Reuse rate of treated wastewater in water reuse system

A water quality model for water reuse was made by mathematics induction. The relationship among the reuse rate of treated wastewater（R）, pollutant concentration of reused water（ Cs ）, pollutant concentration of influent（ C0）, removal efficiency of pollutant in wastewater（ E）, and the standard of reuse water were discussed in this study. According to the experiment result of a toilet wastewater treatment and reuse with membrane bioreactors, R would be set at less than 40%, on which all the concerned parameters could meet with the reuse water standards. To raise R of reuse water in the toilet, an important way was to improve color removal of the wastewater.     

净化铁锰氨生物滤池内氨氮转化途径

为考察净化铁锰氨生物滤池内NH₄+-N的转化途径,利用氮素计量关系和沿程试验研究了净化铁锰氨生物滤池内产生TN_loss(氮损失)的原因和NH₄+-N转化途径. 结果表明,净化铁锰氨生物滤池内DO消耗异常,TN_loss不守恒,当进水ρ(NH₄+-N)平均值分别为1.262、2.296、3.111 mg/L时,NLR(氮损失率)分别能达到7.89%、12.91%、17.73%. 利用硝化反应和CANON(全程自养脱氮)方程式计算得出理论TN_loss和TDOC(理论耗氧量),与实际TN_loss和ADOC(实际耗氧量)的差值分别小于±0.030、±0.10 mg/L,各阶段NH₄+-N 通过CANON途径转化的比例分别为48.58%、60.77%、68.10%,硝化反应和CANON途径共同参与了NH₄+-N转化. 沿程试验结果表明,整个试验阶段,NO₂--N在滤层中均有积累,并在滤层厚度为10~18 cm内出现NO₂--N和NH₄+-N共存的现象,进一步证明CANON途径是净化铁锰氨生物滤池内产生TN_loss的原因.      

渭河陕西段沉积物中总磷、总氮时空分布特征及其影响因素研究

为探究沉积物中总磷、总氮的时空分布特征及其影响因素,以渭河陕西段5个研究点为例,分别于2013年夏季(6月)和冬季(12月)进行两次采样,通过野外实验对水温、p H、电导率、溶解氧、流速等环境因子的测定,结合室内实验对沉积物中总磷、总氮含量的测定和粒度分析,研究沉积物中总磷、总氮的时空分布特征,以及各环境因子与其相关性.结果表明,大多数研究点沉积物中总磷、总氮含量在垂向上呈现先减小后增大再减小的趋势;在季节上呈现夏季含量高于冬季含量的趋势,其中各研究点夏季沉积物中总磷含量平均值为15.79 g·kg-1,总氮含量平均值为5.50 g·kg-1,而冬季沉积物中总磷含量平均值为5.91 g·kg-1,总氮含量平均值为2.46 g·kg-1;通过沉积物氮、磷元素含量与各环境因子的相关性分析,发现影响沉积物中总磷、总氮含量的环境因子主要有温度、p H、电导率和溶解氧.     

A2/O与倒置A2/O工艺低温条件下的氨氮去除能力解析

对相同进水、平行运行的A²/O与倒置A²/O工艺的冬季氨氮（NH₄⁺-N）去除能力进行了全面解析.在运行水温为14℃时,倒置A²/O工艺表现出更低的NH₄⁺-N容积去除负荷［0.13 kg·（m³·d）^-1和0.29 kg·（m³·d）^-1］和氨氧化速率（AOR）［0.07 kg·（kg·d）^-1和0.11 kg·（kg·d）^-1］,而26℃时两个工艺则相差无几.两个平行工艺中的氨氧化菌（AOB）种群定量结果几乎始终相等（倒置A²/O工艺为3.2%±0.24%,A²/O工艺为3.4%±0.31%）.克隆文库分析的结果表明,造成低温时倒置A²/O工艺中具有较低氨氮去除能力的原因是其AOB优势种属为AOR较慢的慢生型（K-生长策略）亚硝化螺菌属（Nitrosospira）,而在A²/O工艺中则为AOR较快的快生型（r-生长策略）亚硝化单胞菌属（Nitrosomonas）;而在26℃环境下两个工艺中的优势种属则均为Nitrosomonas.结合对污染物沿程去除过程的全面分析,发现尽管温度是决定AOB优势种属演替的首要原因,但由于倒置A²/O的工艺结构变化造成其好氧单元具有较高的COD负荷和高NH₄⁺-N浓度等不利于AOB生长的因素,决定了其可以在常规城市污水的条件下出现K-生长策略型的优势AOB种属.因此倒置A²/O针对异养菌（聚磷菌与反硝化菌）的工艺构造变化却通过COD负荷等间接影响到自养型氨氧化菌的种群分布与演替,并最终造成工艺在低温条件下硝化能力的减弱.     

基于三层网络的SBR法深度脱氮智能控制系统的中试研究

以一座处理量为60m3·d-1的SBR法中试系统为研究对象,将三层网络智能控制技术引入SBR工艺中,并对该智能控制系统的深度脱氮效果和稳定性进行了中试研究.在SBR法硝化反硝化过程中,pH、DO、ORP曲线上会出现反映生物脱氮进程的特征点,以pH、DO、ORP为控制参数建立的智能控制策略可以准确判断反应的终点,避免了过度曝气,在保证深度脱氮的前提下节省了能耗.经过10个月的稳定运行,即使在温度较低的情况下,该SBR法智能控制中试系统出水的各项指标完全能够达到国家污水排放一级标准,并且达到了深度脱氮的效果,出水COD低于50 mg·L-1,总氮低于5 mg·L-1.     

低温条件下絮体破碎再絮凝去除水中颗粒的研究

为了了解低温条件下絮体的形成/破碎/再絮凝过程在适当条件下对絮凝去除水中颗粒物的强化效果,采用PDA2000透光率脉动检测仪对絮凝破碎再絮凝过程进行了在线监测.研究结果表明,当电中和机理占主导作用时(混凝剂投加量小于0.1 mmol·L-1),絮体破碎后能重新絮凝,絮体大小能恢复到破碎之前;而当网捕卷扫机理占主导作用时(混凝剂投加量大于0.2 mmol·L-1),絮体的恢复情况不如电中和条件,再絮凝能力降低.投加适量的腐殖酸会增加絮体破碎前后的分形维数,但过量的腐殖酸则会降低破碎前后絮体的分形维数.絮体破碎再絮凝后其分形维数比破碎前高.腐殖酸的投加量并不会明显影响絮凝和破碎后再絮凝的FI指数.电中和絮体破碎前初始絮凝时间越长破碎后沉后水浊度越低,破碎后其浊度会比破碎前显著减小.较低投量的铝盐就能使得沉后水浊度降到很低,因此可以降低混凝剂投量而达到更好的水处理效果.     

草丁膦人工抗原的合成与免疫效价的测定

用戊二醛作为交联剂合成草丁磷-卵清蛋白(oviparous,OVA)人工抗原,通过紫外吸收、31P核磁扫描的方法检测和鉴定草丁磷人工抗原,并用此合成抗原免疫小鼠,检测抗体的生成。结果表明,人工抗原紫外吸收光谱与OVA、草丁磷光谱相比发生了改变,人工抗原、草丁磷31P核磁光谱位移大致相同,通过计算人工抗原中草丁磷与卵清蛋白的偶联比是36.7∶1。免疫小鼠数周后在其血清中检测出抗体(其血清的效价为1∶320000)。草丁磷人工抗原合成及对小鼠的免疫成功,为制备草丁磷单克隆抗体打下了基础。     

滇池流域土壤活性腐殖质及其主要组分的紫外-可见与三维荧光光学特性

利用紫外-可见光谱和三维荧光光谱技术,结合土壤腐殖质及腐殖质组分(胡敏酸、富里酸)中的有机碳含量,研究了滇池流域土壤活性腐殖质及其组分胡敏酸和富里酸的光谱特征.结果表明,滇池流域土壤活性腐殖质中富里酸含量高于胡敏酸,流域范围内土壤活性腐殖质及其组分含量分布不均匀,活性腐殖质、胡敏酸和富里酸含量的变异系数分别达37.7%、36.4%、40.9%.土壤活性腐殖质及其组分胡敏酸和富里酸的碳含量均表现为菜地荒地草地湿地.光谱特征结果表明,滇池流域土壤活性腐殖质主要由自生源物质和经一定程度降解后的外源物质共同组成.此外,自生源性与光化学及生物活性具有正相关关系.因此,具有弱自生源性的滇池流域土壤活性腐殖质所具有的光化学和生物活性较弱.     

基于决策树的城市黑臭水体遥感分级

水体黑臭程度遥感监测是了解城市水质现状和综合评价城市水环境治理效果的重要手段.以南京、常州、无锡和扬州为研究区,共采集171个样点,同步测量水质参数和光学参数,分析黑臭水体与一般水体的水色和光学特征,构建决策树模型进行重度黑臭水体、轻度黑臭水体和非黑臭水体（记为一般水体）识别.结果表明：①根据色度可将水体分为1~6类水体,其中,类型1~4为黑臭水体,分别为灰黑色、深灰色、灰色和浅灰色水体,类型5和类型6水体为一般水体,分别为绿色系和黄色系水体;②类型1水体的非色素颗粒物和有色可溶性有机物含量高,但色素颗粒物的吸收并不占主导,类型2和5水体的吸收以色素颗粒物吸收占主导,类型3、4和6水体的吸收以非色素颗粒物吸收占主导;③根据六类水体的反射光谱差异用黑臭水体差值指数（difference of black-odorous water index,DBWI）、三波段面积水体指数（green-red-nir area water index,G-R-NIR AWI）、绿光波段反射率和归一化黑臭水体指数（normalized difference black-odorous water index,NDBWI）构建的水体分类识别决策树,能够有效识别出重、轻度黑臭水体和一般水体;④将决策树模型应用于2019年4月9日扬州的PlanetScope影像上,并利用10个同步过境点进行验证,整体识别精度达到80.00%,K值达到0.67.通过水色分类后的城市水体分级模型方法,可推广应用于类似的水体,为黑臭水体监管提供技术方法.