三氯异氰脲酸在深度处理中低浓度垃圾渗滤液中的应用

探讨以三氯异氰脲酸作氧化剂的化学氧化法深度处理中低浓度垃圾渗滤液的效果和实际应用的可行性。实验结果表明,该法设备简单、处理效率高、效果好;最佳处理工艺条件是:三氯异氰脲酸投加量10.0 g/L、反应时间30 min、反应温度20℃、初始pH=7.0、搅拌速率100 r/min。此时,NH_3-N和COD的去除率为95.87%和86.41%,剩余NH_3-N和COD含量分别为21.1 mg/L和55.2 mg/L,均达到国家规定的垃圾渗滤液排放标准。氧化反应完成后,采用曝气法脱除渗滤液中的余氯,成本低,实际应用可行。三氯异氰脲酸的工程应用成本约为66.5元/t。     

臭氧催化氧化-BAF组合工艺深度处理抗生素制药废水

针对抗生素制药废水组分复杂、毒性强、难生物降解的特点,以Ce负载天然沸石作为催化剂(Ce/NZ),采用臭氧催化氧化-曝气生物滤池(BAF)组合工艺对抗生素制药废水二级生化处理出水进行深度处理。结果表明,Ce/NZ催化剂可显著改善臭氧预处理单元的处理效率,在臭氧进气浓度为50 mg·L~(-1)、臭氧进气量为600 mL·min~(-1)、催化剂用量为1 g·L~(-1)、臭氧反应时间为120 min的条件下,臭氧催化氧化预处理对抗生素制药废水的COD去除率达到43%,平均COD由220 mg·L~(-1)降至125 mg·L~(-1),BOD_5/COD由0.12升至0.28,废水的可生化性得到显著提高。臭氧预处理单元出水采用BAF进行生化处理,在进水平均COD为125 mg·L~(-1)、平均NH_4~+-N为12 mg·L~(-1)、水力停留时间为4 h、气水比为4∶1的条件下,COD和NH_4~+-N的平均去除率分别为62%和64%。组合工艺处理后出水平均COD和NH_4~+-N分别为46 mg·L~(-1)和4.1 mg·L~(-1),出水水质可以稳定达到《发酵类制药工业水污染物排放标准》(GB 21903-2008)。相较于单独BAF工艺,组合工艺出水COD和NH_4~+-N平均去除率分别提高了66%和15%,出水水质明显优于单独BAF工艺出水。     

基于物化生化耦合的污水深度脱氮除磷新工艺

为了解决常规污水处理技术无法进行完整的硝化反硝化过程,污水厂出水中氨氮、总氮、总磷偏高以及运行成本较高的问题,以某污水厂排水为研究对象,通过物化与生化耦合,构建化学催化生物耦合床(CCBF)脱氮系统,研究CCBF系统对污水厂排水中氨氮、总氮、总磷和COD的去除效能。结果表明:当DO为5.5～6.0 mg·L~(-1)、RT为8 h、C/N为1.5∶1时,CCBF可将NH_4~+-N从48.5 mg·L~(-1)降至4.58 mg·L~(-1)、TN从51.2 mg·L~(-1)降至6.5mg·L~(-1)、 TP从6.6mg·L~(-1)降至0.48mg·L~(-1)、 COD从78.5mg·L~(-1)降至33mg·L~(-1),去除率分别达到89.5%、85.7%、92.5%和57.9%;污水经处理后,氨氮、总氮、总磷、COD均达到城镇污水处理厂污染物排放标准(GB18918-2002)一级A排放标准。利用Eckenfelder方程对系统脱氮过程进行模拟,求得n_(NH_4~+-N)=0.314 764,n_(TN)=0.282 21,K_(NH_4~+-N)=0.128 024,K_(TN)=0.218 59,与水力负荷为0.000 8～0.007 m~3·(m~2·min)~(-1)的常规生物处理相比,系统内部生物量充足、活性高,物化与生物耦合强化效果明显。     

包装企业有机废气深度处理技改实例探讨

有机废气的治理方法有很多,应选择合适的治理方法或组合来提高处理效率,来着力改善大气环境质量。以某包装企业有机废气深度处理技术改造项目为实例,探讨采取RTO焚烧法取得的治理效果。     

深部煤层钻屑粒度随钻进深度分布规律

为了研究煤层钻屑粒度随钻进深度分布规律，选取具有冲击危险性的平煤八矿己15煤作为研究对象，采取钻屑量测试和孔口瓦斯浓度监测，通过筛分实验煤样并应用Rosin Rammler分布模型，探究了钻屑粒度和钻屑量大小随孔深变化关系，分析不同点钻屑粒度分布特征。结果表明:小于0.075 mm钻屑粒度分布随孔深变化与钻屑量变化规律相吻合；不同钻孔随深度变化分别对应不同Rosin Rammler分布函数，随着应力过渡越平缓，粒径分布宽度系数n值越小，煤体应力越大粒径相关系数D越大；不同范围钻屑粒度占比大小也会影响钻屑量大小；在钻屑量较大时，孔口瓦斯体积分数会出现增高现象。通过对钻屑粒度分布规律分析，更好地了解深部煤体应力分布，有助于冲击危险的预警。     

热电厂双膜法中水深度处理系统运行效果与问题分析

中水已成为热电厂的重要水源,其深度处理是影响电厂水处理系统的关键。为评估双膜法在电厂深度处理中的潜力与稳定性,考察了山东某热电厂石灰混凝-超滤(UF)-反渗透(RO)系统不同季节的处理效果及污染物去除特征与各工段贡献率。研究表明:双膜法对浊度、色度、电导、碱度、COD和TOC的去除率分别达95.82%、96.62%、96.73%、98.22%、96.42%和89.13%,在夏季严重膜污堵的条件下,也可保障产水达标,是一种有效的中水深度处理技术。预处理仅去除某些大分子腐殖酸类有机物、硬度类物质、悬浮物,富里酸类有机物、氮等其他溶解性物质主要由RO去除(去除率均60%),因此,存在膜结垢和污堵的风险。不同季节污染物浓度变化不显著,但夏季高温条件下微生物代谢和繁殖速率较高,荧光指数(fluorescence index, FI)大于2,生物指数(biological index, BIX)为1.2左右,这是夏季膜污堵爆发的关键原因。     

AI+安防在智慧监狱中的深度应用

一、智慧监狱建设背景监狱作为国家的刑罚执行机关,不仅担负着正确执行刑罚、惩罚和改造罪犯重要任务,更承担着维护社会安宁和稳定、预防和减少犯罪的重要职能,需要现代信息技术手段的支撑来保障其职能的履行。正如以智能物联网技术为核心的智慧城市理念为未来城市发展提供了全新模式,智慧监狱也是监狱未来建设和发展的方向。     

基于深度学习的地铁施工作业人员不安全行为识别与应用

为有效识别地铁施工作业人员不安全行为,基于深度学习与计算机视觉技术,提出融合行为和身份识别的不安全行为识别方法。首先,对更快速的基于区域的卷积神经网络(Faster R-CNN)算法进行优化,引入高效通道注意力(ECA)模块提升行为识别的准确性;其次,将基于人脸超分辨率算法的人脸识别方法与行为识别相结合,提升图像像素水平并准确输出不安全行为执行人员相关信息;然后,行为识别与人脸识别并发进行,识别结果回流至数据库最终输出工人不安全行为报告;最后,选取某地铁施工项目的4种不安全行为进行识别方法的实证应用。研究表明：该方法可在地铁施工场景下进行有效应用,不安全行为识别和执行人员身份识别的准确率均达0.85以上,具有较高的准确度。     

基于改进YOLOv5s算法的隧道初期火灾检测模型

为提升公路隧道初期火灾的检出率与检测精度,考虑初期烟火特征量小且不易侦测的特点,提出一种基于改进YOLOv5s算法的公路隧道初期火灾检测模型。首先,在YOLOv5s特征检测层并入变压器预测头,在原有3个特征检测头的基础上新增第4个160×160尺度的特征检测头,以增强多尺度识别能力;同时,引入加权双向特征金字塔网络(BiFPN)结构,用于融合高低层火焰和烟雾的语义信息;然后,采用完全交并比(CIoU)替换距离交并比(DIoU),并在置信度损失中采用Focal Loss改进YOLOv5s的损失函数,从而提升新模型整体的训练效果和检测精确度;最后,在真实隧道内开展初期火灾模拟试验,获取50 000幅训练集样本,并结合2022年3月1日江苏镇江观音山隧道真实火灾视频数据,对比分析YOLOv5s-Opt和YOLOv5s算法模型。结果表明：YOLOv5s-Opt对初期火灾的平均检测精度达到90.38%,比YOLOv5s提高2.06%;对于同一段火灾实测视频,YOLOv5s-Opt的检出率比YOLOv5s高出3.63%。YOLOv5s-Opt算法模型更擅长初期火灾小目标的检测和识别,在检测精度和检...