生态滤池处理城市污水小试研究

生态滤池(MEEF)是利用由微生物和蚯蚓为代表的微型动物共同组成的人工生态系统,对城镇污水中的污染物进行降解处理的新型污水处理技术。采用单层滤池和复合床滤池进行实验,在相同的实验条件下,对生态滤池和无蚯蚓滤池的运行效果进行了比较。运行初期,生态滤池的出水水质稍优于无蚯蚓滤池,特别是悬浮物浓度低;运行半月后,无蚯蚓滤池表面积泥,出现厌氧情况,出水水质变差,而生态滤池至少正常运行1个月。复合床生态滤池连续进水运行,水力负荷达到2.0m3/m2·d,COD去除率达80%以上,出水SS浓度<5mg/L。结果表明,蚯蚓在维持滤池的正常运行起着重要作用。最后介绍了生态滤池中各种生物的作用及生态滤池的工作原理。     

蚯蚓生态滤池对农村生活污水的深度净化效果

本实验利用多级蚯蚓生态滤池对农村生活污水进行处理研究,分别考察了不同季节蚯蚓生态滤池对COD、TN、NH4+-N和TP的去除效果,同时利用PCR-DGGE技术对不同季节的微生物群落进行初步分析。结果表明,夏季COD、TN、NH4+-N和TP的平均去除率分别达到86.05%、89.02%、98.48%和99.1%;出水浓度17.86、4.96、0.605和0.047 mg/L。冬季COD、TN、NH4+-N和TP的平均去除率分别达到83.29%、93.26%、96.96%和92.7%;出水浓度22.68、2.63、1.02和0.37 mg/L。不同季节出水水质均达到了《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB18918-2002)一级A类标准。蚯蚓生态滤池内的微生物多样性冬季的要比夏季的丰富,且冬季滤池内微生物种类从上至下逐渐增加,符合污染物去除效率的变化。     

ABR处理硫酸盐有机废水的BP神经网络建模

通过厌氧折流板反应器(ABR)处理硫酸盐有机废水的实验数据对BP神经网络进行训练,建立了ABR处理硫酸盐有机废水的BPNN模型,通过测试对比,找出了较优训练函数为traingda,较优训练次数为1 900.利用分割连接权值法(PCW)对影响出水SO42-和COD的主要因素进行分析,结果显示进水COD、SO42-、pH、COD/SO42-和HRT对出水SO42-和COD均产生一定影响,其中进水pH对出水SO42-和COD的影响最大,相对重要性(RI)指数分别为30.79％和23.44％;并通过样本试验数据分别建立了对SO42-和COD去除率的限制因子仿真模型,为预测硫酸盐有机废水的厌氧处理过程提供指导.     

化学-生物絮凝工艺类神经网络模型比较研究

在化学-生物絮凝工艺中试研究的基础上,分别建立了基于BP类神经网络的多输入多输出（MIMO）模型与多输入单输出（MISO）模型。应用化学生物絮凝工艺中试6个不同工况的实测数据对2个模型进行训练,均表现出很好的收敛性。通过另外2个中试工况的实测数据对模型预测性能进行测试,MISO模型对化学-生物絮凝反应器出水的COD、TP和SS的预测相对误差均低于MIMO模型,其预测相对误差均在9%以下。研究表明,MISO模型是一个很易使用的建模工具,能很好地预测化学-生物絮凝工艺出水水质。     

制药废水UASB-HAR-ICEAS组合处理系统效能建模及优化研究

以某制药废水的升流式厌氧污泥床(UASB)-水解酸化池(HAR)-间歇式循环延时曝气活性污泥法(ICEAS)新型组合处理系统为背景,分析该系统效能,并建立遗传算法优化神经网络(GA-BPNN)模型对系统出水水质进行仿真预测,并利用建立的GA-BPNN模型对系统的运行条件进行优化研究。研究表明,在稳态运行的120 d,系统对废水COD和NH3-N去除率分别为98.6%和86.6%;GA-BPNN模型对出水COD和NH3-N的预测结果和实际监测值之间的平均绝对百分误差为5.55%和6.99%,能很好地应用于组合系统的出水水质预测管理中;GA-BPNN模型还可求解出系统的最优化运行条件,为工程实际操作提供了坚实的理论基础。     

慢滤池去除污水中邻苯二甲酸二(2-乙基己基)酯的效能

将慢滤池用于污水二级出水的深度处理,并利用小试装置研究了慢滤池去除邻苯二甲酸二(2-乙基己基)酯(DEHP)的效能。慢滤池采用粒径为0.4～0.6 mm,厚度为800 mm的石英砂做滤料并以0.1 m/h的恒定滤速运行。实验结果表明,慢滤池出水浊度、COD和色度远低于现行《城市污水再生利用城市杂用水水质标准》(GB/T18920-2002)的相应数值。污水二级处理出水中DEHP浓度为6.1～62.8μg/L时,经过慢滤池过滤后,DEHP浓度降为1.7～7.3μg/L。当接纳282.8μg/L的DEHP冲击负荷时,慢滤池出水DEHP仍能低于10μg/L。实验证明,慢滤池内的生物膜吸附过滤和生物降解共同保证了慢滤池去除DEHP的良好性能。     

蚯蚓生态滤池中蚯蚓与植物对污水净化的作用评估

构建具有不同蚯蚓和植物配置的4个单级蚯蚓生态滤池,依次编号为A(无蚯蚓无植物)、B(有蚯蚓无植物)、C(有蚯蚓栽种芦苇)和D(有蚯蚓栽种水生鸢尾)。通过比较4个滤池在6个月实验期间对化学需氧量(COD)和总氮(TN)的去除效率,系统分析蚯蚓和植物对滤池去除污染物的影响。实验分2个阶段进行:5月上旬至9月上旬,滤池进水碳氮比恒定为6;9月中旬至11月中旬,滤池每周进水碳氮比交替为3、6、9。研究结果表明,蚯蚓对滤池去除COD有一定的促进作用,且作用强度显著受到进水碳氮比的影响。植物的存在与种类对滤池去除COD效率没有显著影响。蚯蚓和植物对滤池的TN去除效率都没有显著影响。滤池进水的碳氮比是显著影响滤池去除TN效率的主要因素。     

曝气生物滤池处理农村污水的中试研究

采用研制的曝气生物滤池对农村污水进行处理,研究其性能特点和影响因素。结果表明：在气水比为5∶1,水力停留时间（HRT）为15 h,进水COD浓度在250 mg/L以下时,COD和氨氮的去除率分别在80％和90％以上,出水COD和氨氮值达到国家《城镇污水处理厂污染物排放标准》一级A标准;反应器在冬季水温12℃以上运行时出水COD和氨氮值比在夏季运行时有所上升,但去除率仍在80%和90%以上,可以达到排放标准。     

基于改进BP神经网络的厌氧发酵产气量预测模型

为准确预测大中型沼气工程日产气量,采用改进BP神经网络算法,引入动量和自适应调节学习率,根据厌氧发酵机理以及实际工程运行状况,建立以温度、TS浓度以及pH值作为输入层节点,沼气日产气量为输出层节点的预测模型。利用实验获取的150组数据作为模型的训练样本和测试样本,通过Matlab软件进行仿真,结果表明,改进的BP神经网络对沼气的日产气量具有良好的预测能力,建立的沼气日产气量预测模型不仅收敛速度快而且精度高,150组数据的平均预测准确率为84.02%。     

Fenton氧化降解垃圾渗滤液中COD的动力学研究

对絮凝预处理后的垃圾渗滤液进行Fenton氧化处理。通过微分法对Fenton氧化的反应级数进行求解,确定其反应级数为2,并初步建立了Fenton氧化的动力学模型,即1/c=1/c0+kt,由此建立起来的降解的动力学模型与实验数据相吻合;在4个实验基准条件下———初始COD浓度为960 mg/L、pH值4、H2O2投加量0.4 mol/L、nH2O2/nFe2+3∶1,探讨了其中某一变量对反应速率的影响。实验水样为絮凝反应出水,进水COD浓度为912～960 mg/L,出水COD浓度为80～112 mg/L,COD去除率在87%～92%之间,表明Fenton试剂能够有效地处理垃圾渗滤液。     

人工神经网络在强化一级处理系统过程模拟与优化中的应用

针对化学强化一级处理系统(CEPT)处理废水时影响因素多,难以进行适当的控制和处理效果的预测等问题,建立起基于BP人工神经网络的CEPT法处理猪场稳定塘废水预测模型,并应用该模型对烧杯试验进行了模拟.结果表明,预测值和实测值吻合较好,模型对COD、总磷、浊度去除率预测的平均相对误差分别为7.5%、4.8%和4.9%.通过对pH值和絮凝剂投药量等可控参数进行优化计算,得到CEPT系统的最佳操作条件和最合理操作条件.该模型的建立为CEPT法处理废水工艺系统实现自动化控制提供了一条简便实用的途径.     

人工神经网络在强化一级处理系统过程模拟与优化中的应用

针对化学强化一级处理系统（CEPT）处理废水时影响因素多，难以进行适当的控制和处理效果的预测等问题，建立起基于BP人工神经网络的CEPT法处理猪场稳定塘废水预测模型，并应用该模型对烧杯试验进行了模拟。结果表明，预测值和实测值吻合较好，模型对COD、总磷、浊度去除率预测的平均相对误差分别为7．5％、4．8％和4．9％。通过对pH值和絮凝剂投药量等可控参数进行优化计算，得到CEPT系统的最佳操作条件和最合理操作条件。该模型的建立为CEPT法处理废水工艺系统实现自动化控制提供了一条简便实用的途径。     

复合人工湿地中低浓度有机物的去除及Monod模型模拟

以复合人工湿地工程实例为研究对象,研究了其在连续5个月内对低浓度有机污染物的深度处理效果,采用简化的Monod动力学模型对研究湿地进行模拟并验证,讨论了污染负荷与去除率的相关性以及BOD/COD比值对有机污染物降解系数的影响。研究湿地总面积为5 000 m2,进水水量为860～1 560 m3/d,水力停留时间为1.48～2.69 d,水力负荷为0.17～0.31 m/d,进水中有机污染物浓度较低(BOD53.0～25.6 mg/L;COD 22.9～89.8 mg/L)。结果表明,复合湿地组合形式对BOD5和COD的去除率分别介于37.9%～79.0%和41.0%～68.7%之间,简化的Monod模型对湿地中BOD5和COD去除的预测值与实验观测值吻合程度较好;BOD5、COD的去除率分别随着进水BOD5和COD浓度的增加而增大,而增长趋势逐渐变缓,当有机污染负荷低时,模型的K值较小;低浓度有机污染物在VSF、FWS和HSF湿地中的去除效率与有机物是否容易或者缓慢被微生物降解的性质相关性较差,这可能与人工湿地中存在的其他因素促进了有机污染物的去除有关。     

RBF与Elman神经网络在人工湿地复合基质去污效果预测中的应用

人工湿地的去污机理复杂、呈高度非线性,故利用神经网络技术构建模型预测其长期运行效果。通过构建人工湿地复合基质模拟槽系统进行为期4个月的实验,监测得到56组COD去除率数据样本,经Matlab小波去噪后分别利用RBF和Elman网络构建动态神经网络模型,预测该系统对生活污水中COD去除效果。结果表明,RBF和Elman神经网络预测值的均方根误差分别为0.0186和0.0163,精度较高,该系统后期的COD去除率在49.4%～59.0%之间。     

基于BP模型的磷酸铵镁法除磷模拟研究

以实际试验数据为依据,通过网络结构优化建立了一个可用于磷酸铵镁法除磷模拟的BP神经网络模型。二维和三维的数值模拟表明,所建立的BP模型能够获得多因素条件下磷酸铵镁法除磷的变化规律和趋势,可为进一步的MAP法除磷及磷回收试验研究提供重要参考依据。     

High efficiencies in the electrochemical oxidation of an anthraquinonic dye with conductive-diamond anodes

Oxidation of anthraquinonic dye Acid Blue 62 by electrolysis with conductive-diamond electrodes is studied in this work. COD, TOC, and color have been selected to monitor the degradation of the molecule as a function of several operating inputs (current density, pH, temperature, and NaCl concentration). Results show that the electrochemical oxidation of this model of large molecules follows a first order kinetics in all the conditions assessed, and it does not depend on the pH and temperature. The occurrence of chloride ions in wastewaters increases the rate of color and COD removal as a consequence of the mediated oxidation promoted by the chlorinated oxidizing species. However, chloride occurrence does not have an influence on the mineralization rate. First-order kinetic-constants for color depletion (attack to chromophores groups), oxidation (COD removal), and mineralization (TOC removal) were found to depend on the current density and to increase significantly with its value. A single model was proposed to explain these changes in terms of the mediated oxidation processes. Rate of mineralization remained very close to that expected for a purely mass transfer-controlled process. This was explained assuming that mediated oxidation does not have a significant influence on the mineralization in spite it has some effect on intermediate oxidation stages. The efficiency of the oxidation was found to depend mainly on the concentration of COD being negligible the effect of the other inputs assessed except for the occurrence of chloride ions. Opposite, the efficiency of mineralization depends on concentration of TOC and current density and it did not depend on the chloride occurrence. This observation was found to have an important influence on the power required to remove a given percentage of the initial TOC or COD. To decrease COD efficiently, the occurrence of chloride in the solution is very important, while to remove TOC efficiently, it is more important to work at low current densities and chloride effect is negligible. Energy consumption could be decreased by folds using the proper conditions.     

响应面法优化电化学法处理高盐榨菜废水工艺

针对榨菜废水中较高的盐度对微生物的抑制和处理效能不稳定问题,开展电化学法处理高盐榨菜废水的实验研究。利用响应面法(RSM)探讨了榨菜废水COD的去除率与电流密度、极板间距和pH值之间的关系。通过Design-Ex-pert 7.1数据处理软件得到一个二次响应曲面模型以及优化的水平值。结果表明,最佳反应条件为电流密度为12.37 A/dm2,极板间距为18.82 mm,pH为5.92,此条件下COD去除率为83.21%(预测值为83.25%)。二次响应曲面方差分析结果表明,回归模型达到显著性水平,在研究区域内拟合较好,模型的精密度、可信度和精确度均在可行范围内,与实验结果吻合程度较高。     

Application of artificial neural network for prediction of Pb(II) adsorption characteristics

The adsorption of Pb(II) onto the surface of microwave-assisted activated carbon was studied through a two-layer feedforward neural network. The activated carbon was developed by microwave activation of Acacia auriculiformis scrap wood char. The prepared adsorbent was characterized by using Brunauer–Emmett–Teller (BET) surface area analyzer, scanning electron microscope (SEM), and X-ray difractometer. In the present study, the input variables for the proposed network were solution pH, contact time, initial adsorbate concentration, adsorbent dose and temperature, whereas the output variable was the percent Pb(II) removal. The network had been trained by using different algorithms and based on the lowest mean squared error (MSE) value and validation error, resilient backpropagation algorithm with 12 neurons in the hidden layer was selected for the present investigation. The tan sigmoid and purelin transfer function were used in the hidden and the output layers of the proposed network, respectively. The model predicted and experimental values of the percent Pb(II) removal were also compared and both the values were found to be in reasonable agreement with each other. The performance of the developed network was further improved by normalizing the experimental data set and it was found that after normalization, the MSE and validation error were reduced significantly. The sensitivity analysis was also performed to determine the most significant input parameter.     

改性粉煤灰对糖蜜废水的吸附效果及机理

采用改性粉煤灰(MCFA)吸附糖蜜废水中的有机污染物,对吸附行为和机理进行了考察和分析。结果表明,MCFA投加量为30 g/L及pH为5.0的优化条件下,COD去除率为88.6%,饱和吸附量为89.7 mg COD/g MCFA。准二级方程能更好地描述糖蜜废水在MCFA上的吸附动力学。颗粒内扩散方程结果表明孔扩散并非唯一的速度控制步骤。吸附平衡表明,Freundlich等温线最符合吸附模式,为优惠吸附。D-R模式中的吸附自由能Ea值推断更可能是物理吸附而不是化学吸附。吸附热力学参数ΔG0(<0)、ΔH0(5.130 kJ/mol)和ΔS0(19.936 J/(mol.K))表明MCFA对糖蜜废水的吸附过程为可行的,自发性的吸热反应。     

各种影响因子对电解法预处理医药废水的影响研究

探讨了电解法预处理医药废水时停留时间、电解电压、废水初始浓度、温度和废水pH值等影响因子对去除色度、COD和提高废水可生化性等处理效果的影响,并考察了其应用于工业实际废水处理的可行性.实验结果表明:电解法更适合高浓度医药废水的处理,色度的去除率可达到90%以上;电解时间宜控制在40～60 min;电解电压越高,废水COD和色度去除效果越好;在实验温度范围内,温度对色度和COD去除率的影响不大;废水pH值为7.5时电解效果最佳,工程运用宜控制在6～9之间.