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.     

电子束辐照法净化烟气同时脱硫脱氮

应用电子束辐照法净化含有SO_2和NO_x的烟气,可高效地同时脱除烟气中的SO_2和NO_x.这项新技术,作为工艺过程简单、高效、无二次污染的新型干法排烟脱硫脱氮技术很有希望.     

应用电子束辐照法脱除烟气中的硫、氮

传统的排烟脱硫及脱氮技术,通常是对SO_2和NO_x分别进行控制,这在经济及技术上往往是不太合理的。假如在净化SO_2的过程中,一同将NO_x除去,即在净化烟气的同一过程中同时除去SO_2和NO_x,那是极为理想的。应用电子束辐照法处理含有SO_2和NO_x的烟气,可高效地从烟气中同时脱除SO_2和NO_x。这项新技术,是近年来新开发的排烟同时脱硫脱氮技术中最有前途和希望的。     

模拟烟气中NO、NO_x的微生物净化效率强化研究

NO的脱除效率已成为微生物净化燃煤烟气NOx双塔流程的瓶颈。为了提高微生物净化烟气中NO、NOx的效率,分别研究了脱硫塔添加Fe SO4·7H2O、脱氮塔添加Na NO2对微生物净化模拟烟气中NO、NOx效率的影响作用。结果表明:脱硫塔添加0.23 g/L Fe SO4·7H2O,其NO平均脱除率为61.04%,比空白试验的35.31%提高明显;脱硫塔NOx平均脱除率为62.16%,比空白试验的31.10%提高约1倍;双塔NOx平均总脱除率从空白试验的61.8%增至86.9%。浓度梯度试验结果表明:0.23 g/L Fe SO4·7H2O是脱硫塔内较为合适的添加浓度。脱氮塔添加0.50 g/L Na NO2后,脱氮塔NO平均脱除率从空白试验的39.92%提高到52.11%;脱氮塔NOx平均脱除率从空白试验的47.67%增至58.90%;双塔NOx平均总脱除率从空白试验的70.75%增至79.32%。反复多次验证试验均证明:Fe SO4·7H2O和Na NO2的分别添加的确大幅度地强化了烟气中NO、NOx的微生物净化效率。     

基于灰色理论与BP神经网络预测成都市生活垃圾产生量

根据成都市中心城区垃圾产生量的历年数据,先用以时间为单变量的灰色GM(1,1)预测模型得到历年数据的拟合值,再分析垃圾产生量与其影响因素之间的灰色关联度,选出关联度最大的4个因素建立多变量的灰色GM(1,5)预测模型与BP神经网络模型,并对垃圾产生量的预测精确度进行了对比,用预测精度最高的BP神经网络模型对未来年份的垃圾产生量进行了预测,为成都市垃圾处理处置规划提供了理论依据。     

水体中氮污染物处理工艺的研究进展

氮污染物的含量超标,易造成水体富营养化。氮污染物处理工艺包括物理法、化学法和生物法。主要叙述了处理工艺原理和应用实例,总结了各个处理工艺运行参数对氮污染物脱除的影响,并分析了各个处理工艺的优缺点和存在的问题。认为其中新型脱氮工艺是目前的研究重点,厌氧氨氧化与其他生物脱氮工艺联用可以实现高效、经济和稳定的脱氮。     

垃圾渗滤液中氨氮脱除技术研究进展

生活垃圾填埋场渗滤液中氨氮含量普遍较高,研究氨氮脱除技术对于保证后续生化处理系统正常运行及其低浓度出水氨氮具有重要意义.本文综述了垃圾渗滤液中氨氮脱除技术,分析了传统的物理化学脱氮法和生物脱氮法的优缺点,着重讨论了新型生物脱氮技术以及利用填埋场处理功能脱除氨氮的研究,并提出了垃圾填埋场渗滤液中氨氮脱除技术研究的发展方向.     

湿法烟气同时脱硫脱氮技术综述

系统地介绍了湿法烟气同时脱硫脱氮的各种方法,分析了其技术特点和发展前景,并针对我国国情对我国烟气净化技术的发展方向提出了建议。     

湿法烟气同时脱硫脱氮技术综述

系统地介绍了湿法烟气同时脱硫脱氮的各种方法,分析了其技术特点和发展前景,并针对我国国情对我国烟气净化技术的发展方向提出了建议。     

SCR催化剂对汞的催化氧化研究进展

文章综述了目前国内外选择性催化还原(SCR)催化剂催化氧化燃煤烟气中汞的研究现状。介绍了钒基、铜基、铁基、锰基、铈基以及贵金属SCR催化剂对汞的催化氧化性能;分别分析了烟气温度、烟气组分(Cl2、HCl、SO2、NH3等)、空速等因素对各催化剂汞氧化性能的影响;最后运用文献对比方法综合概括了燃煤烟气条件对汞氧化的影响,并结合我国燃煤电厂现状,对SCR催化脱汞技术的发展方向提出建议:利用SCR催化剂实现燃煤烟气中汞的氧化,结合现有污染物控制设备实现汞的脱除,是一种经济、高效的燃煤烟气脱汞技术;当前应深入研究SCR催化剂对汞的催化氧化机理,开发能够实现NOx与汞协同控制的,稳定、高效、普适性强的低温SCR催化剂。     

基于神经网络的海水脱硫系统脱硫效率模型

针对海水脱硫运行优化和环保监测的需求,运用BP神经网络建立了海水脱硫吸收塔脱硫效率模型,模型以烟气量、入口SO_2、海水量、海水温度、海水升压泵电流为输入变量,脱硫效率为输出变量,运用这模型对某320 MW机组海水烟气脱硫装置脱硫效率进行预测。结果表明:模型的预测值与实际值基本一致,相对误差范围在-0.5%~0.5%范围之内,并运用该模型对20组测试样本进行仿真输出,所得误差最大为0.451%,误差在工程允许范围内,具有较好的预测精度,说明BP神经网络用于海水脱硫效率预测是可行的。     

基于PCA和BP神经网络的中南公路岩质边坡稳定性预测

综合利用主成分分析法(Principle Component Analysis,PCA)对影响公路岩质边坡稳定性的6个因素进行主成分提取,提取的4个主成分作为BP神经网络的输入变量,边坡状态作为输出变量,并采用Levenberg-Marquardt(LM)算法优化BP神经网络,建立了基于PCA-LM-BP神经网络的公路边坡稳定预测模型。结合中南公路岩质边坡工程实例,将PCA-LM-BP神经网络模型的预测结果与LM-BP神经网络模型、BP神经网络模型预测结果进行对比。结果表明:基于PCA-LM-BP神经网络的预测模型精度较高,可为预测中南公路边坡稳定性提供一定的依据。     

地下水氨氮污染及处理技术综述

综述了地下水中氨氮的污染现状,主要阐述了吸附和离子交换法、折点加氯法和生物脱氮法的原理和各自的优缺点,指出应将这些方法结合起来,开发高效、经济、稳定、操作简便的氨氮脱除技术。     

基于RBFNN的催化再生烟气二氧化硫浓度预测研究

为了提前掌握催化裂化再生烟气中二氧化硫的排放浓度,有效动态指导烟气脱硫设施运行参数调节,研究开展了RBF和BP神经网络在催化裂化再生烟气二氧化硫浓度预测中的应用。通过业务和数据分析,确定了影响再生烟气二氧化硫浓度的工艺特征变量。利用2组采用不同方法清洗的数据,对比分析了RBF和BP神经网络模型在提前15 min情况下,预测再生器出口二氧化硫排放浓度的效果,结果表明2种模型的预测精度分别为90.36%和86.43%。RBF神经网络二氧化硫浓度预测模型经过400个工业样本测试,浓度预测值的最大误差为14.01 mg/m³,最小误差为0.05 mg/m³,平均误差为6.08 mg/m³,满足企业现场应用的要求。     

生活垃圾填埋场渗滤液中氨氮的脱除技术综述

垃圾填埋场渗滤液尤其是中老年填埋场渗滤液中氨氮含量普遍较高。研究渗滤液中氨氮的去除方法对确保后续生物处理稳定运行并保证较低的出水NH4^ -N，TN浓度具有重要意义。本文从垃圾填埋场渗滤液高氨氮，低C／N比的特性出发，对渗滤液氨氮的脱除技术——吹脱法、电化学氧化法、混凝沉淀法、生物脱氮技术进行了综述。分析了生物脱氮新技术的原理并对其在垃圾渗滤液脱氮中的应用进行了探讨。     

燃煤烟气汞污染控制技术

介绍了燃煤电站汞的排放状况,论述烟气中汞的存在形式以及影响其存在形式的因素。介绍当前燃煤电站汞排放控制技术的研究进展,并对各种烟气脱汞技术的特点和净化效率进行对比。最后对烟气脱汞技术的研究趋势进行了展望,提出了适合于我国国情的研究方向。     

烟气同时脱硫脱氮用生物膜填料塔脱氮性能专项强化实验探索

对采用添加脱氮功能菌群、烟气同时脱硫脱氮、生物膜填料塔烟气脱氮性能的专项生物强化方法进行探索实验研究,结果表明:通过专项培养并添加含有硝化菌的脱氮功能菌群、反硝化菌群以及它们的混合菌群液,使生物膜填料塔的脱氮效率分别提高了5.90%、4.01%和7.15%,验证了该专项生物强化方法的技术可行性。     

城市垃圾填埋场渗滤液中的生物脱氮

城市垃圾填埋场渗滤液中高浓度氨氮的脱除是一个值得重视的问题。本文对渗滤液的生物脱氮技术进行了综述,并对生物脱氮新技术在渗滤液中的脱氮应用进行了探讨。     

基于BP神经网络的天津市PM2.5浓度预测研究

根据天津市2013年12月1日-2013年12月24日气象监测数据,先进行温度、湿度、风力因素对PM2.5浓度影响的相关性分析及定性分析,绘制温度、湿度和PM2.5浓度的二维趋势分布图及气体扩散风向浓度分布图;再运用BP神经网络模型对天津市2013年12月25日-2014年1月9日PM2.5浓度进行仿真预测,最终得到精确预测值.结果表明:温度及风速因素与PM2.5的浓度成反比,湿度因素与PM2.5的浓度成正比,而且通过BP神经网络模型对于“离散样本”、“气象参数不确定性”的实际天气情况可以得到较高的预测精度.     

我国燃煤电厂大气汞控制技术综合评估与对策探讨

采用模糊综合评价法与层次分析法或专家判定法相结合,对我国燃煤电厂非常规污染物大气汞控制技术进行了综合评估,以筛选出最佳控制技术.建立了环境、经济和技术为一级指标的三层指标体系,共22个评价指标;初步筛选出洗选煤+烟气净化协同脱除技术、烟气净化协同脱除技术、烟气净化协同脱除技术+活性炭吸附技术等七项技术及技术组合并对其开展评估.结果表明:强调环境因素的层次分析法综合评估结果表明,超低排放协同脱除技术+活性炭吸附技术得分最高（0.797 0）,为最佳控制技术.而专家判定法与强调经济因素的层次分析法的综合评估结果一致,洗选煤+烟气净化协同脱除技术最具经济优势,是专家认可的最佳可用技术（BAT）和最佳环境实践（BEP）.研究显示,我国现阶段可采用洗选煤+超低排放协同脱除技术对燃煤电厂的大气汞污染进行控制,但为达到发达国家的严格排放标准,必须采用超低排放协同脱除技术+活性炭吸附技术.