污水处理过程专家系统的结构特点与应用研究进展

综述了专家系统在污水处理领域的结构和特点、针对的工艺以及应用现状方面取得的研究成果。重点介绍了专家系统中知识的获取和表示、规则的建立以及与故障树和其他人工智能技术的结合情况,并对专家系统在污水处理工艺选择、运行控制以及故障诊断3个阶段的研究现状进行了细致分析。在此基础上,提出了尚需解决的问题以及进一步研究与发展的方向。     

Concentrations and chemical compositions of PM10 during hazy and non-hazy days in Beijing

In order to study the concentrations of major components,characteristics and comparison in hazy and non-hazy days of PM_(10) in Beijing,aerosol samples were collected at urban site in Beijing from December 29,2014 to January 22,2015.Heavy metals like Zn,Pb,Mn,Cu,As,V,Cr and Cd were deeply studied considering their toxic effects on human being;nine water-soluble inorganic ions(SO_4~(2-),NO_3~-,NH_4~+,Na~+,K~+,Cl~-,Ca~(2+) and Mg~(2+)) and carbon fractions(OC and EC) were also analyzed.The concentrations of heavy metals were 1.03–1.98 times higher in hazy days than those in non-hazy days,mainly due to biomass burning and coal burning.The trends in total heavy metals concentrations were basically consistent with the trends in PM concentrations except for two obvious periods(12.29–12.30;1.14–1.15);but when air masses accumulated locally or around Beijing,trends in PM concentrations and heavy metals were opposite.The proportion for NO_3~-/SO_4~(2-) indicated that mobile sources such as automobiles were important reasons for haze in Beijing.Correlation between OC and EC during non-hazy days was strong(R~2= 0.95) but it was low(R~2= 0.67) during hazy days,and large variations for OC/EC values occurred in hazy days.The calculated mass concentration of SOC is 2.58 μg/m~3,which only accounted for 10.1% of the OC concentration.When air masses from the far north-west,they decreased PM concentration in Beijing and they were relatively clean;however,those from the near east,south-east and south of the mainland increased PM concentration and they were dirty.     

贵州草海湿地溶解性有机物的光谱特征及其与PFASs的相关性分析

为描述草海湿地DOM（dissolved organic matter,溶解性有机物）荧光特征,探究其对PFASs（per-and polyfluoroalkyl substances,全氟及多氟化合物）环境行为造成的影响,利用超高效液相色谱-质谱联用技术和三维荧光光谱技术,结合平行因子分析,开展DOM光谱学特性研究,分析ρ（DOM）与ρ（PFASs）的相关关系.结果表明:①草海湿地中共解析出3类4种荧光组分,分别为类腐殖酸[λ_Ex（360 nm）/λ_Em（450 nm）]、长波段腐殖质[λ_Ex（400 nm）/λ_Em（510 nm）]、类富里酸[λ_Ex（330 nm）/λ_Em（400 nm）]和类色氨酸[λ_Ex（280 nm）/λ_Em（350 nm）],贡献率分别为48.6%、23.6%、22.9%和4.9%,其中类腐殖质总贡献率高达72.2%.在农业生产和人类活动的影响下,总荧光强度大致呈现从入湖区向出湖区逐渐降低、湖心区略高的趋势.②在草海湿地表层水中共检出了12种PFASs,ρ（PFASs）为233.18 ng/L,每种平均值为19.43 ng/L,PFBA（perfluorobutanoic acid,全氟丁酸）是主要污染物;草海湿地入湖区点源影响特征明显,生活污水和农业生产用水是主要的潜在污染源.③相关性分析结果显示,各荧光组分含量均与ρ（PFBS）（potassium perfluorobutanesulfonate,全氟丁烷磺酸）负相关;类色氨酸含量与ρ（PFHpA）（perfluororoheptanoic acid,全氟庚酸）负相关,与ρ（PFTriDA）（perfluorotrideanoic acid,全氟十三酸）则显著正相关.研究显示,草海湿地水体腐殖化程度高,外源特征明显,共检出12种PFASs,初步揭示了草海湿地水环境中ρ（DOM）与ρ（PFASs）的相关关系,其受水体性质及化合物结构等差异的影响,有待进一步开展深入研究.      

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.      

过硫酸钠缓释材料的释放性能及其对2, 4-二硝基甲苯的降解效果

针对原位化学氧化技术修复土壤和地下水时氧化剂因释放过快而导致的利用率低等问题,通过熔化成型法制备过硫酸钠缓释材料,分析石蜡、硅砂和过硫酸钠不同配比对材料成型度和释放性能的影响,研究缓释过程中溶液pH的变化,探讨其在水溶液中的缓释行为及其对2,4-二硝基甲苯（2,4-DNT）的降解效果.结果表明:当固定过硫酸钠质量为6 g、硅砂质量为18 g、蜡砂比（石蜡、硅砂质量之比）为1:4~1:8时,过硫酸钠缓释材料成型度适中,且过硫酸钠的累积缓释量随着时间的延长而逐渐增大,第31天时过硫酸钠累积释放百分比为74.67%~88.40%,可实现过硫酸钠的持续可控释放.当硅砂质量为18 g、蜡砂比为1:1~1:6时,过硫酸钠累积释放百分比随着过硫酸钠质量的增加而增大,且溶液中的pH呈先降低后上升的变化规律.缓释材料缓释前后实物图和显微镜分析结果显示,过硫酸钠缓释材料的释放是一个由外到内、速率由快变慢最终趋于平稳的过程.过硫酸钠质量为12 g、硅砂质量为18 g、蜡砂比为1:4的缓释材料对2,4-DNT具有较好的降解效果,第16次置换浓度为0.2 mg/L的2,4-DNT水溶液时,2,4-DNT的降解率为56.38%.研究显示,改变制备材料的配比可有效实现缓释材料中过硫酸钠的缓慢释放及对污染物的有效降解,可为原位化学氧化修复土壤和地下水提供理论支撑.      

长江流域水生态环境安全主要问题、形势与对策

为进一步深化长江流域水生态环境保护的系统性、整体性科学认识,围绕长江水生态环境安全的主要问题及形势进行了剖析,提出了进一步加强长江流域水生态环境安全保障的对策建议.研究表明:在水环境质量方面,磷污染成为制约水质改善的主要影响因素,农业源排放量占比高,但工业源入河对水体的影响更直接,水库群运行带来的水沙条件变化对磷污染沿程演变有明显影响;在水生态健康方面,长江水生生物资源衰退、湖库富营养化格局发生改变、湿地生态功能退化问题突出;在水环境风险方面,化工围江、航运污染风险引起广泛关注.当前长江流域面临着源头区水资源战略储备减少、区域经济发展与生态环境保护双重压力仍较大、水环境质量仍存问题隐患、水生态系统退化态势未得到根本遏制等复杂且严峻的形势,未来长江水生态环境安全保障仍有诸多挑战.建议统筹长江全流域“一盘棋”,推进区域绿色协调发展,强化磷污染点面源综合管控,着力提升水生态健康水平,同时加快水环境风险隐患排查整治,强化科技创新有效供给.      

洞庭湖近30年水环境演变态势及影响因素研究

水量、泥沙和污染物交换作为河流与湖泊之间的关键过程,对湖泊生态环境演变具有复杂而深远的影响.以长江中游典型通江湖泊洞庭湖为研究对象,着眼于“江湖”“河湖”“人湖”三重作用关系变化,从水文情势、水质、富营养化3个层面剖析了近30年洞庭湖水环境演变态势及主控因素.结果表明:①“江湖”关系变化影响了洞庭湖水沙交换及其年内分配,是湖泊枯水期提前和延长、水沙关系突变等现象的主控因素;“河湖”“人湖”关系变化协同加剧了该现象.②“河湖”关系的失衡和“河湖”统筹管理措施缺位,造成入湖河流长期输送大量营养物质,是湖体氮磷污染较重的根源;“江湖”“人湖”关系变化协同影响着营养盐分布格局,但影响范围及程度有限.③在“江湖”“河湖”作用关系复合影响下,藻类生长条件更为有利,增加了洞庭湖富营养化及水华风险.为保障洞庭湖水环境安全,建议:针对“江湖”作用主导的低枯水位问题,以水资源调控为核心,推进长江与流域上游水库联合生态调度,保障湖泊生态流量;针对“河湖”作用主导的水质恶化问题,以水污染防治为核心,强化流域污染控制,统筹“河湖”一体化监测管理模式,保障湖泊水环境质量;对于“人湖”作用主导的生态破坏问题,以生态空间管控为核心,划定并坚守生态红线,保障生态空间.      

长江口海域生态环境状况及保护对策

为加快推进长江口海域的生态环境保护和修复工作,结合长江经济带大保护,系统总结分析了近20年长江口环境质量和生态监控区的监测结果.结果表明:①长江口海域生态系统长期处于亚健康状态.②长江径流总量呈现波动变化,年均流量无明显的变化,而长江口海域海水环境状况一直较差.③营养盐污染严重,主要污染物是无机氮和活性磷酸盐;浮游生物和底栖生物群落结构不稳定,存在生境破碎化严重、外来生物入侵、赤潮频发、低氧区等诸多生态问题.为加强长江口海域生态环境的保护与修复,建议:①加强顶层设计,推进落实陆海统筹;②科学规划临港产业布局,加强涉海产业的污染管理;③加强污染物入海排放管控,提升海洋环境保护意识;④保障海洋生态建设资金,强化海洋生态保护与建设.      

人工智能技术对长江流域水污染治理的思考

随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术（径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络）对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属（Cr、Cu）、营养盐（TN、TP）、持久性有机污染物〔PBDEs（多溴二苯醚）、HCH（六氯环己烷）〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术（递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等）构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术（小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等）建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值.      

海洋油田水下集输-立管内两相流冲击力预测模型

目的分析两相流引起的冲击力与管道固有频率的流固耦合特性。方法针对海洋油田水下集输-立管系统内严重段塞流这一不稳定流动,通过构建气液两相流固耦合预测模型,分析管内段塞频率、管外涡街频率等流动特性与管道固有频率的关系,获取严重段塞流不同阶段对管道的冲击力特性。结果在水平方向上,管道所受冲击力最大部位为水平管与下倾管连接处,约为703.3 N;在垂直方向上,管道所受冲击力最大部位为下倾管底部与立管连接处,约为-993.5 N。管道所受冲击力与管内两相流引发的压力波动存在明显的一致性,在液塞喷发阶段,会引起整个管道冲击力的剧增。结论严重段塞流同一周期内,不同流动阶段所引发的管道振动特性不同,且不可忽视,在实际海管设计及使用过程中,需要结合管道运行工况对海管振动特性进行综合评估。