垃圾填埋场渗滤液处理技术及示范工程研究

对我国垃圾填埋场渗滤液的处理现状进行阐述和分析：以膜生物反应器（MBR）＋纳滤（NF）处理技术为例,选取常州夹山垃圾填埋场渗滤液处理工程作为示范点．重点介绍该处理技术的实际工程远行情况,示范工程渗滤液出水水质达到GB 16889—1997《生活垃圾填埋污染控制标准》的一级标准,运行费用（含折旧）为19．55元／m^3,具有良好的技术经济优势和推广价值。     

城市生活垃圾填埋场渗滤液处理及节能研究

针对城市生活垃圾填埋场渗滤液的特征,简要分析了当前垃圾渗滤液的处理方法,提出了利用厌氧UASB+MBR+纳滤的工艺处理模式,对垃圾填埋场所产生的垃圾渗滤液进行处理的设计方案。经过实际运行,出水水质良好、运行工艺稳定可靠,效果良好,出水水质符合《生活垃圾填埋场污染控制标准》(GB16889-2008)要求。     

城市垃圾填埋场渗滤液处理工程设计

城市垃圾渗滤液是一种很难处理的废水,采用一种较长流程的处理工艺处理四川某垃圾填埋场渗滤液,运行结果表明,该工艺对水质变化具有很强的适应能力,出水水质达到了垃圾渗滤液二级排放标准。介绍了垃圾卫生填埋场渗滤液处理系统的组成、重要构筑物及其设计参数和工程调试运行等情况。     

垃圾渗滤液原位处理工艺初步研究

垃圾填埋场渗滤液处理是垃圾填埋场配套设施中占有重要地位的一部分,垃圾填埋场运行费用中占有很大比例。文章利用铁碳床技术在模拟试验装置中进行垃圾渗滤液原位处理进行了研究。试验装置经过26周的运行表明,结合铁碳床的垃圾填埋工艺装置COD去除率为93.88%,BOD5脱除率达到93.64%,氨氮去除率为42.13%,渗滤液的BOD5/COD比值从0.276升高到0.287。与回灌技术和渗滤液铁碳后处理工艺相比,结合铁碳床的垃圾填埋工艺在渗滤液各指标处理方面具有较大的优势,处理效果优于回灌技术和渗滤液铁碳后处理结合的效果。     

ABR-生物接触氧化工艺处理城市生活垃圾渗滤液

采用ABR反应器与生物接触氧化法相结合的工艺处理城市生活垃圾渗滤液。运行结果表明:该工艺对COD具有较高的去除率,对水力负荷、容积负荷具有较强的抗冲击能力,在处理垃圾渗滤液方面具有一定的工艺先进性。     

垃圾渗滤液的处理现状及发展方向

目前垃圾渗滤液处理普遍采用的是以膜法处理为核心的工艺技术,其存在膜浓缩液后处理和处理成本高等问题。结合垃圾渗滤液的预处理和生物处理,采用"高级氧化+生化处理"技术,可以规避膜法的弊端,是一种技术可行、经济适用的垃圾渗滤液处理工艺,具有良好的应用前景。     

芬顿高级氧化工艺在垃圾渗滤液处理中的应用

垃圾渗滤液是生活垃圾填埋场、垃圾焚烧发电厂垃圾发酵、降解产生的高污染性污染物,渗滤液的处理难度大尤其是老龄化垃圾填埋场的渗滤液处理难度更大,是填埋场设计、运行、管理中非常棘手的问题。     

MBR工艺应用于垃圾渗滤液处理的研究

结合我国垃圾渗滤液的特点 ,利用MBR工艺处理垃圾填埋场的渗滤液 ,发现按常规MBR工艺处理垃圾渗滤液 ,重金属离子会在反硝化反应器中富集 ,从而影响处理的效果 ,需要在MBR运行中采用适当的方法尽量减低重金属离子的影响。经过调整后的MBR工艺处理垃圾渗滤液可以达到国家一级排放标准     

垃圾渗滤液中需氧有机物和病原微生物污染特性的初步研究

本文通过模拟实验的方法,对垃圾渗滤液的污染性质、降解特性进行了初步研究。结果表明:垃圾渗滤液中含有高浓度的需氧有机物和病原微生物,具有很强的污染特性。渗滤液中的有机物可生化性良好,易用生化法处理。并对渗滤液的处理提出了见解。     

浅谈垃圾渗滤液生化处理系统改造方案

生化处理段是垃圾渗滤液处理工艺中必不可少的一个重要组成部分,生化处理系统运行的可靠性和稳定性是整个垃圾渗滤液处理系统运行的关键。本文通过案例对老旧的垃圾处理场的生化处理系统提升改造工程进行简单介绍。     

基于灰色神经网络的腐蚀损伤模型

为在小样本情况下对腐蚀损伤进行预测,结合灰色系统与神经网络,提出了灰色神经网络模型,利用该模型对已知腐蚀损伤数据进行了预测检验。为对比研究,同时采用灰色系统与神经网络方法预测了损伤值。结果表明,3种预测模型中,灰色神经网络预测精度最高,能够满足工程使用要求。     

基于灰色神经网络的有机涂层寿命预测研究

暴露于大气腐蚀环境下的有机涂层使用寿命涉及因素繁多,难于精确预测.基于灰色理论和人工神经网络理论,建立了灰色神经网络模型对有机涂层腐蚀面积进行预测,进而预测其寿命.通过飞机结构模拟试验件加速腐蚀试验后的有机涂层寿命预测实例检验,发现灰色神经网络模型预测有机涂层寿命精度较高,结果理想.     

基于BP神经网络与马尔可夫链的污水处理厂脱氮效果模拟预测

在实际污水处理厂运行过程中,其最终出水水质会受多种因素影响制约,而基于生物反应机理的活性污泥数学模型(ASM)并未将这些生物反应以外的因素考虑在内,由此带来一些不足.对此,本文提出可通过基于数据挖掘技术的黑箱模型对污水厂处理效果进行模拟预测.结合具体实际分析,提出可将BP神经网络与马尔可夫链组合应用于污水处理脱氮效果预测中.首先,通过BP神经网络模型对北京某大型污水处理厂实际进出水数据和工艺参数进行粗略拟合;其次,利用马尔可夫链对拟合结果及误差进行状态划分以进一步提高预测精确度;最后,运用基于BP神经网络与马尔可夫链的组合模型预测分析了该厂的实际出水水质.试验结果表明,BP神经网络适用于污水处理脱氮过程的拟合计算,而通过与马尔可夫链组合,可以提高模拟预测的精度和可靠性.     

BP模型在水泥行业清洁生产评价案例中的应用

基于BP神经网络的原理与算法,建立清洁生产多指标综合评价模型,采用隶属度函数对评价指标进行描述。以避免评价过程中的人为失误,达到客观评价的目的。用该模型对重庆某水泥厂进行清洁生产评价,结果表明：该评价方法操作性强、准确性高、可为实现清洁生产的客观评价提供科学依据和技术方法。     

基于人工神经网络的森林资源管理模型研究

介绍了人工神经网络方法，建立了森林资源管理的三层前馈反向传播神经网络模型，并与Ｌｏｇｉｓｔｉｃ函数进行了比较。仿真结果表明，人工神经网络模型优于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型，可应用于森林资源动态模拟。     

基于BP神经网络的安全评价方法研究

阐述了BP神经网络的基本原理,利用机会约束的思想建立了综合安全评价模型．运用反向传播算法和遗传算法对神经元网络进行训练,在此分析基础上对系统综合安全评价模型进行求解,并对运用神经元网络进行综合安全评价的优点进行了分析。     

基于人工神经网络的森林资源管理模型研究

介绍了人工神经网络方法，建立了森林资源管理的三层前馈反向传播神经网络模型，并与Ｌｏｇｉｓｔｉｃ函数进行了比较。仿真结果表明，人工神经网络模型优于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型，可应用于森林资源动态模拟。     

湖泊水质富营养化评价的模糊神经网络方法

为了探索人工神经网络用于湖泊营养化评价的可能性,提出了基于多准则学习的模糊神经网络湖泊水质营养化评价模型。该模型应用于我国五大主要湖泊水质营养化的评价结果表明,模糊神经网络用于湖泊水质营养化评价,具有简便、实用、客观性和广泛的通用性。      

基于BP模型的大气污染预报方法的研究

BP模型是目前最为广泛应用的神经网络模型之一,它是一种简单而又非常有效的算法.笔者将BP网络模型引入到大气污染预报领域,并根据大气污染物含量与气象要素的关系建立了大气污染物含量的神经网络预报模型.计算结果表明,BP模型应用于大气污染预报具有较高的预测精度和良好的泛化能力,它为信息社会的城市空气污染预报工作提供了一种全新的思路和方法.      

基于神经网络集成的单个飞行事件噪声预测模型

通过分析影响单个飞行事件噪声的各种因素,构建了BP神经网络回归预测模型,并通过自适应遗传算法优选出参与集成的个体神经网络,提出了预测单个飞行事件噪声的神经网络集成预测模型.为了有效保证差异性,设置不同隐藏神经元个数和Bagging算法来构建和训练单个网络.实验结果表明,单个飞行事件噪声的神经网络集成预测模型相对单个BP神经网络模型泛化能力更强,稳定性能更好.本文方法在测试集上误差在3dB以内的平均比率为96.9%,比单个网络高6.8%.