改良型AO法组合工艺中有机物的三维荧光分析

采用三维荧光(EEM)光谱技术,对上海竹园第二污水处理厂改良型AO法组合工艺运行过程中的各种溶解性有机物(DOM)进行分析,并对比研究传统好氧活性污泥法曝气池出水和A/O脱氮工艺硝化池出水DOM的EEM光谱的迁移变化特性.结果表明,各种DOM中主要的荧光物质有类蛋白质(荧光峰A和B)及类腐殖质(荧光峰C),经改良型AO法组合工艺处理后,荧光峰的强度降低了14％～60％,同时类蛋白质和腐殖质的结构也发生了变化；腐殖酸溯源表明DOM中的腐殖酸以微生物代谢产生的带有荧光基团的腐殖酸类为主.     

粗集理论在旅游资源评价中的应用

简要介绍了粗集理论,并将其用来确定旅游资源评价的客观权重.为了解决在评价过程中只采用主观权重或客观权重进行评价带来的片面性,提出了综合权重,构建了综合权重函数.最后通过实例表明此方法是有效的,为旅游资源评价提供了一种新的分析方法和研究思路.     

农用肥料中有机污染物的初步检测

利用GC/MS技术对21种农用肥料中8类43种USEPA优控有机污染物进行了系统分析.结果表明,大部分肥料检出3类5种以上有机污染物,主要是邻苯二甲酸酯、硝基苯、氯代烯和多环芳烃;有26种有机污染物至少在1种肥料中被检出,其中有5种污染物,尤其是邻苯二甲酸酯在大部分甚至全部肥料中被检出,最高达9764.57μg/kg ;强致癌性化合物苯并(a)芘在2种肥料中被检出.包膜肥料、多功能复合肥料中有机污染物的含量明显较高,表明在肥料生产中应注意原料的有机污染问题.     

不同碳氮比对海水养殖废水脱氮效果的影响

工厂化海水养殖废水C/N（碳氮比）较低,有效碳源不足,生物脱氮工艺往往由于缺乏碳源而受到抑制.为揭示脱氮工艺中不同过程对碳源匮乏的敏感程度,应用A/O-MBBR（缺氧/好氧-移动床生物膜反应器）处理模拟海水养殖废水,探讨进水C/N降低（从12降至1）对反应器运行效果的影响,并根据EPS（胞外聚合物）、AMO（氨单加氧酶）、NOR（亚硝酸盐氧化酶）、NIR（亚硝酸盐还原酶）、NR（硝酸盐还原酶）的活性,分析碳源不足对不同脱氮过程的抑制状况.结果表明:①C/N降低时,COD_Cr、NH₄+-N、NO₂--N的去除率均未下降,自养型的氨氧化、亚硝化过程不受影响,AMO和NOR活性提高.②缺氧区pH降低,ρ（DO）升高,NO₃--N的去除率显著降低,C/N为5时开始积累,NR活性明显下降.③异养反硝化反应电子供体出现由外碳源向内碳源和EPS的转换,缺氧区EPS含量逐渐减少,C/N为1时比C/N为6时减少了47%.研究显示,碳源不足是造成海水养殖废水生物反硝化不彻底的主要原因,为了实现高效脱氮,需要在海水养殖废水处理过程中严格控制ρ（DO）并且提供足够的碳源.      

A/O工艺曝气充氧性能的评估和优化潜力分析

以上海市某污水处理厂A/O工艺好氧池为研究对象,在线监测好氧池沿程的耗氧速率和氧利用率(OTE),结合好氧池的曝气量、DO、进出水污染物指标,对曝气充氧性能进行综合评估。通过核算该污水处理厂实际需氧量和实际供氧量,计算曝气系统的节能潜力。结果表明:(1)该污水处理厂好氧池OTE为22.54%～28.82%,曝气量为4.24～9.63m~3/h。曝气量与OTE的变化呈明显的负相关,说明好氧池中的曝气器可能受到一定程度的污染。(2)距好氧池进水口5～45m,活性污泥比耗氧速率(SOUR)在12～16mg/(g·h)内波动,在实际经验值8～20mg/(g·h)内。60、100、140m处SOUR低于8mg/(g·h),处理负荷偏低,存在曝气过量和池容浪费的情况。(3)好氧池供气量、需气量分别为89 968.99、76 885.15m~3/d,节能潜力较大。     

污水厂活性污泥耗氧速率的定量分析

以上海竹园第二污水处理厂二级处理A/O工艺的曝气池为研究对象,采用活性污泥比耗氧速率在线测定仪动态测试曝气池沿程点位的耗氧速率(oxygen uptake rate,OUR),通过定量核算OUR与耗氧量,评价生物处理单元的优化潜力并提出分段调控初步构想。分析结果发现,OUR沿程逐渐下降,在60,120 m处出现明显的拐点,不同生化反应平均碳降解OUR、氨氧化OUR、亚硝酸盐氧化OUR的比例为4.4∶2.65∶1,好氧池第1廊道与好氧池第2廊道的平均耗氧量的比例为1∶0.485,东池、西池整体处理能力平均理论可提升潜力分别为28.1%、21.98%。结果表明,该生物好氧处理单元具有较大的优化潜力,OUR可作为动态指标指示基质降解阶段,分段调控的提出可为城市污水厂的定量设计与运行优化提供借鉴与参考。     

基于粗集、遗传神经网络的环境质量评价

基于粗集、遗传神经网络的环境质量评价方法利用粗集对属性的归约功能将数据库中的数据进行归约，并将归约后的数据作为训练数据提供给BP神经网络；再用遗传算法和BP算法相结合的混合算法来训练网络预测模型的结构（在得到最优网络结构的同时也得到网络的最优权值和阈值）。通过实例表明该方法是有效的，为环境质量评价提供了一种新的研究思路和分析方法。