连续流双室微生物燃料电池处理工业废水

以实际中药废水作为阳极基质、实际含镉废水作为阴极电解液,构建了连续流双室微生物燃料电池(MFC),考察了其产电性能及对两种废水的处理效果。78 d的运行数据表明:系统可实现最大输出电压417mV、最大体积功率密度11.8 W/m3,最大体积功率密度运行条件下的库伦效率为18.5%;在阳极进水有机物浓度变化较大的情况下,实现了阳极对中药废水中有机物的有效去除,平均COD去除率为81.5%;阴极对含镉废水中Cd2+的去除率为79.4%～84.8%。这表明MFC同步处理中药废水及重金属废水具有一定的可行性。     

纳米铁氧化物吸附处理重金属废水的研究进展

概述了用于吸附重金属的主要纳米铁氧化物的种类及其吸附效果,介绍了常见的纳米铁氧化物制备方法及改性方法,讨论了影响纳米铁氧化物吸附重金属的主要因素,并对纳米铁氧化物在水环境保护领域中的研究方向提出了展望:如发展绿色、高效的纳米铁氧化物制备工艺,探讨纳米铁氧化物结构调控和表面功能化对其吸附性能的影响等。     

Ti3C2纳米层状材料对废水中Cr（Ⅵ）的光催化去除性能

以Ti₃AlC₂为原料,采用HF刻蚀工艺制备出12种Ti₃C₂纳米层状材料,对其形貌进行了表征,并考察了以其作为光催化剂对废水中Cr（Ⅵ）的处理效果。实验结果表明：HF体积分数为80%、刻蚀时间为48 h时得到的MX-80-48的形貌较好;MX-80-48具有类似石墨烯的二维层状结构,纳米层厚度约20~50 nm,孔径2~10 nm,比表面积14.8 m²/g,在400~700 nm可见光范围内表现出强烈的吸光性;当Cr（Ⅵ）的初始质量浓度为40.00 mg/L、MX-80-48投加量为200 mg/L、pH=2、反应时间4 h（暗反应1 h+光照3 h）时,Cr（Ⅵ）去除率可达100%。     

水处理中微生物絮凝剂产生菌的选育及应用

综述了微生物絮凝剂产生菌筛选和培育方面的研究进展,介绍了微生物絮凝剂在给水和饮用水、乳化液的油水分离、污水处理等领域的应用,以及廉价培养基的探索实践。提出针对影响微生物絮凝剂产生菌生长代谢的环境条件开展深入研究,同时寻找或设计廉价培养基,降低生产成本,推动其工业化应用。     

燃机电厂噪声模拟时SoundPLAN声源模型的简化

燃机电厂一般靠近用电负荷或城镇建设，为了有效地控制噪声，在燃机电厂项目的设计、环评等阶段对其噪声影响进行合理的模拟从而提出相应的降噪方案是非常必要的。结合国家标准，对燃机电厂的敏感目标和主要噪声的声源特性进行了总结。通过对比声源类型、中心频率的设置对模拟结果产生的影响，探讨了在应用SoundP-LAN软件对燃机电厂的噪声模拟时如何简化设置声源模型的问题，为今后的噪声模拟评估工作提供参考。     

SMBBR-AF-SMBBR组合工艺处理高氨氮农药废水

采用特异性移动床生物膜反应器(SMBBR)和厌氧生物滤池(AF)组合工艺处理高氨氮农药废水。考察了HRT、pH和DO等工艺条件对SMBBR-AF-SMBBR组合工艺运行稳定期COD和氨氮去除率的影响。试验结果表明,在进水COD为2 408~7 440 mg/L、ρ(NH_4~+-N)为160.21~433.84 mg/L、TN为208.27~537.65 mg/L、HRT为8d、pH为8.0、DO为4 mg/L的条件下,处理后出水平均COD为342 mg/L,COD去除率达92.3%;ρ(NH_4~+-N)小于4.0mg/L,氨氮平均去除率为89.2%;TN小于50 mg/L,平均TN去除达83.0%。出水各指标均优于原A2O工艺出水。     

郑州市土壤与绿色植物中汞的分布特征

汞污染具有生物积累性,因而得到社会广泛关注。研究监测和评估了郑州市城区土壤和绿色植物叶片中汞浓度、分布、污染水平等。研究发现郑州市主城区土壤总汞浓度为0. 150～0. 958 mg/kg,平均浓度为0. 448 mg/kg;郑州市主城区绿色植物叶片总汞浓度为0. 017～0. 249 mg/kg,平均浓度为0. 107 mg/kg;土壤和叶片中汞浓度按功能区排序为交通枢纽区工业区商业区行政区高教区住宅区。采用地累积指数法对郑州市80个土壤样品的汞污染水平进行评估,结果显示60%受到轻度污染,35%受到偏中度污染,5%受到中度污染。研究较为全面地分析了土壤汞污染的现状及浓度,为郑州市土壤汞污染防治提供参考。     

氨废水资源化利用的折流式超重力床集成技术

利用折流式超重力床将氨废水处理的精馏和吸收过程集成在一台设备中,开发出一种设备小型化、流程紧凑的氨废水资源化利用集成技术。与传统技术相比,该技术在大幅节省占地面积和空间的同时,还可大幅节约设备建设所用钢材。工业规模试验结果表明,不同浓度的氨废水经该技术处理后可转化为氨质量分数大于22%的氨水资源,处理出水中氨氮质量浓度低于8.2 mg/L,尾气中未检测到氨,处理结果优于GB 31573—2015《无机化学工业污染物排放标准》。     

煤制乙二醇废水预处理装置的工业化调试

针对煤制乙二醇废水含高浓度硝酸盐氮的特点,设计了缺氧膨胀床(AEB)反应器预处理装置,并进行了工业化启动和调试运行,考察了其在反硝化连续流运行条件下的处理效果及工艺参数变化。结果表明,AEB反应器启动后,填料层生物膜挂膜快速且生长稳定。反应器在工业化调试阶段运行稳定,COD和TN的去除率和去除负荷较为稳定。在受到来水冲击后,AEB反应器处理效果稳定,出水可在短期内恢复正常。该技术的系统操控参数范围较广,易于工业化操控运行,在煤制乙二醇废水和其他含高浓度硝酸盐氮废水的处理中具有较大的推广价值。     

Modeling of a sequencing batch reactor treating municipal wastewater using multi-layer perceptron and radial basis function artificial neural networks

A sequencing batch reactor was modeled using multi-layer perceptron and radial basis function artificial neural networks (MLPANN and RBFANN). Then, the effects of influent concentration (IC), filling time (FT), reaction time (RT), aeration intensity (AI), SRT and MLVSS concentration were examined on the effluent concentrations of TSS, TP, COD and NH₄⁺-N. The results showed that the optimal removal efficiencies would be obtained at FT of 1 h, RT of 6 h, aeration intensity of 0.88 m³/min and SRT of 30 days. In addition, COD and TSS removal efficiencies decreased and TP and NH₄⁺-N removal efficiencies did not change significantly with increases of influent concentration. The TSS, TP, COD and NH₄⁺-N removal efficiencies were 86%, 79%, 94% and 93%, respectively. The training procedures of all contaminants were highly collaborated for both RBFANN and MLPANN models. The results of training and testing data sets showed an almost perfect match between the experimental and the simulated effluent of TSS, TP, COD and NH₄⁺-N. The results indicated that with low experimental values of input data to train ANNs the MLPANN models compared to RBFANN models are more precise due to their higher coefficient of determination (R²) and lower root mean squared errors (RMSE) values.