给水厂排泥水及污泥的处置

给水厂排泥水产生于水处理过程中的沉淀或澄清以及滤地反冲洗步骤，总量约占给水厂净水量的4%-7%。目前，国内外大多数的给水厂将排泥水直接排入附近水体、排水城市污水厂或将排泥水处理成污泥后作土地利用、填埋。本文对上述几种处置方式的特点及其对环境造成的影响进行了介绍，提出将排泥水单独处理后作土地利用较适合我国的实际情况。     

考虑材料应变率效应的冲击响应模型相似律研究

目的 研究考虑材料应变率效应的冲击响应模型相似律,获得一个能够综合材料弹塑性和应变率效应的精确相似解,支撑工程领域的模型试验。方法 根据BuckinghamΠ定理,综合考虑材料的弹性、应变硬化和应变率效应,进一步推导了工程结构在冲击响应的模型相似律表达式。在此基础上,提出改变结构质量和冲击器速度来满足模型相似律的方法。结果 相比最近冲击模型相似律的研究中存在近似相似、迭代求解的缺陷,该方法是一个显式、完全精确的相似解,并且能够同时考虑材料的弹性、应变硬化和应变率效应。采用圆板撞击的有限元数值模型进行了验证。结论 推导出的模型相似律能够准确地预测原型的动态冲击的响应。相比而言,使用以往的相似方法具有明显的误差。     

自来水厂与净化厂泥水联合处理的研究

通过对自来水厂、净化厂及两厂混合后的泥水的研究,来分析两厂泥水的匹配性。实验表明：自来水厂泥水排入净化厂与其泥水一起处理,能够促进净化厂泥水的浓缩,降低浓缩后污泥的比阻,而且在一定范围内能够降低污泥的最终体积,达到减量化的目的。     

含煤污泥浓缩过程中固体通量的试验研究

为了准确掌握含煤生活污泥浓缩过程中污泥固体通量的取值范围,对不同矿区的含煤生活污泥进行了静沉试验研究。结果表明,含煤生活污泥重力浓缩过程的固体通量可以通过静沉试验确定,沉淀初期污泥固体通量与污泥浓度存在正相关性。在煤矿污泥处理工程中大部分采用间歇排泥的污泥浓缩池,固体通量应取对应污泥浓度下的静沉固体通量;难以确定污泥浓度时可以在2.00 kg/(m2·h)~6.00 kg/(m2·h)之间取值,用由迪克原理求取的极限污泥固体通量校核。     

全复合材料翼面振动主动控制技术研究

目的减小复合材料结构振动响应。方法以全复合材料翼面为研究对象,结合该翼面结构有限元模型,建立带有压电作动器的结构动力学仿真模型。利用PID(Proportional,Integral and Differential)控制理论设计主动控制律,基于Simulink仿真平台设计控制律程序,通过控制律变参分析得出PID控制各参数的设计规律,基于仿真模型进行主动控制仿真试验。以仿真试验结果为基础,在复合材料翼面上进行振动主动控制地面试验。结果有效地控制了复合材料翼面振动响应,振动响应减小了79.74%,验证了模型和控制律设计的有效性。结论以压电作动器作为控制作动器,通过PID控制理论设计控制律,能够有效控制全复合材料翼面振动,使振动减小。     

Al(Ⅲ)－磷酸盐溶液的水解－沉淀特性研究─—热力学模型

依据碱滴定实验结果和磷酸根对Al(Ⅲ)水解－沉淀过程作用机理,建立了磷酸根存在下Al(Ⅲ)水解－沉淀过程的简单理想热力学模型。按此模型计算出的pH－B曲线与滴定pH－B曲线能较好地吻合,模型在一定程度上揭示了Al(Ⅲ)－磷酸盐溶液体系中Al(Ⅲ)水解－沉淀的特性,并为研究聚磷氯化铝奠定了理论基础。      

两级昆凝沉淀处理高浓度煤泥水

针对高浓度水采煤泥水需外排的情况，结合絮凝沉降试验，采取了两级混凝沉淀的处理工艺。一级采用浓缩机，二级采用新型、高效的翼片（迷宫）斜板沉淀池。     

共存离子对地浸废水中铀生物沉淀过程的影响

采用硫酸盐还原菌生物(还原)沉淀法消除地浸废水中的放射性铀污染,研究了共污染离子Cu(II)、Zn(II)、Fe(III)和SO42-分别对铀生物沉淀过程的影响。序批式实验结果表明,初始Cu(II)浓度低于10mg/L或Zn(II)浓度低于20mg/L时对铀生物沉淀过程影响不大,当Cu(II)浓度超过15mg/L或Zn(II)浓度超过25mg/L时,该过程会因重金属的生物毒性作用受到完全抑制。在含有Fe(III)的氧化环境中,铀生物沉淀过程与Fe(III)还原过程同时进行,但铀沉淀速度相对减慢。初始SO42-浓度低于4000mg/L时对铀生物沉淀过程影响很小,超过5000mg/L时会产生明显的抑制作用,且抑制作用随着SO42-浓度的上升而加强。     

浓缩污泥的气浮池相似模型研究

应用模型试验的基础理论——相似理论,设计了用于浓缩污泥的气浮池相似模型,进行动态模型试验,取得了最佳工程设计参数。     

煤泥水气浮处理的试验与研究

煤泥水的净化方法有多种多样,但对含高灰极细颗粒的煤泥水(如浓缩机溢流,部分矿井水等)的处理,目前还缺乏有效的方法。1984年,中国矿院北京研究生部环境工程研究室在煤炭科学基金的资助下,进行了“加压溶气上浮技术净化煤泥水”的课题研究。经过大量的实验基础试验、中间性试验和     

神经网络模型用于数值水质模型逼近的适用性及非敏感参数的欺骗效应

水质模型被广泛应用于水环境管理和决策,但却面临着计算时间和模型应用效率等多方面的问题;利用函数映射和逼近等方法来建立水质模型的输入-输出响应关系,可有效减少计算成本并显著改善模型效率.水质模型的输入-输出响应函数关系有多种形式,本文以其中的2种为例,并分别基于2个水质模型(零维总磷模型、WASP/EUTRO5)的案例,分析和验证了神经网络模型在响应关系逼近中的适用性.案例的结果表明:神经网络函数可以有效地用于水质模型输入-输出响应关系的逼近;当网络规模超出阈值大小时,神经网络函数逼近的准确度和泛化度对网络规模不敏感.在案例研究的基础上,推导和讨论了在神经网络模型函数映射过程中所可能出现的非敏感参数的欺骗效应,以及可能由此导致的过度预测或过低预测问题;并建议在神经网络函数逼近中,应只包含水质模型的敏感参数,以防止降低神经网络模型的准确度.     

基于通勤时间距离的LE污水处理过程故障检测方法

污水处理过程的性能监测与故障诊断,对于保障污水处理过程正常运行及保证出水质量达标具有重要意义.针对污水处理过程数据具有非线性、不确定性及且易受随机噪声影响等特征,提出了一种新的基于通勤时间距离的LE流形学习算法实现对复杂过程数据的特征提取.改进算法采用通勤时间距离方式进行样本间的相似度衡量并构造邻域图,理论分析和仿真测试表明改进算法可有效克服基本LE算法的邻域参数敏感问题并提高了算法的鲁棒性.将基于通勤时间距离的LE流形学习算法用于污水处理过程故障检测建模,在低维流形子空间构造综合统计量进行过程监测.应用结果表明,与基于PCA方法和LE方法的故障检测模型相比,基于改进算法的故障检测模型可及时探测故障的发生,具有较低的故障漏报率和故障误报率.为污水处理等复杂工业过程的故障监测提供了一种可行的解决方案.     

沼气发酵罐热负荷特性研究与排料余热回收装置设计

针对天津市某养殖场沼气工程,基于热平衡模型,模拟分析了沼气发酵罐热负荷特性,发现发酵罐罐体传热负荷和加热发酵料液负荷是沼气生产过程中主要负荷组成部分,而其中加热发酵料液负荷占到了沼气工程总热负荷的87.5%~90.8%,约为发酵罐罐体传热负荷的8倍。为减少发酵罐排料造成的热量损失,设计了1套沼气发酵罐排料余热回收装置,并对其余热回收效率进行模拟计算。结果表明:该装置在春季余热回收量为1 472.3~2 216.5 MJ,夏季为747.4~993.5 MJ,秋季为1 515.7~2 069.3 MJ,冬季为2 526.3~2 707.7 MJ。全年节能率波动范围在25.36%~48.46%,在冬季其节能率仍能达到30%以上,有效减少了排料的热量损失。     

Prediction of effluent concentration in a wastewater treatment plant using machine learning models

Of growing amount of food waste, the integrated food waste and waste water treatment was regarded as one of the efficient modeling method. However, the load of food waste to the conventional waste treatment process might lead to the high concentration of total nitrogen (T-N) impact on the effluent water quality. The objective of this study is to establish two machine learning models—artificial neural networks (ANNs) and support vector machines (SVMs), in order to predict 1-day interval T-N concentration of effluent from a wastewater treatment plant in Ulsan, Korea. Daily water quality data and meteorological data were used and the performance of both models was evaluated in terms of the coefficient of determination (R²), Nash–Sutcliff efficiency (NSE), relative efficiency criteria (d_rel). Additionally, Latin-Hypercube one-factor-at-a-time (LH-OAT) and a pattern search algorithm were applied to sensitivity analysis and model parameter optimization, respectively. Results showed that both models could be effectively applied to the 1-day interval prediction of T-N concentration of effluent. SVM model showed a higher prediction accuracy in the training stage and similar result in the validation stage. However, the sensitivity analysis demonstrated that the ANN model was a superior model for 1-day interval T-N concentration prediction in terms of the cause-and-effect relationship between T-N concentration and modeling input values to integrated food waste and waste water treatment. This study suggested the efficient and robust nonlinear time-series modeling method for an early prediction of the water quality of integrated food waste and waste water treatment process.     

Prediction of effluent concentration in a wastewater treatment plant using machine learning models

Of growing amount of food waste, the integrated food waste and waste water treatment was regarded as one of the efficient modeling method. However, the load of food waste to the conventional waste treatment process might lead to the high concentration of total nitrogen(T-N) impact on the effluent water quality. The objective of this study is to establish two machine learning models—artificial neural networks(ANNs) and support vector machines(SVMs), in order to predict 1-day interval T-N concentration of effluent from a wastewater treatment plant in Ulsan, Korea. Daily water quality data and meteorological data were used and the performance of both models was evaluated in terms of the coefficient of determination(R~2), Nash–Sutcliff efficiency(NSE), relative efficiency criteria(d rel). Additionally, Latin-Hypercube one-factor-at-a-time(LH-OAT) and a pattern search algorithm were applied to sensitivity analysis and model parameter optimization, respectively. Results showed that both models could be effectively applied to the 1-day interval prediction of T-N concentration of effluent. SVM model showed a higher prediction accuracy in the training stage and similar result in the validation stage.However, the sensitivity analysis demonstrated that the ANN model was a superior model for 1-day interval T-N concentration prediction in terms of the cause-and-effect relationship between T-N concentration and modeling input values to integrated food waste and waste water treatment. This study suggested the efficient and robust nonlinear time-series modeling method for an early prediction of the water quality of integrated food waste and waste water treatment process.     

Advances in predicting damage evolution and fracture occurrence in metal forming operations

The paper reports the latest trends in prediction of damage evolution and fracture during metal forming processes. Both uncoupled (e.g. the Oyane law) and coupled (e.g. Continuum Damage Mechanics-based laws) models are outlined and applications of the two approaches are presented. In particular, three application cases, which may be characterized by fracture events, are discussed: (i) a cold forging sequence, where a fracture criterion is utilized in combination with a damage accumulation law; (ii) a hot stamping operation conducted on high strength steel sheets, where the Continuum Damage Mechanics approach is used instead of the conventional one based on Forming Limit Curves; (iii) a hot rolling operation, where the Lemaitre law is modified to take into account the influence of the temperature and initial microstructure.     

FPSO工艺水舱阳极快速消耗原因分析

目的 研究FPSO工艺水舱中铝牺牲阳极消耗过快的原因。方法 参照GB 17848—1999牺牲阳极电化学性能试验方法,对比水舱环境与普通环境下,在役阳极的电化学性能数据,并模拟水舱环境,监测阳极工作时实际的发生电流与工作电位等情况,据此分析牺牲阳极在工艺水舱中消耗过快的原因。结果 在常温（25 ℃）、常温充空气、高温（65 ℃）充空气等条件下,阳极的电化学容量分别是2522.07、2464.29、1943.74 Ah/kg,且高温（65 ℃）充空气环境下阳极的晶间腐蚀较其他两组试验严重许多,说明温度是影响阳极电化学容量的关键因素。在模拟工艺水舱环境下,实测的阳极发生电流最高可达100 mA。将工艺水与海水1:5稀释后,实测的保护电流密度最高达45 mA,说明工艺水中存在大量的去极化剂,是造成阳极快速消耗的又一重要因素。结论 工艺水舱环境下,阳极发生严重的晶间腐蚀,严重影响了阳极的电化学容量,使阳极寿命缩短。工艺水成分中含大量去极化剂,使船舱所需的保护电流密度大大增加,促使阳极发生电流加大,亦缩短了阳极的实际服役寿命。     

基于VOF方法的汽车油箱燃油晃动数值模拟分析

目的研究燃油在汽车油箱中的晃动规律,为汽车油箱的结构可靠性设计和汽车燃油的稳定供给提供参考和依据。方法建立某款汽车油箱的几何模型,利用VOF(volume of fluid)方法进行数值模拟。采用控制变量法,对比分析有无隔板、不同冲击加速度、不同充液比对燃油晃动及油箱壁面所受压力的影响。结果无隔板、较大冲击加速度的情况下,燃油晃动更为剧烈,吸油管出现瞬间吸空现象,导致燃油供给不稳定,油箱受到的压力更大,影响油箱的结构可靠性。较小充液比的情况下,由于燃油晃动,吸油管容易出现瞬间吸空现象,导致燃油供给困难。结论汽车油箱采用隔板、保持较小的冲击加速度和较大充液比有利于防止吸油管瞬间吸空,从而保证燃油的稳定供给。充液比太大会造成油箱壁面所受压力增大,因此,应该保持合理的充液比。     

基于能值方法的甘薯燃料乙醇产业生态系统分析

发展燃料乙醇已成为替代能源战略下的成熟模式,但传统燃料乙醇生产的污染问题严重影响了燃料乙醇的生存和发展,因此建立以燃料乙醇生产为核心企业,包括由原料种植者、乙醇生产者、分解者、资源回收利用者等一系列利益相关者组成的产业生态系统,已成为燃料乙醇可持续发展的有效途径. 根据燃料乙醇生产过程中对废物处理和资源化利用情况,将其划分成传统生产方案(方案Ⅰ)、废物处理生产方案(方案Ⅱ)和产业生态系统方案(方案Ⅲ),并采用改进后的能值分析方法及指标体系对3种生产方案进行比较分析. 结果表明:与方案Ⅰ相比,通过废物处理和中水回用,方案Ⅱ的ε_EYR(能值产出率)提高了59.37%,ε_ELR(环境负荷率)降低了75.39%;延长产业链,增加循环利用方式后,方案Ⅲ比方案Ⅰ的ε_EYR提高了86.19%,ε_ELR降低了82.98%. 3种生产方案的可持续发展能力为方案Ⅰ<方案Ⅱ<方案Ⅲ.      

构建湿地系统水力学参数的设计模型研究

构建湿地污水处理系统的水力学参数对于其功能的发挥起着非常重要的作用。在探讨构建湿地主要水力学设计参数的基础上,根据描述构建湿地污染物去除的几类机理模型:一级动力学模型、连续完全混合反应器模型、Monod动力学模型、Ergun公式以及对流-弥散模型,分别导出了相应的构建湿地污水处理系统水力学设计参数的计算模型并分析了不同设计模型的特点。