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剩余污泥中木质纤维素稳定并转化能源可行性分析 总被引:4,自引:3,他引:1
剩余污泥中往往含有大量木质纤维素物质,在厌氧消化过程中难以降解,最终被浓缩于熟污泥中,这就是导致污泥有机物稳定并转化能源效率低下的主要原因之一.本文分析了剩余污泥中木质纤维素的含量与来源;阐述了木质纤维素的结构特点以及对其生物降解的关键技术所在;揭示了污泥常规预处理与木质纤维素预处理存在工艺条件不同的相似技术.文章结合两种预处理技术的特点和工艺条件,从原理、技术等角度分析了通过强化剩余污泥预处理而同时达到破解木质纤维素的技术思路.为此,提出了将污泥细胞破碎与木质纤维素破解耦合的观点,以期将污泥中木质纤维素的稳定与能源转化合二为一,从而构建木质纤维素稳定化、能源化与碳减排三位一体的技术策略 相似文献
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针对传统的污泥处理方法存在消化时间长、投资及运行费用高、运行管理较复杂等问题,开发了污泥同时浓缩与消化——新型ISTD反应器,并对城市污水厂剩余污泥进行试验研究。试验结果表明:在3035℃,COD有机负荷0.65 kg/(m3·d),水力停留时间5 d的条件下,有机物分解率为53.88%,排泥含水率为91.91%,出水SS平均为612 mg/L。 相似文献
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基于安全仪表系统共因失效机理的定性分析,在单一冲击下的RPS模型基础上,以泊松分布作为冲击的先验分布,建立了多冲击下考虑共因失效的安全仪表系统可靠性模型;采用基于专家经验和估计的方法,对模型参数进行估计;并通过定量分析确定出影响系统共因失效的最大冲击因子,为降低系统共因失效对可靠性的影响提供辅助决策支持。将改进的多冲击RPS模型的可靠性分析结果与β模型和PDS模型进行比较,验证了该模型的工程准确性。 相似文献
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不同SRT条件下厌氧污泥中氮元素的变化规律研究 总被引:1,自引:0,他引:1
氮素是衡量污泥性能的重要指标之一,在污泥厌氧消化过程中,污泥中所含的四种氮素形态之间可相互转化,研究其过程中的氮素变化规律对于优化厌氧消化工艺具有重要的指导意义。通过对5 d和10 d两种不同污泥停留时间(SRT)的污泥厌氧消化系统的研究,分析氮元素的变化规律。研究结果表明,SRT为5 d天和10 d的两个系统中,均无亚硝态氮的累积,实验前期,10 d的系统中硝态氮的产生速率比5 d的快,但系统运行10 d后10 d系统的硝态氮的含量低于5 d系统。在两反应系统中,氨氮的变化规律十分接近,10 d的系统中氨氮含量一直高于5 d的系统。总氮含量的变化与氨氮含量变化一致,四种形态氮素中,对总氮贡献最大的是氨氮。实验过程中,两系统中均并无明显产气现象,在SRT小于等于10 d的厌氧反应器中,虽然有发生反硝化反应,但通过该反应去除的氮素极少。 相似文献
66.
利用驯化污泥研究了邻氟苯胺、对氟苯胺、2,4-二氟苯胺的好氧生物降解性能.结果表明,3种氟苯胺的好氧生物降解性能从高到低依次为,对氟苯胺、邻氟苯胺和2,4-二氟苯胺.降解动力学分析表明,在初始浓度在8~50 mg·L-1范围内,除2,4-二氟苯胺在实验浓度8.56 mg/L时为一级反应,其他为零级反应.且它们的降解规律都符合Monod方程.污染物化学结构特性与其生物降解性能相关性研究表明,热力学参数与氟苯胺好氧生物降解性能相关性最好,空间参数次之,而电性参数最差.并研究了共代谢条件下葡萄糖和苯胺对2,4-二氟苯胺的好氧降解的影响,葡萄糖的引入有促进作用,而苯胺只在一定浓度范围内有促进作用.因而,氟苯胺的生产废水与生活污水合并处理以及多种组分混合废水处理是可行的. 相似文献
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Anaerobic tapered fluidized bed reactor for starch wastewater treatment and
modeling using multilayer perceptron neural network 总被引:1,自引:0,他引:1
Anaerobic treatability of synthetic sago wastewater was investigated in a laboratory anaerobic tapered fluidized bed reactor(ATFBR) with a mesoporous granular activated carbon(GAC)as a support material.The experimental protocol was defined to examine the effect of the maximum organic loading rate(OLR),hydraulic retention time(HRT),the efficiency of the reactor and to report on its steady- state performance.The reactor was subjected to a steady-state operation over a range of OLR up to 85.44 kg COD/(m~3.d).The COD removal efficiency was found to be 92% in the reactor while the biogas produced in the digester reached 25.38 m~3/(m~3·d) of the reactor. With the increase of OLR from 83.7 kg COD/(m~3.d),the COD removal efficiency decreased.Also an artificial neural network(ANN) model using multilayer perceptron(MLP)has been developed for a system of two input variable and five output dependent variables. For the training of the input-output data,the experimental values obtained have been used.The output parameters predicted have been found to be much closer to the corresponding experimental ones and the model was validated for 30% of the untrained data.The mean square error(MSE)was found to be only 0.0146. 相似文献
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