工业废水的生化耗氧过程Logistic动力学研究

在Monod方程的基础上推导了适用于描述工业废水的生化耗氧过程Logistic动力学模型,比较了Logistic动力学模型和一级动力学模型的区别。测定了废水的BOD5/CODcr,在此基础上对可生化废水的生化耗氧曲线进行分析,利用Logistic动力学模型对生化耗氧过程进行动力学研究,并比较各种不同稀释倍数时的kLog和S0。研究结果表明:随着稀释比的增大,耗氧过程的动力学参数kLog和计量系数S0增大,且S0和废水的BOD5非常接近。     

能源使用与环境质量关系模型研究

能源的大量使用导致环境质量的严重恶化。对经济增长过程中能源使用与环境质量关系模型进行了详细的研究，并提出了提高能源资源生产率的相应举措，以便有利于目前的“资源节约型、环境友好型”社会的建设。     

产品生命周期环境成本核算实例研究

针对项目层次环境成本核算技术存在的2大缺陷，构建了产品生命周期环境成本核算模型。以红矾钠产品生命周期为例，通过企业的实地调查，以直接计算法、费用当量法进行拟合，得到了红矾钠产品（产量2.28万t/a)生命周期环境成本为，直接计算法：5084.48万元；费用当量法：4941.43万元。分析了环境成本核算对可持续发展决策和管理的作用和意义。     

区域环评中大气环境容量估算的研究进展

目前,在大气环境影响评价中,区域大气环境容量的研究是实施大气污染物总量控制的前提.文章综述了大气污染物区域环境容量的主要影响因素、用于其计算的空气质量模型以及大气环境容量研究的一般步骤.现阶段应用较广泛的大气环境容量的预测模型有A-P值法模型、箱模型、线性优化模型、ADMS模型及多种模型相结合的复合模式等,通过研究分析,提出了现阶段大气环境容量研究存在的主要问题及其有效的解决途径.     

区域环境污染积累评价模型探讨

通过评价区域的能量、物质、信息中已知的可定量因素对区域污染的积累影响，提出污染积累的评价模型及解释，模型的意义在于区域生态环境目标确定情况下，评价并使污染积累现状与区域生态环境目标的动态差距显化。     

河流水质分析的状态方法

考虑弥散时Streeter-Phelps一维稳态河流水质模型解析解难以得到，在计算BOD和溶解氧浓度时，很多文献在计算表达式右端都含有未知的弥散系数D＝Os-O。作者通过对上述方法研究结果表明：这种处理方法在计算BOD和溶解氧浓度时有较大的误差，本文给出了考虑弥散时Streeter-Phelps一维稳态河流水质的状态空间模型，该状态方程可以用多种微分方程数值计算方法（如龙格一库塔）求解，仿真结果表明，该方法不仅可以进一步提高BOD的计算精度，也可以改善溶解氧浓度计算结果的准确性。     

用神经网络辨识化学强化一级处理系统

运用实验室得到的数据为样本 ,选取了CODCr和絮凝剂投加量为指标 ,采用三层结构的神经网络 ,利用Matlab的神经网络工具箱中的批处理梯度下降法对CEPT系统经行辨识。辨识结果表明 :模型的预测值与实测值的平均误差在 3 .7%左右 ,具有较高的精度。同时 ,该模型还具有适应性强 ,使用方便 ,高效的特点 ,为CEPT系统的在线实时控制提供了一条有效的途径。     

Fe(Ⅲ,Ⅱ)/H2O2体系中Fe(Ⅲ)水解特征的对比

利用Fe Ferron逐时络合比色法对类Fenton与Fenton体系中Fe(Ⅲ )水解形态的转化规律进行了比较 .结果表明 ,水解度越高 ,两体系中Fe(Ⅲ )的水解速度也越快 ,但水解度相同时 ,与Fenton体系相比 ,类Fenton反应生成的Fe(Ⅲ )的水解速率要低 ,且Feb 所占比例也较少 .与Fenton体系一致 ,类Fenton体系中的Fe(Ⅲ )水解速率随H2 O2 浓度的增加而减缓     

长江常熟段排污口布置方案数值模拟论证研究

为合理确定常熟氟化工项目排污口布置方案 ,本文在分析长江常热段水环境特征的基础上 ,针对其复杂的水下地形和水流流场 ,建立了较为准确和实用的平面二维水流水质耦合数学模型 ,预测计算了三套方案污水对重点保护水域影响程度和范围 ,并从水流流场、水质影响评价、技术经济多角度对方案进行了比较论证 ,最终推荐污水江中排放的方案 ,为项目的工程设计和环境管理提供了科学依据。     

TVS／TFS去除率在ATAD污泥稳定评价的应用

在ATAD(Autothermal Thermophilic Aerobic Digestion,自升温高温好氧消化)工艺污泥稳定评价中引入TFS．提出“TVS/ TFS去除率”的概念,得出“TVS/TFS去除率”可以代替“VS(g)去除率”而成为一种新的污泥稳定指标的结论;采用数学微分的方法分析了“TVS/TFS去除率”和“VS(g)去除率”的数据误差问题,进泥TS为60g/L,TVS/TS为56％的运行条件下,前者的最大数据误差仅为3．16％,远小于后者的误差最大值15．45％,即引入TFS解决了“VS(g)去除率”数据波动大的问题;TFS的引入还节约了污泥稳定研究所需的时间和工作量。