改性PAC的制备及在废水处理工艺中的应用

针对几种典型的工业废水处理工艺,指出采用传统PAC混凝剂的不足,提出PAC混凝剂制备的一些改良方法及在废水处理工业中的应用,其中包括对聚合氯化铝的合成工艺的改进,在聚合氯化铝的制造过程中,引入一种或一种以上的阴离子,依据协同增效的原理,将聚合铝与一种或一种以上的其他物质进行复合而得到新型高效混凝剂.     

饮用水中硝酸盐氮去除技术的研究与应用

简单介绍了几种去除饮用水中硝酸盐氮的技术方法及其在实际中的应用情况。对生物反硝化法和离子交换法去除饮用水中硝酸盐氮的情况做了比较详细的讨论。     

农业耕作中化肥农药对地下水的污染

叙述了农业耕作中化肥，农药对地下水的污染概况，并讨论了影响其污染的因素和控制污染的措施。     

城市水价预测长期边际成本模型的GMM参数估计

论文介绍了GMM方法原理,应用GMM估计方法对城市水价预测长期边际成本数学模型的参数估计进行了研究,通过用水人数、用水量、用水结构、可变成本及固定成本等水价相关因子的参数估计,实现水价长期边际成本的预测,并以苏州市为实例进行了案例研究。研究结果表明:应用GMM的样本估计解决了长期边际成本数学模型需求数据量较大的要求,提高了水价长期边际成本预测模型的实用性。     

城市污水处理厂动态模拟研究

利用活性污泥1号模型。对采用A/O工艺的上海某城市污水处理厂的碳化、硝化、反硝化过程进行计算机动态模拟，结果表明，出水中的TCOD、TN与污水处理厂的出水基本吻合，说明利用活性污泥1号模型对城市污水处理厂进行模拟是可行的。并根据模拟结果建议该厂运行过程中应降低A段的溶解氧。     

基于神经网络的活性污泥系统建模及其控制

针对松江污水厂污水处理活性污泥系统,采用神经网络技术进行建模试验研究,在对实际运行数据剔除异常数据后,将样本数据随机分成训练样本、检验样本和测试样本.用试凑法确定合理的神经网络隐层节点数,用检验样本实时监控训练过程从而避免"过训练"现象,用多次改变网络初始连接权值求得全局极小点,从而建立了泛化能力较好的基于神经网络的活性污泥系统数学模型.利用建立的神经网络模型,对活性污泥系统运行情况的仿真与控制进行了分析研究.示例研究表明:神经网络技术能较好地应用于活性污泥系统的建模与控制,有很好的理论与实践意义.     

城市供水管网二次加氯研究进展

传统城市供水管网一般在净水厂实行消毒以减少用户受到病原体及各种水传播疾病的危害.既要保证足够的氯残留,又要减少过量氯产生的气味和可能的消毒副产物(DBPs),传统的消毒方法经常是不可能的.为了解决这对矛盾,二次加氯将会是个很好的解决策略.二次加氯的优势已经吸引了国内外许多专家学者的关注,对二次加氯的研究进展进行了综合的论述,从新的角度对现有的优化模型进行了分类,并比较和推荐了认为可行或相对较好的模型.     

遗传算法推求瞬时单位线参数并计算流量过程线

城市雨水地表径流模型的目的是推求城市雨水地表径流的流量过程线，从而模拟雨水的地表径流过程。瞬时单位线法是解决模型的一种方法。由瞬时单位线推求S曲线和时段单位线，可以得到城市雨水口径流的流量过程线。瞬时单位线是该过程的基础，求解瞬时单位线参数N和K值是十分重要的。与过去用矩法求解这两个参数比较，介绍了用遗传算法来推求瞬时单位线参数的方法和过程，并验证了遗传算法推求参数的可行性和可信性。     

活性污泥系统神经网络建模与仿真研究

采用神经网络技术对松江污水厂污水处理活性污泥系统进行建模试验研究，在对实际运行数据按机理准则和范围准则剔除异常数据后，将样本数据随机分成训练样本、检验样本和测试样本。用试凑法确定合理的神经网络隐层节点数，以避免采用过大或过小的网络结构，在训练过程中用检验样本实时监控从而避免“过训练”现象的影响，较好地解决神经网络方法建模的两大难题，从而建立可靠、有效的活性污泥系统神经网络模型。并应用建立的网络模型对活性污泥系统的运行情况进行了仿真研究。建模研究表明，神经网络技术能较好地应用于活性污泥系统的建模，模型具有较好的泛化能力，有很好的实用价值。     

氯对粉末活性炭吸附微囊藻毒素能力的影响

采用瓶点法,考察了预氯化工艺对粉末活性炭（PAC）吸附黄浦江原水中2种微囊藻毒素（MC-RR、MC-LR）效果的影响.结果表明,粉末活性炭与氯同时投加可以大大提高微囊藻毒素的去除率（20％以上）,原因可能是粉末活性炭表面的官能团与HClO作用催化了微囊藻毒素的去除;而粉末活性炭和氯在不同投加点投加时,则没有这种强化作用,相反氯会不同程度地降低粉末活性炭的吸附效果（降低5％～10％）;氯对微囊藻毒素的强化去除作用随着PAC投加量的增大而逐渐弱化;粉末活性炭单独使用时,投加量为10　mg/L、接触时间为6 h,MC-RR和MC-LR的去除率分别在55％和45％左右.