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对西安市城市生活垃圾无害化综合处理厂的工艺选择进行了探讨,指出了西安市城市生活垃圾无害化综合处理厂在前分选、发酵堆肥、后分选、焚烧、有机复混肥生产、建材生产等工艺选择时所考虑的各种因素,为其他城市生活垃圾的处理工艺选择提供参考。 相似文献
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针对现有城市生活垃圾处理方式的不足。结合垃圾生物处理特点。设计了集混合菌群降解、生物过滤除臭、污水回用及植被绿化于一体的立体处理体系。结果表明.该系统在城市生活垃圾的“三化”处理中具有显的潜势:既使生活垃圾在食物链外形成安全的闭路循环,防止有害物质向人居环境入渗;同时。处理设施的立体化、终产物的生物转化以及即刻的市场效应,有效地增强了系统的消纳能力。缓解了传统处理方式对城市空间的压力。该系统对我国中小城市生活垃圾的综合利用具有积极的参考价值。 相似文献
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城市生活垃圾处理处置现状分析 总被引:28,自引:0,他引:28
本研究了国内外城市生活垃圾的产生量、组成特点及其变化趋势,综述了城市生活垃圾的处理、处置技术现状与研究进展,分析了我国在城市生活垃圾处理处置方面存在的问题及其原因,并对我国城市生活垃圾处理处置的发展方向作了探讨。结果表明:在今后相当长的时间内,我国的垃圾处理方式将仍以填埋为主;堆肥也会占有一定比例;焚烧法由于其对垃圾减容减量效果好,无害化程度高,并能回收部分能量,加之我国城市垃圾中有机组分逐渐增高,热值相应增加,同时能用于填埋的土地越来越少,将成为我国城市垃圾处理的一种极具发展前景的方式。 相似文献
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基于GIS的城市生活垃圾规划管理智能决策方法 总被引:2,自引:0,他引:2
对城市生活垃圾治理系统进行规划管理是克服治理过程中混乱不协调所带来的问题、提高治理决策有效性的根本方法.提出了基于GIS的城市生活垃圾规划管理智能决策方法.将"城市生活垃圾治理系统"的决策划分为3个层次,在此基础上构建总体规划方案,并将人工智能技术和GIS与总体规划中的模型相集成,给出了该方法的一般性决策模型,对该方法的决策过程和主要创新也进行了详细描述,为构建基于GIS的城市生活垃圾规划管理智能决策系统提供了依据. 相似文献
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工业城市生活垃圾的预测量与对策研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用灰色理论中的GM(1,1)预测模型对某工业城市生活垃圾产生量进行预测。根据垃圾量的发展趋势。提出在分类收集的基础上采取综合利用、焚烧和卫生填埋的处理方法。并对综合处理方法中的管理与技术问题作了探讨。 相似文献
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城市生活垃圾焚烧灰渣熔融特性的分析 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了城市生活垃圾焚烧灰渣熔融过程中CaO、SiO2、Al2O3等主要成分以及实验气氛对熔融特性的影响,并分析了熔渣的物理化学性能.实验结果表明,灰渣中CaO含量的高低决定了灰渣的酸碱度和灰渣的熔点.当CaO的质量分数占灰渣总量的33%左右,灰渣的熔融温度最低;而灰渣中总碱性氧化物的质量分数低于48%时,生活垃圾焚烧灰渣熔点随碱性氧化物质量分数的增加而降低;而当碱性氧化物质量分数大于48%时,碱性氧化物对生活垃圾焚烧灰渣熔点的影响则相反.以SiO2、Al2O3等氧化物为代表的酸性氧化物,其含量在生活垃圾焚烧灰渣中已经饱和,硅铝氧化物的添加,则会升高灰渣的熔点.为了降低灰渣的熔点,应将灰渣的酸碱度控制在1左右,并在弱还原性的气氛下进行熔融处理.熔融处理后的熔渣因具有性能稳定,重金属浸出量低,几乎不含有二噁英类毒性有机物,完全可以直接成为可利用再生资源. 相似文献
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人工神经网络方法在拟建小区域环境质量评价中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
人工神经网络的评价方法用于小区域环境质量评价中,根据本地区特点因地制宜地选择环境质量参数,代入模型中进行环境质量评价及预测,对用于环境质量评价的BP人工神经网络模型进行了改进,即对网络模型的训练样本进行了扩充,从而提高了模型的抗干扰能力和准确性.将改进了的BP人工神经网络模型应用于四川省资阳市沱江二桥拟建项目小区域的大气、地表水环境质量评价中, 对该市小区域大气、地表水环境质量状况进行评价,评价结果表明,BP人工神经网络模型用于环境质量评价是可行的,且评价结论客观,评价模型普遍适用. 相似文献
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通过室内降解试验,测定了城市生活垃圾中可降解有机物降解过程中的纤维素及木质素含量,提出采用C/L(纤维素含量/木质素含量)归一化后的相对变化量来表征城市生活垃圾(MSW)的生物降解程度.分析生物降解程度指标随时间的变化规律,结果表明,生物降解程度随着降解时间的增加呈倒"S"型变化,可降解有机物的降解过程是由慢到快再到慢的过程;Slogistic模型可以较好地模拟MSW的降解过程,而模型参数可以反映降解条件对降解速率的影响.Slogistic模型预测的填埋场稳定化时间与实测结果相符,表明了建议的表征降解程度指标及Slogistic模型的合理性与正确性. 相似文献
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为了提高火灾事故预测的精度,根据我国火灾事故数据样本较小,波动性较大的特点,将遗传算法优化的灰色无偏预测模型与遗传算法优化的BP神经网络模型结合起来,建立灰色神经网络优化组合模型,充分发挥无偏灰色预测模型适用于小样本的数据预测的优势与BP神经网络处理非线性问题的优点。分别采用遗传算法优化后的无偏灰色GM(1,1)模型、遗传算法优化的BP神经网络预测模型与灰色神经网络优化组合模型对我国1998-2008年的火灾事故进行拟合,并对2009-2011年的火灾事故发生数进行预测。结果表明:灰色神经网络优化组合模型的预测误差最小,精度最高,适用于火灾事故的预测。 相似文献