Modeling of a sequencing batch reactor treating municipal wastewater using multi-layer perceptron and radial basis function artificial neural networks

A sequencing batch reactor was modeled using multi-layer perceptron and radial basis function artificial neural networks (MLPANN and RBFANN). Then, the effects of influent concentration (IC), filling time (FT), reaction time (RT), aeration intensity (AI), SRT and MLVSS concentration were examined on the effluent concentrations of TSS, TP, COD and NH₄⁺-N. The results showed that the optimal removal efficiencies would be obtained at FT of 1 h, RT of 6 h, aeration intensity of 0.88 m³/min and SRT of 30 days. In addition, COD and TSS removal efficiencies decreased and TP and NH₄⁺-N removal efficiencies did not change significantly with increases of influent concentration. The TSS, TP, COD and NH₄⁺-N removal efficiencies were 86%, 79%, 94% and 93%, respectively. The training procedures of all contaminants were highly collaborated for both RBFANN and MLPANN models. The results of training and testing data sets showed an almost perfect match between the experimental and the simulated effluent of TSS, TP, COD and NH₄⁺-N. The results indicated that with low experimental values of input data to train ANNs the MLPANN models compared to RBFANN models are more precise due to their higher coefficient of determination (R²) and lower root mean squared errors (RMSE) values.     

The Impact of Agriculture On Dissolved Nitrogen and Phosphorus Cycling in Temperate Ecosystems

Although most research has focussed on inorganic nutrient forms of nitrate (NO^-₃) and phosphorus (PO³₄) in runoff and receiving waters, nitrogen loss from agricultural land can also occur in organic and ammonium-nitrogen form; phosphorus losses, although often dominated by particulate transport, may occur in soluble organic and inorganic form. Furthermore, fluxes between different species may take place during transport from the land to the stream and as a result of in-stream, in-river or in-lake transformations. Knowledge of the spatial and temporal variation in all nitrogen species and phosphorus fractions in a drainage basin is therefore essential if the wider environmental significance of elevated nutrient concentrations in natural waters are to be assessed. This paper reviews recent work on N and P losses from agricultural land and presents some results from two intensive agricultural catchments: Slapton, Devon and the river Windrush catchment in the Cotswolds.     

Toxicological Assessment of Wastewater and Runoff from the Baikal Pulp and Paper Mill

Russian Journal of Ecology -     

重量法测定含动、植物油和矿物油废水应注意的问题

废水监测中，用重量法测定污（废）水中的动、植物油和矿物油是常用方法之一。为了保证测试结果的准确性，减少误差，提高分析测试质量，作者以多年的实践经验结合塔里木油田采油厂生产污水和餐饮行业生活废水的测定，对测定两种不同含油类废水应注意的问题进行探讨。供同行在实际工作中参考。     

硫化亚铁处理含砷废水中砷的形态变化

本文对用硫化亚铁处理含砷废水时，在气相、液相和固相中砷的形态进行了研究结果表明，在气相中无ＡａＨ３，但在Ａｓ（Ｖ）废水的液相中有Ａｓ（Ｖ）和Ａｓ（Ⅲ）共同存在，在固相中有Ａｓ（０），ＦｅＡｓＯ４（ＦｅＡｓＯ３），Ａｓ２Ｓ３（Ａｓ２Ｓ５）和吸附砷，砷的形态变化表明，硫化亚铁处理含砷废水能取得良好的效果，是沉淀、沉淀转化、氧化还原、吸附共沉淀和中和五种反应共同作用的结果。     

基于LOADEST和数字滤波的水源地基流氮素输出定量方法应用实例

地表直接径流和基流均是流域非点源氮/磷养分输出的重要水文途径.科学认识和定量模拟基流氮/磷养分输出对于准确解析水源地水体非点源污染来源至关重要.基于Load Estimator模型和数字滤波算法,建立了定量水源地基流氮素输出的方法体系.以浙江省珊溪水源地的玉泉溪流域为例,利用玉泉溪2010-01—2013-12期间逐月总氮(TN)水质监测数据和逐日流量数据,展示了该方法的计算过程.结果表明,本文建立的水源地基流氮素输出定量方法结果合理,模拟精度高,决定系数和纳什系数分别为0.83和0.80;玉泉溪流域2010—2013年TN负荷量为141.21～274.68 t·a~(-1),平均208.63 t·a~(-1),年基流TN负荷量为84.39～168.68 t·a~(-1),平均127.69 t·a~(-1);基流对玉泉溪年均TN负荷量贡献率高达60%以上,流域基流养分输出对地表水体的污染应引起足够重视.     

焦化废水处理过程中固相物质的形成及处置方法评价

焦化废水处理过程中产生的焦油、污泥和结晶杂盐等固相物质,既有资源属性,又有污染特性,但目前缺乏基于能源、经济及环境影响方面的评估.本研究阐述了3类固相物质的形成机制,建立了质量当量计算及处置方法评价模型.以宝武集团韶关钢铁股份有限公司焦化厂（二期）焦化废水处理工程的A/O/H/O（厌氧/好氧/水解/好氧）流化床工艺作为考察对象,利用工程运行参数和水质统计数据进行固相物质的产量推算,结果发现,焦油、物化污泥、生物污泥（含水率为80%）和工业杂盐的产率分别为0.186、5.80、4.24和1.97 kg·m^-3.通过处置方法评价模型明确了焦油焚烧、污泥热解、结晶杂盐分盐提纯后工业应用是最佳处置方案,在60 m³·h^-1废水处理规模的固相物质处置过程中,每年约产生1177 MWh的能源,获得135.0万元的经济效益,排放627.0 t CO₂,表明能源回收、经济效益和环境影响的协同存在.     

固定化微藻流化床反应器去除低碳污水中氨氮的潜力

以固定化微藻颗粒为原料,通过搭建流化床反应器强化微藻对氨氮（NH₄⁺-N）的去除,设计了藻种、污水上升流速、光周期和光照强度四组单一变量实验,系统地研究了不同条件下微藻去除NH₄⁺-N的能力.结果表明,当以固定化斜生栅藻为原料、污水上升流速为6.8m/h、光周期为8：16h和光照强度为4800Lux时,NH₄⁺-N去除效果最优（96.7%）.在最优操作条件下,探究了COD为200mg/L时微藻去除NH₄⁺-N的潜力,结果表明,当NH₄⁺-N初始浓度不高于50mg/L时,NH₄⁺-N去除率高于95%.本实验建立了一套半连续微藻流化床实验方法,该方法显著减弱了微藻在生物同化过程中对有机碳源的依赖性,为低COD条件下微藻生物脱氮工艺的设计提供了技术参考和理论基础.     

模拟土壤淋洗废液中重金属的选择性去除与淋洗液的回收研究

土壤淋洗废液中污染物的选择性去除是实现淋洗液回收的关键.本文以硫化钠（Na₂S）、乙基黄原酸钾（PEX）、二甲基二硫代氨基甲酸钠（DTC）作为重金属沉淀剂处理电子垃圾污染土壤模拟淋洗废液,在筛选出Na₂S作为理想重金属沉淀剂的基础上,研究初始pH值、反应温度、沉淀剂浓度等因素对Na₂S分离络合态重金属的影响,并通过软件模拟和产物表征等方式推测反应机理.结果表明：Na₂S对柠檬酸络合态重金属的分离顺序依次为Cu、Pb、Cd,符合硫化物溶度积原则;反应温度、初始pH值对Na₂S处理络合态重金属无显著影响,重金属去除率均保持在90%以上,柠檬酸的回收率约为95%;Visual MINTEQ模拟结果显示,S^2-投加前液相中重金属主要以H₂CA^-、HCA^2-和CA^3-结合形式存在,S^2-投加后液相中重金属则以HS^-和S^2-结合形式存在;扫描电镜及能谱（SEM-EDS）表明,S^2-与金属阳离子按物质的量比1：1生成硫化物沉淀物,沉淀主要呈团聚、成簇和圆片状存在;X射线衍射（XRD）分析结果表明,沉淀产物中存在CuS、CdS、PbS和CuPbS₂.本研究结果可为化学沉淀法处理重金属污染土壤淋洗废液提供技术参考.     

高原高寒污水处理系统的微生物群落特征

为研究高原高寒污水处理系统活性污泥的微生物群落结构及多样性,以拉萨、云南、四川的3座高原污水厂作为实验组,同时以重庆2座非高原污水厂作为对照,采用PCR-DGGE技术对比分析了高原与非高原污水厂的微生物特性.研究表明：高原污水厂样品与非高原样品在聚类中展现出了较为疏远的关系,微生物群落区别明显.受强紫外线辐照的抑制,高原高寒污水处理系统微生物多样性的平均水平显著低于非高原污水厂,较低的微生物多样性是导致高原高寒地区污染物去除效果不佳的一项重要原因.群落构成方面,共鉴定出16个优势菌属,对应Proteobacteria、Bacteroidetes、Firmicutes、Verrucomicrobia 4个门.组间差异分析结果发现,高原组中丰度显著偏高的菌属只有Prosthecobacter,该菌在污水厂内分布广泛,且能够适应高原低温的条件.对于大多数活性污泥微生物而言,高原强紫外线是不利的生存条件.因此,减少高原露天污水处理系统的紫外辐照,是提升污水处理效能的一个潜在措施.