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超声清洗MBR生物膜-臭氧化技术,是在传统的二级生化污水处理技术的基础上,采用膜生物技术、臭氧化工艺和现代超声波清洗膜元件技术,进行生活污水回用处理的新兴技术.膜生物(MBR)技术具有出水水质好,一次性投资低,占地面积小,运行费用低等优点;利用现代超声波技术清洗膜元件,既可以彻底清除粘附在膜内、外壁上的污染物,又可以避免化学清洗对膜造成的危害,及清洗剂对环境的污染;采用臭氧化工艺,利用臭氧的强氧化性,可以彻底消除细菌、臭味、色度等可能对回用人群造成的危害,使处理后的水成为真正安全的回用水. 相似文献
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600MW机组锅炉化学清洗 总被引:1,自引:0,他引:1
600MW机组运行锅炉本体采用盐酸清洗、檬酸漂洗、双氧水钝化的清洗工艺。通过有效的过程控制,达到了理想的清洗效果。清洗结果表明:采用盐酸大范围直接清洗的、柠檬酸漂洗和复合双氧水钝化工艺用时短,系统简单,清洗质量优良、安全可行。 相似文献
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近年来,在各大中城市的高层楼区之间,我们常可看到一些被称为“蜘蛛人”的高处作业农民工身系绳索、坐着“小吊”攀于高楼大厦之上清洗外墙,这些高处作业人员坠落伤亡的事故屡屡发生。 相似文献
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电厂锅炉清洗废水治理工艺 总被引:3,自引:0,他引:3
电厂锅炉清洗废水中,含有高浓度的柠檬酸和丙酮肟等有机污染物。经试验,采取原水作适当稀释后,进行好氧曝气-活性炭生物膜法二级处理,CODcr总去除率可达88%-90%;BOD5去除率为90%。经两经处理后的出水,CODcr<100mg/l,BOD5<50mg/l,可达到较好的处理效果。 相似文献
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为了解决催化裂化装置再生器出口烟气二氧化硫质量浓度难以实时预测的问题,提出一种基于自适应粒子群优化-模糊神经网络(Adaptive Particle Swarm Optimization-Fuzzy Neural Network, ADPSO-FNN)算法的催化再生烟气二氧化硫质量浓度智能预测方法。首先,针对数据来源多,且来自数据采集系统(Data Collection System, DCS)与实验室信息管理系统(Laboratory Information Management System, LIMS)中多维数据时间尺度不匹配的问题,利用基于自适应回归算法实现多时间尺度的数据清洗;其次,建立基于模糊神经网络算法的二氧化硫质量浓度预测模型,提取再生烟气产排过程中的动态特性;然后,提出基于动态惯性权重和学习因子机制的自适应粒子群算法,平衡全局探索能力及局部开发能力,实现再生烟气二氧化硫质量浓度的预测;最后,利用炼厂检修前、后的数据分别建立二氧化硫预测模型并进行测试。结果显示:该预测方法实现了催化再生器出口二氧化硫的准确预测,解决了现场多时间尺度数据难以建模的问题。 相似文献
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