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111.
基于响应面法优化MAP法处理垃圾渗滤液工艺的研究 总被引:2,自引:3,他引:2
利用单因素实验以及响应面法(response surface methodology,RSM),对磷酸铵镁法(magnesium ammonium phosphate,MAP)去除垃圾渗滤液氨氮的影响因素进行了分析和探讨。考察了pH值为8.0~11.0、n(Mg)∶n(N)摩尔比为0.8~1.6、n(P)∶n(N)摩尔比为0.8~1.3条件下,分析氨氮去除率的变化,用Design-Expert软件处理实验数据,得到了二次响应曲面模型以及优化的水平值。基于经济和操作简便性的考虑,pH值由优化水平的8.3调整为9.5,n(Mg)∶n(N)、n(P)∶n(N)摩尔比取优化水平分别为1.40、1.19,氨氮去除率平均值为92.2%,虽然该条件比最佳条件下的氨氮去除率降低了2个百分点,但从操作的难易程度以及经济性方面,体现了其优势。通过X衍射与电镜扫描分析沉淀物质的成分与晶形,表明大部分沉淀物质为磷酸铵镁。 相似文献
112.
三峡库区城市污水处理厂工艺特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为了分析三峡库区(重庆)城市污水处理厂的工艺特性,对库区现有45座城市污水处理厂进行了调研。发现库区以5万m3/d以下规模的污水处理厂为主,占总数的89%。A/A/O系列工艺、氧化沟系列工艺和SBR及其变型工艺为主流主体工艺,其中占总数64%的污水处理厂选用了氧化沟系列工艺。水质参数的设置与工艺密切相关。污水中无机物含量较高,59%的污水处理厂的MLSS在4~6 g/L之间,71%的污水处理厂的MLVSS/MLSS在0.7以下。三峡库区城市污水处理厂进水水质波动大,碳源较充足,可生化性较好。另外,总结了污水处理厂运行中易出现的问题及建议措施。 相似文献
113.
114.
活性炭对焦化废水的吸附特性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用活性炭对焦化废水进行吸附处理,考察了吸附时间、活性炭用量、pH值、吸附温度等工艺条件对处理效果的影响。结果表明,50 mL废水pH值为6,活性炭用量0.5 g,室温下吸附120 min后,焦化废水COD去除率达60%以上。该过程的吸附等温线可用Fre-undlich吸附等温式表示为:q=10-6.0 065c3.3 303;吸附热为26.35 kJ/mol;动力学方程可用班厄姆方程表示为:q=17.5-17.5exp(100.9053t-0.7839)。 相似文献
115.
研究了二段式接触氧化工艺处理城市生活垃圾填埋渗滤液的强化预处理单元溶解氧变化对单元运行效果的影响。监测了0.2mg/L,0.4mg/L,0.6mg/L,0.8mg/L,1.0mg/L五个DO水平下,COD、NH3-N在0~30h内降解状况,降解曲线在较低的DO条件下,高效段较短,而DO越高,高效段越长。同时,对不同DO水平下C/N随时间的变化也进行了检测,为达到不同的C/N水平提供了工况选择上的参考。分析了降解曲线的特征及其工程应用的价值,提出了常规条件下该单元较优的溶解氧工况水平。 相似文献
116.
活性炭三维电极法处理超高盐榨菜腌制废水 总被引:1,自引:0,他引:1
将粒状活性炭作为三维电极的粒子电极处理超高盐榨菜腌制废水。采用静态实验,对比了二维电极与三维电极对该废水COD和磷酸盐的去除效果,考察了三维电极条件下极板间距、活性炭填充量、电解时间、电解电流及初始pH等对该废水COD和磷酸盐去除率的影响。结果表明:三维电极对超高盐榨菜腌制废水COD和磷酸盐的去除率明显高于二维电极;在原水pH(4.3—5.0),废水体积600mL,电流8A,活性炭填充量250g,极板间距6.5cm,电解时间150min时,处理效果良好,COD和磷酸盐去除率分别为76.47%和97.81%。由波长扫描图可初步认为部分有机物直接被氧化为二氧化碳。 相似文献
117.
泥沙沉降对长江水体富营养化相关因素的影响初探 总被引:5,自引:1,他引:5
针对三峡库区重庆段蓄水后,泥沙沉降对长江水体富营养化相关因素的影响进行了研究。三峡库区含沙量大,泥沙对水环境的影响不容忽视。为准确预测成库后三峡库区重庆段富营养化的发生,文章通过泥沙沉降对水质影响静态模拟试验,研究了长江原水的泥沙沉降对水体中叶绿素a、透明度、溶解性总磷、溶解性总氮、浊度等指标的影响。结果表明:三峡成库后泥沙更易沉降,引起水体浊度降低、透明度增大,这可能利于藻类的生长,导致叶绿素a的质量浓度增加,同时,泥沙沉降也使水体的溶解性氮磷比增大,对富营养化发生有抑制作用。 相似文献
118.
119.
应用深度学习技术进行PM2.5浓度预测方法的研究,提出联合Transformer注意力机制的循环预测网络。模型的核心是多头注意力-长短期记忆网络(MH-LSTM),通过构建统一记忆单元捕捉时空特征关联。MH-LSTM单元使用LSTM联合Transformer注意力机制对时间变化和全局空间特征统一建模形成记忆信息。记忆信息“之”字流向跨越堆叠的MH-LSTM模块,高层记忆信息辅助下一时刻低层记忆信息的获取。应用该模型结合河北省生态环境监测中心提供的PM2.5浓度数据开展预报试验,结果表明,相对于卷积LSTM网络(ConvLSTM)、预测循环神经网络(PredRNN)、双重记忆网络(MIM),该模型预测的平均绝对误差分别减小了18.13%、10.23%、9.62%,实现了同时捕捉PM2.5浓度的时空相关性,具有更优预测性能。 相似文献