反应器,探讨反应器再启动特征及其处理含铊酸性废水的效果。研究结果表明,反应器再启动效果很好,从硫酸盐去除率和碱度等指标可认为反应器在第47天完成了再启动过程。启动后的反应器对硫酸盐去除效果好,平均去除率达到94.76%;抗p H冲击性能强,反应过程可产生大量碱度,同时消耗较少的COD,可有效适应酸性废水中COD和碱度匮乏的特征;反应器对废水中铊的去除效果较好,最高去除率达到99.11%,平均去除率达到94.2%。再启动时间短及其对酸性废水具有较好的适应性表明该反应器及其已培育菌群能较好地转场并应用于含铊酸性废水的处理。     

垃圾渗滤混合液启动ANAMMOX反应器研究

试验研究了采用垃圾渗滤混合液启动厌氧氨氧化反应器的可行性.试验结果表明,采用高负荷培养法可在161天内成功启动厌氧氨氧化生物反应器.随着厌氧氨氧化生物反应器的启动进程的推进,硝态氮和氨氮去除量的比值逐渐缩小,且趋于稳定.在厌氧氨氧化活性稳定阶段,硝态氮和氨氮去除量的平均比值为1.19,进出水碱度和pH值趋向一致.厌氧氨氧化生物反应器启动过程中,硝态氮和氨氮去除量的比值和反应器内碱度、pH值的变化可指示厌氧氨氧化生物反应器的启动状况.     

环境因子对底泥污染物化学钝化修复的影响研究

通过模拟试验研究了环境因子扰动、p H值以及溶解氧水平对底泥钝化剂钝化效果的影响规律。结果表明,不同扰动状态下,PAC对COD,TP,TN的抑制效果均随着扰动程度的加强而增大;不同p H值条件下,PAC对COD,TP,TN均有一定的抑制效果,抑制效果随酸性的增强而降低,也随碱性的增强而降低,在p H值为6~8时抑制效果相当,且弱碱性条件下效果最好;不同溶解氧水平下,PAC对TP的释放抑制效果明显,对COD和TN有一定的抑制作用。     

Modeling of a sequencing batch reactor treating municipal wastewater using multi-layer perceptron and radial basis function artificial neural networks

A sequencing batch reactor was modeled using multi-layer perceptron and radial basis function artificial neural networks (MLPANN and RBFANN). Then, the effects of influent concentration (IC), filling time (FT), reaction time (RT), aeration intensity (AI), SRT and MLVSS concentration were examined on the effluent concentrations of TSS, TP, COD and NH₄⁺-N. The results showed that the optimal removal efficiencies would be obtained at FT of 1 h, RT of 6 h, aeration intensity of 0.88 m³/min and SRT of 30 days. In addition, COD and TSS removal efficiencies decreased and TP and NH₄⁺-N removal efficiencies did not change significantly with increases of influent concentration. The TSS, TP, COD and NH₄⁺-N removal efficiencies were 86%, 79%, 94% and 93%, respectively. The training procedures of all contaminants were highly collaborated for both RBFANN and MLPANN models. The results of training and testing data sets showed an almost perfect match between the experimental and the simulated effluent of TSS, TP, COD and NH₄⁺-N. The results indicated that with low experimental values of input data to train ANNs the MLPANN models compared to RBFANN models are more precise due to their higher coefficient of determination (R²) and lower root mean squared errors (RMSE) values.