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91.
92.
通过对装有不同填料的2个厌氧移动床生物膜反应器(R1和R2)的有机负荷、COD去除率、沼气产量及其组成、出水挥发性有机酸(VFA)和出水pH值的对比,得出在填料充填率相同、进水COD和进水pH相似的情况下,填料比表面积是影响厌氧移动床生物膜反应器运行效果的主要因素.R1中填料的比表面积为528 m2/m3,R2中填料比表面积为211m2/m3.在整个运行阶段,填料比表面较大的R1反应器的运行结果较好.试验结束时,R1与R2的有机负荷比为1.61,而R1与R2填料上的污泥量之比为4.42. 相似文献
93.
94.
在序批式活性污泥(SBR)反应池内投加填料,形成流动床SBR,本试验对SBR和流动床SBR去除COD、TN的效果进行了对比研究,结果表明:流动床SBR对COD、TN的去除效果优于SBR,采用限制性曝气方式时TN的去除率较非限制性曝气方式高。 相似文献
95.
96.
The main aim of the present work is to discuss the methodological approaches that underpin the “contaminant migration–population effects” models for the evaluation of the detriment to populations of moving organisms in environmental systems with spatial and time dependent pollution levels. A technique to couple the equations controlling the population dynamics and the pollutant dispersion is described and discussed. The domain of application and the limitations of the methodology are analysed and illustrated by some examples. Possible alternative approaches are briefly presented. 相似文献
97.
98.
采用移动床生物膜反应器(MBBR)—厌氧移动床生物膜反应器(AMBBR)—MBBR组合工艺处理高氨氮化工废水。反应器采用几何构型优化、比表面积大的新型YD-25生物载体和DNF-203硝化细菌,实现了同步硝化和反硝化,强化了脱氮能力。采用投加菌种和排泥的方式,经27 d的驯化培养即完成了反应器的挂膜启动。试验结果表明:最佳操作条件为HRT 8 d、MBBR中DO 3 mg/L、进水pH 8.0;在进水COD 2 840~7 437 mg/L、ρ(氨氮)92~179 mg/L、TN 148~258 mg/L、pH 6~8的条件下,出水指标均值为COD 352 mg/L、ρ(氨氮)21.2 mg/L、TN 36 mg/L、pH 7.4,满足排放要求。 相似文献
99.
100.
A process-convolution approach to modelling temperatures in the North Atlantic Ocean 总被引:3,自引:0,他引:3
David Higdon 《Environmental and Ecological Statistics》1998,5(2):173-190
This paper develops a process-convolution approach for space-time modelling. With this approach, a dependent process is constructed by convolving a simple, perhaps independent, process. Since the convolution kernel may evolve over space and time, this approach lends itself to specifying models with non-stationary dependence structure. The model is motivated by an application from oceanography: estimation of the mean temperature field in the North Atlantic Ocean as a function of spatial location and time. The large amount of this data poses some difficulties; hence computational considerations weigh heavily in some modelling aspects. A Bayesian approach is taken here which relies on Markov chain Monte Carlo for exploring the posterior distribution. 相似文献