一种新型含油污泥清洗剂的研究

茶皂素是一种从茶树籽中提取出的性能良好的天然非离子表面活性剂,将茶皂素与烷基酚聚氧乙烯醚类表面活性剂(OP)、硅酸钠(Na_2SiO_3)、脂肪醇聚氧乙烯醚(AEO)、仲烷基磺酸钠(SAS)进行复配,筛选出一种清洗效率高、环境友好的新型含油污泥清洗剂。该清洗剂茶皂素、Na_2SiO_3、AEO、NaHCO_3质量比为1∶3∶3∶3,最优清洗条件为热水浴温度65℃、搅拌时间40 min、转速100 r/min、溶液pH值为10、最佳处理量为2.0 g含油污泥/50 mL清洗剂,优化的二次清洗剂浓度为0.3 g AEO/50 mL蒸馏水。该清洗剂和二次清洗剂可以较好的处理含油污泥,脱油率最高可达95.35%。     

玻璃纤维编织管覆膜改性及其动态膜生物反应器研究

对玻璃纤维编织管进行了覆膜改性,并依托于玻璃纤维编织管开发了一种新型的栅式膜组件及其动态膜生物反应器.研究表明,覆膜改性前,玻纤编织管动态膜组件的稳定通量仅为4 L/(m2.h),跨膜压差为0.02 MPa;覆膜改性后,玻纤编织管动态膜组件的膜通量可达到16 L/(m2.h),跨膜压差为0.01 MPa;经过水力清洗和碱洗后再次运行,膜通量可达到17.1 L/(m2.h),而跨膜压差最低仅为0.003 MPa.覆膜膜液浓度为1∶4时反应器在膜通量为14.29 L/(m2.h)时稳定运行长达51 d.按阻力增长速率计算,膜通量可保持稳定运行275 d左右.同时出水效果良好,COD和NH4+-N的处理效果平均值分别为81.96%和83.66%,其中动态膜的去除率分别为21.01%和3.61%.此外,覆膜改性的玻纤编织管估算价格约为40~60元/m2,低于传统有机膜.     

超滤膜污染和清洗方法的研究

本文以牛血清蛋白为料液,用酸、碱和表面活性剂作为清洗剂,对聚砜、聚丙烯腈等四种不同材质的超滤膜进行了污染和清洗实验,同时还研究了不同ＰＨ值对膜清洗效果的影响,结果表明,对于季铵化聚砚膜,用ＮａＯＨ清洗效果较好,丙烯腈膜以ＨＣｌ清洗效果为好;Ｐ天等电点附近,容易引起吸附     

纤维与石英砂过滤技术的比较研究

提出了无需额外反冲洗装置与动力消耗的水力自清洗纤维过滤技术,与石英砂过滤进行了比较研究,探索该技术应用的可行性。结果表明,10 m/h滤速下纤维过滤与石英砂过滤相比,出水浊度、SS分别降低59%和86%,COD、TOC、TP和TN降低5%～20%,水头损失大幅降低,两者初始水头损失分别为0.12 kPa和3.97 kPa,5 h后分别达到1.58kPa和5.98 kPa。纤维滤柱反冲洗历时40 s,而石英砂滤柱为15 min,反洗耗水率分别为2.9%和6.9%。反洗后纤维滤柱出水浊度和SS分别为4.08 NTU、6 mg/L,低于石英砂滤柱的5.81 NTU、28 mg/L。水力自清洗纤维过滤技术可节省动力装置和动力消耗,反冲洗历时短、耗水率低,具有较好的应用前景。     

膜生物反应器中的膜污染问题

本文主要论述了一体式膜生物反应器的膜污染问题,包括膜污染的数学模型,膜污染种类以及防止膜污染的设计与操作,膜清洗等.     

木质素盐在原油污染土壤清洗中的应用

木质素磺酸盐价格低廉,容易获得,若将其作为洗油剂中的牺牲剂,可较大幅度地降低洗油成本.以华北油田原油、华北平原典型表层土壤为模拟原料,配制了石油污染土壤,探讨木质素磺酸铵和木质素磺酸钠的洗油性能,以及木质素磺酸盐与壬基酚聚氧乙烯醚、曲拉通和平平加的复配效果.实验以碳酸钠和硅酸钠为助剂,经反复实验筛选,确定了4组最佳洗油剂配方:(Ⅰ)6(曲拉通):6(平平加):8(木素钠):40(硅酸钠):40(碳酸钠);(Ⅱ)6(曲拉通):6(壬酚聚醚):8(木素钠):35(硅酸钠):45(碳酸钠);(Ⅲ)9(曲拉通):3(壬酚聚醚):8(木素钠):50(硅酸钠):30(碳酸钠);(Ⅳ)6(曲拉通):6(壬酚聚醚):3(木素铵):5(木素钠):35(硅酸钠):45(碳酸钠).以此配方为基础,利用正交实验设计对搅拌温度、时间、固液比和加药浓度等工艺条件进行了优化.结果表明:当搅拌温度75℃、搅拌时间50 min、固液比1:15、加药总浓度为0.3g/L时,洗油率可达92.25%.清洗后污油无明显乳化现象,且浮于液面,只须简单刮油即可回收.     

印染废水回用微滤膜污染控制研究

采用PVDF中空纤维微滤膜处理某纺织印染厂二级生化出水,研究了膜污染控制及清洗方法。结果表明,合理的膜通量是控制膜污染、保证膜寿命的关键,采用31 L/(m2.h)左右的通量有助于膜污染的控制。氢氧化钠与次氯酸钠可分别用于日常维护清洗与恢复清洗,通过循环正洗不仅能满足清洗要求,且药剂使用量也小于反洗方法,每吨产水清洗用碱费用仅0.06元。化学清洗后再水力正洗,能进一步提高清洗效果。     

基于ADPSO-FNN算法的催化再生烟气二氧化硫预测方法

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。     

酸清洗隔断连续流动分析法测定水中总余氯

设计试剂配方和反应模块,采用酸清洗隔断连续流动分析测定水中总余氯,通过优化试验条件,使方法在0 mg/L～2.00 mg/L范围内线性良好,相关系数> 0.999,方法检出限为0.014 mg/L。实际废水样品6次测定结果的RSD为2.2%～7.3%,加标回收率为96.8%～106%。用该方法和国标法同时测定实际废水样及标准溶液,两方法测定结果的相对偏差为1.2%～7.7%。