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101.
在A2/O型氧化沟工艺中用于反映污泥硝化能力及硝化活性的一个重要指标是硝化速率。而硝化速率会受到很多因素、条件的影响,因此本文通过利用静态试验测定手段,帮助确定不同温度条件下A2/O型氧化沟设备中污泥硝化速率的改变情况。试验证实,该工艺中在泥龄一定的环境下,影响工艺中污泥硝化能力以及硝化速率的重要因素是温度,并且硝化速率会随着温度下降而减弱。试验表明在温度为2030oC时,污泥硝化速率测定实质值为4 mgNO3—N/(gVSS·h)30oC时,污泥硝化速率测定实质值为4 mgNO3—N/(gVSS·h)6mgNO3—N/(gVSS·h),如果温度介于106mgNO3—N/(gVSS·h),如果温度介于1016℃时,测定硝化速率值为2 mgNO3—N/(gVSS·h)16℃时,测定硝化速率值为2 mgNO3—N/(gVSS·h)3mgNO3—N/(gVSS·h)。 相似文献
102.
本文通过分析装饰电镀工艺的流程和产污特点,进而分析了此类项目的环境影响评价要点,提出了几点清洁生产方面的具体措施。 相似文献
103.
以该实验的观测资料为基础,通过数据分析表明,对大连星海地区OH自由基消耗的主要环境VOCs组分是烯烃类物质,对O3生成潜势贡献最高的环境VOCs组分是芳香烃类物质;综合LiOH及OFP值评价,识别影响大连星海地区O3生成的关键环境VOCs反应活性物种为丙烯、甲苯、间对二甲苯等物质。 相似文献
104.
湿地基质及阴极面积对人工湿地型微生物燃料电池去除偶氮染料同步产电的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
本研究采用人工湿地型微生物燃料电池处理偶氮染料X-3B,实现降解偶氮染料同步产电的效果.为了构建性能最优的人工湿地型微生物燃料电池(CW-MFC)系统,本研究主要从湿地基质和阴极面积两个方面研究系统构型对去除X-3B同步产电的影响,提高系统性能.研究表明以粒径10 mm、孔隙率30%的小石子作为湿地基质构造的CW-MFC系统微生物生物量最大,去除X-3B效果最好,脱色率高达92.70%,但其产电性能最差.较小的粒径和孔隙率使底层微生物生物量增加,促进X-3B的去除,但随着湿地基质粒径和孔隙率的减小,导致阴阳极营养物质不足,系统传质阻力增加,抑制了系统产电性能.X-3B的去除效果随着阴极面积的增加而提高直到阴极面积为594 cm~2时取得最大脱色率99.41%.当阴极面积继续增加时,CW-MFC系统产电性能上升趋势趋于平缓,X-3B去除效果呈现下降趋势,这是因为阴极反应过快导致更多的阳极电子输送到阴极用于产生电流,与X-3B发生反应的电子减少,阳极成为提高CW-MFC系统性能的限制因素. 相似文献
105.
以除硫硝化微生物燃料电池(Microbial Fuel Cell,MFC)处理含S~(2-)/NH_4~+的模拟无机废水,研究了不同进水S~(2-)浓度下MFC的产电性能、污染物去除效果和阳极室硫累积情况.结果表明,除硫硝化MFC可实现同步阳极除硫和阴极硝化,并通过非生物电化学作用和生物电化学作用共同产电.进水S~(2-)浓度为(60.8±2.9)、(131.7±2.4)、(161.7±4.5)和(198.1±3.1)mg·L~(-1)时,最佳阳极碳刷清洗周期分别为3、3、3、4个换水周期,前3个进水浓度下的换水周期可分别缩短为6、8和8 h.MFC阴极硝化完全,不受进水S~(2-)浓度影响,但氧从阴极向阳极的渗漏导致阳极库仑效率较低(40%).适当增加进水S~(2-)浓度可增强MFC的产电性能并提高S~(2-)去除负荷和颗粒硫累积比.除硫硝化MFC适宜的进水S~(2-)浓度为(161.7±4.5)mg·L~(-1),相应的最大功率密度为5.77 W·m~(-3),周期产电量为(141.0±5.2)C,S~(2-)去除负荷为(0.31±0.00)g·L~(-1)·d~(-1),颗粒硫累积比达58%.阳极碳纤维丝上沉积有粒径约100 nm的颗粒硫.阳极悬浮物与沉积物相比,悬浮物中S0含量比例较高,而S6+含量比例较低. 相似文献
106.
引入钢筋和混凝土的应变率效应,利用有限元分析软件ABAQUS中的显示动力分析模块ABAQUA/Explicit,对钢筋混凝土梁在不同单调加载速率下的受力性能进行了数值模拟.通过比较不同加载速率下的分析结果,探讨了地震作用下的动态荷载对钢筋混凝土梁受力性能的影响.分析结果表明,在动态荷载作用下,钢筋混凝土梁的受力性能有显... 相似文献
107.
108.
为提高海洋油气管道外腐蚀速率预测的精度和效率,建立基于因子分析(FA)和天牛须搜索算法(BAS)的极限学习机(ELM)腐蚀速率预测模型。利用FA对影响因素数据集进行降维处理,确定预测模型的输入变量;建立ELM预测模型,并采用BAS对ELM模型的参数进行优化,避免参数取值随机性对模型预测性能的影响;以实海挂片试验为例,通过建模仿真评价模型的预测性能,并与其他模型进行对比分析。结果表明:FA-BAS-ELM预测模型的平均绝对误差(MAPE)仅为1.92%,决定系数R2高达0.994 9,相比于其他模型,该模型具有更优的预测性能。 相似文献
109.
110.