上海老港填埋垃圾场渗滤液COD与UVA的相互关系

本实验研究对象为上海老港填埋场1991年填埋单元渗滤液和各处理工艺出水渗滤液,水样经过不同孔径膜微滤和超滤后,比较了各自COD值和UVA值之间的相关性．结果表明,水样COD浓度愈低,与其对应的UVA相关性愈好．由于有机物的组成不同,对应的特征吸收范围存在差别,因此,不同渗滤液的UVA与COD的关系也不同．渗滤液中的胶体物质对COD值有贡献,微滤和超滤系统使渗滤液中的胶体物质被截留,COD值减小,测定得到对应的UVA值也相应减小．     

铁在黄河底泥上吸附-絮凝-沉降的研究

通过静态吸附实验,研究了黄河底泥对水体中总铁的吸附,并研究了无机高分子絮凝剂(铁铝共聚物)对吸附产生的影响．结果表明,在黄河底泥对总铁的吸附过程中,pH值和底泥的浓度均会对吸附量产生很大影响．在其特征pH值吸附范围内,随着pH值的升高,吸附量相应增加．同时,在特定的pH值和底泥浓度下,随着总铁初始浓度的增加,吸附量也相应增加;而在总铁初始浓度不变的情况下,随着底泥浓度的增加,水体中平衡吸附量减少．结果还表明,絮凝剂的加入,可使黄河底泥对总铁的吸附量明显增加,从而提高水体中总铁的去除率．     

基于人工神经网络算法的垃圾组分识别模型研究

为增强环卫智能化程度，利用TensorFlow深度学习框架实现人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)算法，建立以生活垃圾图像RGB均值和垃圾重量为输入的生活垃圾组分识别模型。对比不同超参数设置下模型A1至A4的识别效果。结果表明，使用三层ANN网络结构和Adam优化算法可以建立性能优秀的垃圾组分识别模型。A1至A4模型经过参数训练后识别误差均在±5%内。对A1至A4模型的学习率和迭代次数进行调试可得，A4模型即隐藏层第一层、隐藏层第二层和输出层的激活函数分别为ReLU函数、Tanh函数和Sigmoid函数的ANN模型，在学习率为0.01的情况下，识别误差在±1%以内，稳定性最佳。     

建筑垃圾再生骨料中杂质对其制备再生混凝土性能影响研究

为了降低建筑垃圾肆意堆放造成的围城风险，提高建筑垃圾高值资源化利用程度，增强再生材料工程安全性能，采用控制变量法，开展了建筑垃圾再生骨料杂质种类及含量对再生混凝土性能的影响研究。结果表明，在设计配合比条件下，建筑垃圾再生混凝土28d抗压强度满足C25强度等级要求，且具有较高的安全余量，表现出韧性强，抗变形性能好等力学特征。混凝土性能主要受再生骨料杂质含量、吸水性、粘合性、填充性等因素影响。其中，木屑和金属可显著提高混凝土浆体的粘聚性，降低流动性，最大降幅接近50%。而玻璃提高了混凝土拌料的流动度，最大增幅达32%。当玻璃掺入量达到6%时，混凝土28d抗压强度约18MPa,降幅接近50%,严重制约混凝土安全性。因此，建筑垃圾资源化利用时，应提高骨料除杂分选效率，降低再生骨料的含杂率，其杂质总含量宜低于3%,以保障再生混凝土的安全性及工作性。