Fenton氧化处理剩余污泥的作用机制

大量集中式城市生活污水处理厂的建设,减轻了水体污染;但是,产生的大量城市污泥的处理处置又成为污水处理面临的另一个瓶颈难题。各种物理、化学、生物等方法被应用于污泥处理,高级氧化技术-Fenton氧化在剩余污泥的处理中逐渐受到研究者的重视。文章重点介绍了Fenton氧化在剩余污泥处理中的作用机制,分析了Fenton氧化处理剩余污泥的主要影响因素;并根据Fenton氧化剩余污泥处理优势,对其今后的应用进行了展望。     

基于观测数据空间化的北京市PM_(2.5)时空分异

PM2.5在地球表面上的变化是连续的,但由于地面海拔起伏和站点分布的相对稀疏,直接内插法很难顾及这种情况。文章运用反距离权重(IDW)、Kriging、经验贝叶斯克里金法(EBK)、多元回归+残差内插的综合空间化手段,对北京市2015年1月的PM2.5数据进行分析。结果表明:利用多元回归+残差内插方法空间化更优,且PM2.5存在显著的正局部空间自相关,中度以上污染主要分布在北京市东南部和房山区。时间上,PM2.5质量浓度逐时均值呈"W"型。3 h尺度上,PM2.5质量浓度与相对湿度和露点温度正相关,与能见度、大气压和风速负相关,与温度不相关。     

给水厂铝污泥特性分析及吸附氮磷性能试验

对典型给水厂铝污泥的元素组成及含量、比表面积和孔径结构、结构基团等特性进行了系统分析。利用静态试验对其吸附水溶液中氨氮和磷酸盐的性能进行考察,确定了其吸附等温线、吸附速率模型及参数。分析表明:铝污泥中铝、铁、硅等元素含量较多,污泥本身以无定形的非晶体物质为主,具有较大的比表面积和发达的孔隙结构,孔径处于介孔范围,红外光谱分析表明铝污泥中含有大量的铝羟基络合物(Al—OH)和Si—O—Si键。铝污泥对磷和氨氮的吸附等温线可分别用Langmuir和Freundlich等温式描述,吸附动力学符合拟二级动力学模型,铝污泥对氨氮的吸附存在快速吸附后并解吸至稳定的现象。     

弹丸壳体和身管破坏效应仿真

为了研究膛炸时弹丸壳体和身管的破坏效应,用双层金属圆管代替弹丸壳体和身管建立了简易膛炸模型,并运用LS-DYNA动力有限元程序对膛炸过程仿真,分别采取不同的装药方式和起爆方式进行了模拟.仿真结果表明,在不同的装药方式和起爆方式下,弹丸和身管破坏过程及最终破坏效果存在差异.采用的仿真方法和得到的结果可为进一步研究诸如发射...     

白龙港污水处理厂污泥厌氧消化启动试验研究

分析了上海白龙港污水处理厂的化学污泥和剩余污泥的性质,在此基础上分别研究了以化学污泥、剩余污泥、化学污泥和剩余污泥组成的混合污泥为接种污泥,对比研究了三种污泥的厌氧消化启动,结果表明,从产气量和有机物降解率分析,三种污泥作为厌氧消化的种泥都是可行的,启动优先顺序为化学污泥>混合污泥>剩余污泥,但考虑到化学污泥进行厌氧消化后出泥脱水性能差,建议采用化学污泥和剩余污泥的混合污泥进行启动。     

河滩包气带中残油静态释放模型研究

通过释放试验,模拟了包气带中残残油在河流中刷及积水浸泡条件下残油和释放过程,讨论了温度对释放的影响,建立释放模型,并得到释放速率常数。结果表明残油释放由初始快速和随后的慢速两个过程组成。     

MSWNet: A visual deep machine learning method adopting transfer learning based upon ResNet 50 for municipal solid waste sorting

● MSWNet was proposed to classify municipal solid waste. ● Transfer learning could promote the performance of MSWNet. ● Cyclical learning rate was adopted to quickly tune hyperparameters. An intelligent and efficient methodology is needed owning to the continuous increase of global municipal solid waste (MSW). This is because the common methods of manual and semi-mechanical screenings not only consume large amount of manpower and material resources but also accelerate virus community transmission. As the categories of MSW are diverse considering their compositions, chemical reactions, and processing procedures, etc., resulting in low efficiencies in MSW sorting using the traditional methods. Deep machine learning can help MSW sorting becoming into a smarter and more efficient mode. This study for the first time applied MSWNet in MSW sorting, a ResNet-50 with transfer learning. The method of cyclical learning rate was taken to avoid blind finding, and tests were repeated until accidentally encountering a good value. Measures of visualization were also considered to make the MSWNet model more transparent and accountable. Results showed transfer learning enhanced the efficiency of training time (from 741 s to 598.5 s), and improved the accuracy of recognition performance (from 88.50% to 93.50%); MSWNet showed a better performance in MSW classsification in terms of sensitivity (93.50%), precision (93.40%), F1-score (93.40%), accuracy (93.50%) and AUC (92.00%). The findings of this study can be taken as a reference for building the model MSW classification by deep learning, quantifying a suitable learning rate, and changing the data from high dimensions to two dimensions.     

加载条件下原水管道受力特征模型试验研究

为研究堆载大小对原水管道受力变形的影响,采用量纲分析法得出模型试验相似比,并根据相似比进行模型箱的设计、管道材料的选取和重塑土的配制,研究不同工况下管道的受力特征。试验结果表明:整体上管道端部应力大于管中央应力,管轴向应力大于管环向应力。在中心加载下,管端应力值较管中央处大,前者增长速度更快,而后者增长速度较慢。在偏心荷载作用下,靠近荷载的管端应力最大,而管中央应力最小;尤其在偏载6 kPa作用下,管端下表面轴向应力达到595 kPa,而管中央处仅有64 kPa,管端受边界约束作用明显,管道呈弯曲变形。     

地铁地基液化变形的影响因素研究

研究了一些对地铁隧道抗震稳定有较大影响的因素。例如,地铁隧道的整体平均容重和地铁隧道的埋深,尽管它们对地基的孔隙水压力发展影响不大,但却对地铁隧道的震后残余变形影响相当显著。还有,砂性土中粘性土的含量多少对砂性土的动力行为有直接而显著的影响。最后,从能量的角度分析了输入不同地震波的地铁地基土层动力反应的差异。     

基于力学机制的钢筋混凝土柱抗剪承载力模型∗

为了兼顾钢筋混凝土(RC)柱抗剪承载力分析的计算精度和简便性,研究建立了一种基于力学机制的RC柱抗剪承载力简化模型。首先基于变角桁架-拱模型理论,结合变角桁架模型的力平衡条件以及变角桁架模型和拱模型之间的变形协调条件,建立了RC柱抗剪承载力分析的理论模型;然后利用38组试验数据进行统计分析,分别确定了混凝土、箍筋和拱模型的抗剪承载力贡献系数近似取值,在此基础上建立了R C柱抗剪承载力分析的简化模型;最后通过与试验数据进行对比分析,验证了该模型的计算精度和适用性。分析结果表明,该模型不仅可以合理分析混凝土、箍筋和拱作用的抗剪承载力贡献,具有较高的计算精度,而且计算公式较为简洁。