两级SBR工艺去除磷、氮及有机物效能分析

以模拟生活污水为处理对象,在常温条件下,采用对比试验与机制分析方法,研究了两级SBR工艺分级除磷、去除有机物及脱氮的特性,分析了工艺的效能优势.结果表明,通过控制泥龄(除磷级5~7 d,脱氮级约50 d),可以将异养的PAOs与硝化菌分别控制在2个反应器中优势生长,在出水水质更优的情况下,系统的处理效率可比单级SBR提高1倍以上;两级SBR系统可以有效地缓解有机负荷对硝化过程的冲击影响,在进水COD浓度较高的情况下,能够保持其脱氮级(SBS2)具有稳定的硝化速率,且系统的最终出水可以容易并稳定地达到TP≤0.5 mg.L-1的国家标准;另外,两级SBR的脱氮级(SBS2)除具有优势的硝化菌种外,还能培养出适合降解难降解有机物的异养菌,使其好氧硝化结束时COD浓度较单级SBR系统更低.     

改性黏土去除水华束丝藻的研究

以采集自云南滇池的水华束丝藻(Aphanizomenon flos-aquae)为研究对象,分别用壳聚糖和聚合氯化铝对云南省常见的硅藻土进行改性,在实验室条件下研究两种改性黏土对水华束丝藻的去除效果。通过去除率的比较,得出两种改性黏土去除水华束丝藻的线性拟合方程。每毫升藻液壳聚糖改性硅藻土投加量(m L)与藻细胞光密度OD_(680)、叶绿素a质量浓度(mg/L)的关系分别为y=0.0377x-0.0014和y=0.009x+0.0002;每毫升藻液聚合氯化铝改性硅藻土投加量(m L)与藻细胞光密度OD_(680)、叶绿素a质量浓度(mg/L)的关系分别为y=0.0135x+0.002和y=0.0039x+0.002。壳聚糖改性硅藻土和聚合氯化铝改性硅藻土去除水华束丝藻的最适pH值范围分别为5~8、5~9,总氮(TN)去除率分别为39.77%、45.44%,总磷(TP)去除率分别为64.92%、78.01%。聚合氯化铝改性硅藻土去除水华束丝藻的最适pH值范围较宽,且其除藻过程中对TN、TP的去除率均较高。用透明溞(Daphnia magna)对其进行生态安全性试验,得出壳聚糖改性硅藻土和聚合氯化铝改性硅藻土除藻至48 h死亡率分别为30.77%、0。     

尾矿土中解磷细菌的筛选及对镉的耐受研究

为了筛选出具有较好的有解磷效果的细菌,以尾矿土为材料进行筛选,分离纯化具有高效解磷作用和高耐受重金属的细菌菌株,并对其进行分子鉴定。分离得到136株细菌,筛选出4株解磷效果较好的菌株。对这4株细菌进行分子鉴定,通过16S rRNA测序分析,4株细菌属于芽孢杆菌属(Bacillus)。从4株细菌中进一步优化,筛选出解磷效果最好的菌株WDN-5,分析WDN-5菌株对重金属镉的耐受性。研究结果表明:WDN-5在发酵第五天的解磷效果最好,溶磷量达到77.14μg/mL;WND-5对镉的致死浓度为300mg/L,对镉的耐受性较高;在50—300 mg/L的镉胁迫下,随着镉浓度增加,WDN-5的溶磷量逐渐降低。     

低流速废气中两种颗粒物测定方法的对比分析

现行固定源废气采样中要求等速采样跟踪率偏差不能大于±10%,当废气流速低于5 m/s时,跟踪率无法满足这一要求;固定流速采样可在低流速下,满足颗粒物采样对采气体积的要求,从而确保测定结果的准确性。通过在烟气低流速条件下,对两种不同方法测定废气中颗粒物的比较,发现固定流速测和等速流速测定存在一定的差异。研究结果表明,在低流速下,固定流速测定结果高于等速流速测定结果;同时,不同烟气低流速下,固定流速所测定的结果偏差不大。     

西泉眼水库富营养化状况的研究

通过对西采眼水库水质进行调查分析,综合不同水期的监测数据得出分析结果：西泉眼水库的TIL（∑）值在40—60之间,表明水库水质污染介于中营养与轻度富营养之间。     

基于三维荧光光谱的鄱阳湖湿地水体有色可溶性有机物组成特征和来源

有色可溶性有机物(Chromophoric dissolved organic matter,CDOM)是水生生态系统的重要组成部分,在生物地球化学循环过程中起着重要的作用.本研究基于2021年4月鄱阳湖南矶湿地国家级自然保护区内3个碟形湖(战备湖、白沙湖和东湖)28个采样点的水样和实测水质参数数据,运用紫外-可见吸收...     

海洋石油平台出海物料风险管控

海洋石油平台远离陆地,出海物料受交通、海况、吊装等因素影响,安全风险较高,为做好海洋石油作业项目出海物料的装卸、运输、仓储安全,本文首先分析了出海物料存在的风险因素,然后对出海物料申报、安检、出海、海返等关键环节进行研究,制定了出海物料的安全管控措施,确保出海物料安全顺利出海,保障海洋石油平台作业项目顺利进行。     

基于机器学习的大气PM2.5中金属浓度预测模型的研究

基于2013—2018年哈尔滨市气象数据、大气污染物数据和细颗粒物（PM_2.5）中金属成分数据,采用机器学习方法探索大气PM_2.5中金属浓度预测模型,并选择最优模型进行污染物浓度预测。结果表明,多元线性回归（MLR）、人工神经网络（BP-ANN）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）4种模型中,RF对大气PM_2.5中5种金属［锑（Sb）、砷（As）、铅（Pb）、镉（Cd）、铊（Tl）］的浓度预测效果最佳,在训练集和测试集中表现均较稳定,其中相关系数（r）均＞0.7, 平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）数值较小。RF在大气PM_2.5中金属浓度预测上具有较好的表现,可在缺乏监测和实验数据的情况下,实现对大气颗粒物中金属浓度的快速预测,为全面了解颗粒物中金属污染特征提供数据基础。     

深圳简易垃圾填埋场水土环境污染指标识别

基于现场踏勘、人员访谈和资料收集,采用内梅罗指数法对深圳市现存24座简易垃圾填埋场土壤和地下水环境质量进行了评价,对其特征污染指标进行了识别,结果表明,土壤超标污染指标5种,包括镉和砷2种中度污染指标,污染指数分别为2.970和2.141,钒、镍和铅3种轻度污染指标,污染指数在1.348～1.777之间;地下水超标污染...