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71.
固定化微生物技术处理城市微污染河水研究 总被引:2,自引:0,他引:2
将陶粒、功能化聚氨酯泡沫(FPUFS)、阿科蔓柔性填料、人工水草等4种不同载体与高效复合菌剂BP35应用于曝气生物滤池(BAF)构成固定化曝气生物滤池(G-BAF),研究固定化微生物技术对城市微污染河水的净化效果.4种G-BAF对NH4+-N、叶绿素和浊度的去除率分别为83.0%~89.0%、77.5%~89.0%和84.4%~95.2%,均大于对COD、UV254和TP的去除效果.FPUFS含有羟基、环氧基和酰胺基等反应性基团,对酶和微生物的负载量大,因此FPUFS-G-BAF对污染物的去除效率高于其余3种G-BAF.水力停留时间(HRT)对4种G-BAF去除NH4+-N的影响均不显著,而对COD的去除效果影响较大.当溶解氧(DO)浓度由2 mg/L升至4 mg/L时,4种G-BAF对COD和NH4+-N的去除率分别提高了11.9%~18.0%和12.7%~16.1%.GC-MS分析结果表明,G-BAF工艺能有效地将河水中分子质量较大的难降解有机物降解为小分子物质. 相似文献
72.
水淬渣人工湿地强化除磷作用研究 总被引:4,自引:2,他引:2
研究了水淬渣的磷吸附-解吸效果,构建了以水淬渣为主要基质的模拟垂直流人工湿地系统,分析了水力停留时间(HRT)和污染负荷变化对污水中磷去除的影响,探讨了湿地上行、下行流单元各层基质的除磷贡献.结果表明,水淬渣基质的磷饱和吸附量为3 333 mg.kg-1,其水溶性钙含量为0.084%,pH值为7.54,适合作为湿地除磷基质.HRT与磷除去率呈正相关,当HRT从1 d缩短为0.5 d时,TP去除率降低5.9%~4.7%,当HRT从2 d缩短为1 d时,TP去除率降低2.4%~4.7%,HRT为1 d条件下,水淬渣湿地的磷去除率>85%,说明无限延长HRT无益于强化除磷,适宜的HRT为1 d.在进水浓度稳定的条件下,进水污染负荷与磷去除率呈负相关,当污染负荷范围在12.2~36.8 g.(m2.d)-1时,水淬渣湿地的磷除去率可维持在85%,当污染负荷达到48.9 g.(m2.d)-1后,水淬渣湿地的磷除去率下降至65%,当污染负荷<36.8 g.(m2.d)-1时,水淬渣湿地的磷去除率>82%,说明高污染负荷可抑制基质表面及孔隙中Ca、Al等吸附磷的活跃位点,适宜的进水污染负荷为24.5~36.8g.(m2.d... 相似文献
73.
城陵矶综合枢纽工程建设对洞庭湖水动力影响模拟研究 总被引:4,自引:0,他引:4
受流域降雨量偏枯以及三峡工程蓄水运行等综合影响,洞庭湖季节性干旱问题近年来日益突出.为缓解洞庭湖旱情,湖南省和湖北省政府提出了建设城陵矶综合枢纽工程.枢纽工程的建设,将改变洞庭湖水动力特征,影响湖区生态环境.该研究基于MIKE 21模型构建了洞庭湖二维水动力模型,模拟预测了枢纽工程建设前后洞庭湖湖体水位、流速等水动力参数变化特征.验证结果显示:水动力模拟结果与实测值吻合较好,模型计算结果有效可靠.模拟结果显示:城陵矶综合枢纽调度运行后,能够有效抬升全湖水位0.78~1.06 m,增加湖泊面积5.96%~10.84%,增加湖容31.18%~39.69%.枢纽工程对缓解洞庭湖秋季旱情、春季旱情作用明显,能够在一定程度上解决洞庭湖枯水期提前、枯水期延长、枯季水位偏低等问题.随着水位的抬升,湖体流速有不同程度的减小,退水期、枯水期平均流速由0.30 m·s-1和0.23 m·s-1降至0.28m·s-1和0.19 m·s-1,分别降低了6.67%、17.39%.城陵矶综合枢纽运行后,水流速度减缓、水体滞留时间延长,将加大湖体富营养化风险. 相似文献
74.
分别利用Langmuir、Freundlich和Fritz-Schlunder三种等温吸附平衡关系,对粒内表面扩散控制时的搅拌槽液相吸附动力学过程进行数学模拟研究,同时指出日本《化学工学便览》第四版和第五版中关于求取粒内表面扩散系数部分内容所存在的问题。若按上述《便览》中的公式或图去求粒内有效表面扩散系数Ds,则其平均误差将可能达到340%左右,这是因为铃木基之和河添帮太朗等人在利用“单点拟合法”确定有效表面扩散系数Ds时,错误地将无因次吸附时间等于1.0视为吸附平衡时间所致。文中还对《便览》中存在的上述问题提出了相应的修正意见 相似文献
75.
S. Lawrence Dingman Kevin J. Palaia 《Journal of the American Water Resources Association》1999,35(5):1233-1243
We develop and compare three regression models for estimating flood quantiles at ungaged stream reaches in New Hampshire and Vermont. These models emerge from systematic analysis and validation of relations between flood magnitude and six candidate predictors reflecting basin size, topography, and climate and channel size at 36 gaging stations with record lengths exceeding 20 years. Of the candidate predictors, bank full width is most highly correlated with flood magnitude and the best prediction equation is based on width. Thus channel geometry is closely related to the current hydrologic regime in spite of geologically recent glaciation and apparently non-alluvial bank materials. We also develop models that use information obtainable from maps or GIS. The best of these uses drainage area and drainage-basin elevation as predictors, but it is substantially less precise than the width-based relation. A third relation using only drainage area as a predictor is even less precise but may be useful for some purposes. No other single predictors or combinations yielded useful predictions, although some had been included in previously-established models for the region. Model comparison included examination of residuals generated by regression using one-at-a-time suppression of data points and comparison with precision obtainable with gaging records of varying lengths. 相似文献
76.
77.
78.
IntroductionWatershortageproblemisquiteseriousinmanycitiesofChina .Thereuseofmunicipalwastewaterisoneofthekeymethodstoreleasethisproblem .Makeupwaterforrecirculatingcoolingsystemisthelargestwaterusageinmanyfactories .Thewaterqualitystandardsforreclaimedwa… 相似文献
79.
80.
长江中游荆南三口断流时间演变特征及其影响机制 总被引:1,自引:0,他引:1
研究河道断流演变特征对认识区域水文过程及人类活动具有重要作用。论文依据1951—2014年水文气候实测数据,运用Mann-Kendall检验法,以及蒸散发-断流天数和降水-径流双累积曲线统计模型等方法分析了长江中游荆南三口断流时间演变特征及其影响机制,结果表明:1)对各时期荆南三口平均断流天数而言,1951—2014年呈逐期増加趋势,且趋势性变化显著,而在2003—2014年间,断流天数虽也增加,但趋势性变化不显著,即增加趋势逐渐减缓;2)影响荆南三口断流天数增减変化的是径流变化过程,而导致径流变化的又是以降水和蒸散发为代表的气候因素和以水利工程、各行业(农业)用水为标志的人类活动;3)影响荆南三口断流天数持续增加的主要驱动因素是人类活动,以各自时段前一时段为基准期,1959—1966、1967—1972、1973—1980、1981—2002、2003—2014年的5个变异期中,气候波动对荆南三口断流天数增加的贡献率依次为24.93%、19.05%、6.36%、10.38%、7.56%;人类活动影响的贡献率分别为75.07%、80.95%、93.64%、89.62%、92.44%。 相似文献