石煤提钒行业清洁生产评价指标体系建立

通过对我国石煤提钒行业生产工艺的深入分析,以生命周期系统评价为基础,以易操作性、特殊性和兼容性为原则构建了石煤提钒行业清洁生产评价指标体系,该指标体系分为3个层次,即目标层、准则层和指标层,目标层为石煤提钒行业清洁生产水平;准则层是相互独立、分别隶属于目标层的一级指标,是从不同方面反映石煤提钒行业清洁生产水平的概括性指标;指标层为二级指标,该层隶属于准则层。包括定量指标、定性指标两大类,其中定量指标为资源与能源利用指标、生产技术特征指标、综合利用指标、污染物产生指标等4个一级指标及所属的20个二级指标,定性指标为生产工艺指标、执行环境保护法规指标、环境管理体系及清洁生产审核指标等3个一级指标及所属的9个二级指标。     

高磷赤铁矿选矿酸性废水处理的试验研究

文章采用自主开发的原位生成型动态膜反应器对高磷赤铁矿选矿酸性废水处理进行了实验研究。实验研究结果表明:选矿酸性废水除磷效果与脱磷剂的投加量、速度梯度(G值)、反应时间及pH等因素有关。对于pH2.25~2.56、含磷50mg/L的模拟选矿废水,最佳反应时间1h,速度梯度(G值)63.6,脱磷剂最佳投加量为11.25g/L,废水脱磷率92.47%。选矿酸性废水处理后出水pH升高,不利于实现废酸全部回用。     

石煤提钒行业清洁生产评价方法研究

通过对查阅大量国内外相关统计数据、国家行业标准及对石煤提钒行业专家咨询基础上,制定该行业清洁生产工艺评价路线。对已选定的指标体系,在中国相关领域清洁生产标准中等级划分的基础上,确定出各指标的清洁生产水平、一般水平、落后水平3个等级的评价基准值,制定了石煤提钒行业清洁生产评价标准。引入模糊数学法,结合层次分析法,构建了AHP-Fuzzy综合评价模型,该评价方法有效解决了清洁生产评价中系统复杂性与评价精确性之间的矛盾,将定量计算与定性评价有机结合,为该行业科学、合理的开展清洁生产评价,实现石煤提钒行业的可持续发展提供一个有效的评价工具。     

石煤提钒行业污染防治技术现状及进展

石煤型含钒页岩是我国优势的钒资源,国内石煤型含钒页岩中五氧化二钒储量是我国钒钛磁铁矿中五氧化二钒储量的七倍,超过国外的总储量。石煤型含钒页岩提钒行业的先进工艺开发也越来越受到全国各地的重视,自2000年起,包括湖北省在内的我国所有含钒页岩产出省份,开发出了如含钒页岩空白焙烧工艺、钠化焙烧工艺、复合氧化焙烧工艺、直接酸浸等提钒技术。但提钒工艺过程中     

减压膜蒸馏法处理石煤提钒废水

利用减压膜蒸馏设备处理石煤提钒废水，分别比较了废水经预处理前后，料液温度、流量、渗透侧真空度等操作条件对膜通量和截留率的影响。测定了不同浓缩倍数情况下膜通量的变化。实验表明，进料温度升高会使膜通量增加，温度为65℃时，热效率最高为70．1％。提高料液流量或真空度都会使膜通量增加。废水经VMD处理产出的淡水电导率均在10μS／cm以下，脱盐率可达99．98％以上。在温度为70％、流量为60L／h、真空度为0．095MPa时，石煤提钒废水经预处理后的废水膜通量为11．359kg／（m^2·h），浓缩10倍时，膜通量仍有3．185kg／（m^2·h）。     

混凝沉淀法处理蓝晶石矿选矿废水的实验研究

以硫酸铝、三氯化铁和聚合硫酸铁三种混凝剂对某蓝晶石矿选矿废水进行处理实验研究.实验结果表明,硫酸铝为较佳混凝剂,最佳用量为40mg/L;最佳混凝pH值为8.4,即原水的pH值;40 mg/L的硫酸铝投入原水后,按照正交实验确定的混凝水力条件和沉降时间,可使出水浊度从91.2NTU降至1.32NTU;而在40mg/L的硫...     

离子交换树脂/活性炭复合电极制备及选择性吸附性能研究

采用阴离子交换树脂和活性炭制备复合电极,探讨了影响复合电极性能的因素并测定了其实际脱盐和选择性吸附性能。结果表明,当选用矿物质活性炭,活性炭与树脂质量比为1∶3,粘结剂PVDF质量分数为10%,制备的复合电极平均电容量为92.0 F/g,对KCl溶液的脱盐率比纯活性炭电极提高了32.1%,对V(Ⅳ)、Al(Ⅲ)两种离子分离因数为29.57,分离效果显著,有较好的电化学性能和选择性吸附性能。     

基于改进支持向量机的石煤提钒行业清洁生产评价研究

采用遗传算法(GA)对支持向量机(SVM)进行改进,并将其应用于石煤提钒行业清洁生产评价.在系统研究石煤提钒工艺类型的基础上,根据前期已建立的石煤提钒行业清洁生产评价指标体系,提出GA改进SVM的应用思路,通过对3种工艺类型企业的现场数据采集,形成训练和测试样本,并利用GA算法确定出各类参数(惩罚参数C和核函数参数g),分别为强酸浸工艺C=2.1049,g=5.2184;弱酸浸工艺C=0.0035286,g=1.9947;水浸工艺C=0.39587,g=1.4105.GA-SVM模型测试结果表明,分类精度达到100%.通过与其他评价方法对比表明,训练好的GA-SVM方法针对小样本数据在分类精度和可操作性上都较其他方法有明显优势,实现了对石煤提钒行业清洁生产水平的定量评价.