SBR法短程深度脱氮过程分析与控制模式的确立

为了实现稳定的SBR法短程深度脱氮技术,考察了实际生活污水处理过程中pH值的变化规律及其影响因素.通过对生物脱氮过程机制和碳酸平衡过程的分析可知,pH值在氨氧化结束和反硝化结束时都会出现明显的变化点,对于采用SBR工艺处理有机物浓度较低、碱度适中的生活污水或城市污水的过程来说,采用pH值作为控制参数一方面可以保证出水水质达到TN＜1 mg/L的深度脱氮效果;另一方面防止了过度曝气引起短程硝化率降低,对于短程深度脱氮的稳定起到了重要作用.在理论分析和试验研究的基础上建立了SBR法短程深度脱氮过程的实时控制策略,在控制策略中设置了18个可调节的变量,以适应不同的水质并保持控制策略的准确性.该控制策略的建立为开发短程深度脱氮的控制软件和控制系统奠定了基础.     

铁元素在铁炭微电解-Fenton试剂深度处理印染废水中的形态及含量变化试验研究

通过试验采用铁炭微电解-Fenton试剂联合氧化技术对印染废水进行深度处理,考察了进水pH值、H2O2投加量、水力停留时间、反应器连续运行时间等因素对出水水质及出水中铁元素形态及其含量的影响,试验结果表明：当进水pH值为2、H2O2加入量为3.2 mL/L、水力停留时间为90 min、出水中[Fe3＋]较低时,出水水质最好,COD去除率达90%以上,且反应器运行最稳定;反应器连续运行20 d以上时,出水水质有所下降,填料堵塞严重。     

超滤-树脂吸附深度处理焦化废水的工程实例

采用超滤-树脂吸附法工艺处理生化后的焦化废水尾水并回用作循环冷却水,介绍了工艺流程、设备参数、工程特点及运行成本,结果表明:出水水质稳定达到GB/T19923-2005《城市污水再生利用工业用水水质》的要     

高压低流电化学深度处理砷氟废水技术研究

为解决企业外排生产废水砷氟超标问题,采用高压低流电化学技术对某矿山企业外排的含砷氟废水进行深度处理,研究考察进水pH值,电流密度,电化学反应时间、极板材料、絮凝反应、pH等工艺条件对处理效果的影响。得到2最佳工艺条件为进水pH5.5左右、絮凝pH6.5~7.0、电化学反应时间6 min,铁铝极板比例为1:2,电流密度10.9 m A/cm。处理出水中的砷、氟能稳定达到《地表水环境质量标准》(GB3838—2002)Ⅲ类水体水质标准要求。     

反应谱特征周期的统计分析

反应谱特征周期即反应谱的第二拐点周期,是工程抗震设计的关键参数。收集了美国西部825条强地震记录并进行统计分析,结果表明:(1)反应谱特征周期随着场地的变软,震级的增大而增大,趋势较明显,但是特征周期与震中距和震源深度的线性相关性不明显;(2)竖向特征周期低于水平向特征周期,其差值随着场地的变软而增大;(3)与我国规范相比较,实际统计远场水平特征周期高于我国《建筑抗震设计规范》(GB50011—2010)中的设计特征周期,实际统计竖向特征周期与此规范规定基本相同。该统计分析结果为大型或重要建筑结构抗震设计反应谱确定和抗震设计规范中设计特征周期的确定具有参考价值。     

臭氧氧化深度处理木薯酒精废水的实验研究

采用O3/H2O2协同氧化处理木薯酒精废水,主要考察了反应时间、初始p H值、H2O2投加量、H2O2投加方式对木薯酒精废水处理效率的影响。实验结果表明:O3/H2O2协同氧化木薯酒精废水的最佳运行参数为:反应时间为40 min,初始p H为4,H2O2投加量为60 mg/L,平均分4次进行投加,臭氧投加量为197.5mg/L。在最佳实验条件下,废水中ρ(COD)由147.3 mg/L降低至37.2 mg/L,去除率为74.7%,UV254由1.789降低至0.079,去除率为95.6%,O3/H2O2协同氧化能够有效实现木薯酒精废水的深度处理,出水调节p H后主要指标均达到GB 27631—2011《发酵酒精和白酒工业水污染物排放标准》直接排放标准。     

微污染水源水作为饮用水处理技术设计研究

微污染水中的微污染物质给公众健康带来较大危害,而传统净水工艺又不能有效去除这些物质。随着经济发展和人们生活水平的提高,对饮用水的要求也越来越高。因此对净化工艺的发展提出了新的要求。本文主要针对微污染水源水的常规处理、生物预处理和深度处理工艺进行了一定组合设计分析。     

基于全局跨尺度时空注意力的深度神经网络海表面温度预测模型

海表面温度（sea surface temperature, SST）是海洋与大气之间相互作用的关键因素,海温控制着全球大气和海洋生态系统的变化。准确预测海表面温度的演变对治理全球大气系统和海洋生态系统都具有重要的意义。为了对SST数据的空间自相关性准确建模,本文提出了基于全局跨尺度时空注意力的深度神经网络海表面温度预测模型（deep neural network based on global cross-scale spatiotemporal attention, GCSA-DNN）。模型分为3个部分,从长时序数据中提取时序依赖特征的时序建模模块,从SST序列均值中提取空间分布规律特征的多尺度局部空间建模模块和基于全局跨尺度的时空注意力融合模块,实现每个网格点对全局自相关性的建模。本研究选择空间分布规律不同的东海和南海海域数据,对1981年9月1日至2022年4月7日美国国家海洋和大气管理局（nationaloceanicand atmospheric administration,NOAA）的数据进行了预测分析,共14829条数据,其中1981年9月1日至2021年8月31日的...     

高级氧化联合生物活性炭工艺深度净化污水中PPCPs研究进展

污水处理厂传统的二级生化处理对药品及个人护理用品(Pharmaceutical and Personal Care Products, PPCPs)等新兴污染物的去除率较低, PPCPs随出水排放会给生态环境带来较大的风险,并会经过生物富集最终危害到人体健康,因此需要通过进一步的深度净化以削减其风险.本文综述了常见PPCPs在污水处理系统的分布特征及生态风险,阐述了高级氧化工艺(Advanced oxidation processes, AOPs)、生物活性炭工艺(Biological activated carbon, BAC)以及高级氧化联合生物活性炭工艺(AOPs-BAC)深度净化PPCPs的净化原理,在此基础上,综述了AOPs-BAC工艺对污水中PPCPs的深度净化效果及主要影响因素,并探讨了AOPs-BAC工艺对污水中PPCPs的风险削减能力,为污水中PPCPs深度净化工艺的研发及PPCPs的生态风险控制提供了参考.     

基于U-Net深度神经网络的早期火灾烟雾自动分割方法

在火灾事件监测中,为了减少数据处理量、加快探测速度,需要先分割出疑似烟雾区域。传统的烟雾分割算法大多需要设置阈值进行处理,算法的环境适应能力还需进一步提升。在研究中,使用U-Net结构的深度神经网络进行早期火灾烟雾的自动分割,通过半自动算法人工辅助分割出烟雾区域的图像样本,基于深度神经网络对分割烟雾区域进行学习,得到原始视频帧到分割结果的映射模型,并据此模型进行烟雾区域分割。在测试集上的分割实验结果表明该方法与传统方法相比,不需要设置阈值,自动化程度更高,分割速度极快,在疑似烟雾区域分割任务中性能较好。