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151.
污泥脱水是污泥资源化利用的前提,采用高铁酸钾(K2FeO4)和污泥生物炭(脱水污泥在500℃热解制得污泥生物炭,记为BC500)作为调理剂对污泥进行预处理。污泥经3.00 g/L K2FeO4和9.00 g/L BC500调理脱水后,泥饼含水率降低至42.33%,较未经调理脱水后泥饼含水率(78.80%)减少36.47百分点。通过低场核磁共振技术(low field nuclear magnetic resonance, LF-NMR)检测脱水泥饼中残留水分的存在形式,并对水分种类进行划分。在K2FeO4氧化作用下,水分子与有机物的结合能被削弱,泥饼中残余结合水(0.23~10.72 ms)占比为99.68%~99.81%,毛细管水(70.00~700.00 ms)占比为0.19%~0.32%,原污泥泥饼中强结合水转化为弱结合水、毛细管水、自由水,弱结合水转化为毛细管水或自由水,毛细管水则转化为自由水,而自由水在机械脱水过程中几乎可以完全脱除。根据成像结果... 相似文献
152.
本文通过控制C/N研究了15℃序批式生物膜反应器(SBBR)低氨氮污水短程硝化工艺的快速启动和稳定运行性能.结果表明,启动运行60个周期C/N为1. 5时成功快速启动短程硝化,C/N为0和3时快速启动失败;荧光原位杂交和激光共聚焦显微镜联用技术(FISH-CLSM)结果表明,生物膜载体在C/N为1. 5时成功富集氨氧化菌(AOB),C/N为0和3时,几乎没有AOB与亚硝酸盐氧化菌(NOB)的存在;启动成功的短程硝化在运行过程中可以不加入碳源,但投加适量的碳源可提升硝化性能,对短程硝化的稳定运行更有利.本实验在高溶解氧(DO)(约9 mg·L~(-1))下成功启动短程硝化,稳定运行过程中平均DO维持为6. 5 mg·L~(-1)左右,成功将实现短程硝化的DO值从低浓度解离出来.反应器内充足甚至过量的NH_4~+-N可以有效抑制NOB的生长,保证短程硝化的稳定运行. 15℃工况下,全量亚硝化工艺更适合处理高氨氮负荷的污水,而半量亚硝化更适合降解低氨氮污水. 相似文献
153.
采用电絮凝法对水中微量的叔丁醇(TBA)进行去除,分别考察了电极材料、极板间距、电流密度、溶液初始pH值对叔丁醇去除效果的影响.结果表明,以铝为阳极、不锈钢为阴极,极板间距为1.4cm,电流密度为20mA/cm2,溶液初始pH值为8时,电解120min后叔丁醇的去除率为80.4%,此时铝阳极实际损耗量(1.93kg/m3)大于理论损耗量(1.61kg/m3).同时,叔丁醇的去除过程可用准一级反应动力学方程进行预测.絮体特性分析表明,在电絮凝去除叔丁醇的过程中除AlO(OH)、Al(OH)3絮体吸附、絮凝作用外还存在阳极氧化过程,使得叔丁醇被氧化为醛、酮等小分子物质. 相似文献
154.
156.
西伯利亚鸢尾是一种四季常绿的湿地植物,近年来常被应用于人工湿地工程中。以复合填料为净化基质,以西伯利亚鸢尾为湿地植物的垂直流人工湿地,用于处理模拟重金属镉(Cd)污染河水。研究植物的生长状况、Cd的去除效率、植物对Cd的富集量,以及Cd的去除分布,评估西伯利亚鸢尾垂直流人工湿地对Cd的净化效果。结果表明,当进水ρ(Cd)分别为1,3,6 mg/L时,人工湿地系统对镉的平均去除效率分别为93.3%、90.2%、92.1%;实验结束时,西伯利亚鸢尾地上部分Cd的富集量分别为0.28,0.61,1.41 mg/株,而地下部分Cd的富集量分别达3.48,10.81,19.4 mg/株。西伯利亚鸢尾具有较强的吸收和富集重金属的能力,且主要在根部。 相似文献
157.
158.
瓦斯爆炸冲击波在传播过程中的传播特性不仅与瓦斯体积分数、温度等条件有关,还与网络结构有关.为探究冲击波超压在对称角联网络结构内的变化特征、角联分支对主巷道内冲击波传播的影响等问题,结合实际巷道尺寸,对对称角、并联网络巷道进行了瓦斯爆炸过程的数值模拟.结果表明:受角联分支影响,分支后的巷道内冲击波衰减幅度大于并联网络中对应各点,且与角联分支距离越近,影响越大;角联分支对角联分叉前、后巷道内冲击波二次超压产生一定影响;与并联网络相比,角联网络中冲击波到达角联分叉后的超压峰值出现时间更晚;角联网络中角联分叉后各点冲击波超压峰值均低于并联网络中对应各点. 相似文献
159.
蚌埠市发展低碳经济的对策与建议 总被引:1,自引:0,他引:1
在全球气候变暖的大背景下,切实改变经济发展方式,积极推进低碳经济是遏制气候变暖、实现经济社会发展与生态环境保护双赢的一种经济发展模式。在重点分析蚌埠市工农业发展的碳源消耗、区域经济发展现状及存在的问题的基础上,结合蚌埠市经济发展与产业结构调整计划,从观念创新、优化结构、科技先导、碳汇农林、园区平台等不同层面提出适合蚌埠市低碳经济发展的对策与建议。 相似文献
160.
随着环境功能材料领域产生的数据量及其数据复杂性急剧增加,高成本、长周期的传统实验手段已无法迎合目前功能材料的发展趋势。近年来迅速发展的机器学习能对数据进行深入挖掘和解析,有望为此类问题提供有效的解决方案。机器学习具备效率高、精度高等优势,有效弥补了传统"试错"方式的不足。介绍了机器学习的基本工作原理和算法,从预测理化性质、辅助微观表征和指导新型材料合成3个方面简述了机器学习在环境碳基功能材料领域中的应用研究进展,分析了机器学习在该领域的问题与挑战,展望了机器学习方法在环境碳基功能材料领域的前景与发展趋势。 相似文献