SBBR同步硝化反硝化处理生活污水的影响因素

序批式生物膜反应器SBBR采用塑料鲍尔环填料,在有氧情况下用于处理实际生活污水.该反应器能很好地创造缺氧微环境,载体生物膜具有吸附储碳能力,出现了良好的同步硝化和反硝化现象.反应器中溶解氧浓度在较大的范围内(0.8～4.0 mg·L-1)能有效地实现同步硝化和反硝化.当溶解氧浓度大于4.0 mg·L-1后,TN容积去除率大幅下降,出水TN大幅上升.增加载体生物膜厚度有利于同步硝化和反硝化.进水浓度基本不影响脱氮的效率,但出水TN随进水浓度增加而升高,建议原水浓度高时可增加后续脱氮处理或减少进水量来满足出水要求.优化运行方法和参数后,SBBR连续运行的TN去除率可稳定在74%～82%.     

氧化沟在炼油污水中的运行

通过对氧化沟工艺处理在炼油污水中的运行分析，提出影响氧化沟运行的几个问题，并进行分析和探讨。     

土壤和水体中可溶性铝硅酸盐的形成及其环境意义

本文阐述了土壤环境中铝的释放，水解，单体和聚合体羟基铝，铝硅酸盐复合离子即原始羽毛虫的形成和影响因素及其生态环境效应。     

BOD快速测定方法述评

简介6种BOD快速测定方法,各种测定方法的特点,适用范围。     

内电解组合工艺处理重度富营养化水体的初步中试试验

采用催化铁内电解-沸石床-生物活性炭组合工艺进行了处理重度富营养化水的中试试验.通过对进水与出水浊度、TP、CODMn、UV254、总铁、NH3-N、和NO2--N的监测,研究了本组合工艺对重度富营养化水体的处理性能.试验期间,水温约在10℃.初步结果表明,本组合工艺对浊度、TP、CODMn和UV254均有较好的去除作用,平均去除率达到50%以上,出水中铁含量均低于进水.由于水温过低,未观察到氨氮和亚硝酸盐氮的明显变化.     

城镇市政设施投资项目环境影响后评价探讨

城镇市政设施是城镇经济和社会发展的载体,加强其环境影响后评价工作,能为其决策者提供系统、全面、科学的信息反馈,对于促进城镇社会经济与自然环境的持续、协调、稳定发展,具有十分重要的现实意义.在对城镇市政设施投资项目环境影响后评价的概念进行界定的基础上,对城镇市政设施投资项目环境影响后评价的意义及工作程序进行了阐释,并结合城镇市政设施投资项目的具体特点,对其环境影响后评价的内容从大气、水体、噪声、土壤、固体废弃物和生态等六个方面进行了研究探讨.     

草浆造纸中段废水的生物处理动力学

利用静态溶解氧消耗速率（OUR）试验模拟草浆造纸中段废水生物处理的生化反应过程,并运用Lawrence-McCarty模式进行了动力学分析。由OUR试验结果和小试研究结果建立的草浆造纸中段废水好氧生物处理的动力学方程为v=0.72S/(60.43 S）。将该动力学方程预测结果和实际工程的运行数据进行了比较,结果表明,动力学方程的比基质降解速率预测值高于实际工程的计算值,分析原因可能在于：实际工程中中段废水中的纤维素类悬溪物在生物处理装置的积累导致了污泥活性的降低。     

用SPME测定珠江河口水体中的PCBs

报道了利用SPME技术结合电子捕获检测气相色谱 (ECD)测定珠江入海河口水体中PCBs有机污染物的含量 ,并讨论了SPME装置萃取PCBs的主要影响因素。结果表明 :在选取一定的萃取纤维头 (10 0 μmPDMS)后 ,影响萃取效果的主要因素是萃取时间的长短 ,其次为萃取的温度和pH值。在各个影响因素及不同水平处理中 ,以萃取时间 30min、萃取温度 35℃、pH值 7.2、搅拌速度 10 0 0r/min为最理想。在该种条件下测定了珠江入海四大口门虎门、横门、蕉门和斗门河口水体中PCBs含量分别为 2 .70 1、0 .999、2 .82 8和 1.16 1ng/L。     

Application of Bayesian regularized BP neural network model for analysis of aquatic ecological data-A case study of chlorophyll-a prediction in Nanzui water area of Dongting Lake

Bayesian regularized BP neural network（BRBPNN） technique was applied in the chlorophyll-α prediction of Nanzui water area in Dongting Lake. Through BP network interpolation method, the input and output samples of the network were obtained. After the selection of input variables using stepwise/multiple linear regression method in SPSS i1.0 software, the BRBPNN model was established between chlorophyll-α and environmental parameters, biological parameters. The achieved optimal network structure was 3-11-1 with the correlation coefficients and the mean square errors for the training set and the test set as 0.999 and 0.000？8426, 0.981 and 0.0216 respectively. The sum of square weights between each input neuron and the hidden layer of optimal BRBPNN models of different structures indicated that the effect of individual input parameter on chlorophyll- α declined in the order of alga amount 〉 secchi disc depth（SD） 〉 electrical conductivity （EC）. Additionally, it also demonstrated that the contributions of these three factors were the maximal for the change of chlorophyll-α concentration, total phosphorus（TP） and total nitrogen（TN） were the minimal. All the results showed that BRBPNN model was capable of automated regularization parameter selection and thus it may ensure the excellent generation ability and robustness. Thus, this study laid the foundation for the application of BRBPNN model in the analysis of aquatic ecological data（chlorophyll-α prediction） and the explanation about the effective eutrophication treatment measures for Nanzui water area in Dongting Lake.     

广州市大坦沙污水处理厂AA／O法工艺参数的考证

通过对广州大量沙污水处理厂直接影响工艺的几个主要参数进行长期调试和考证，从而得出适合实际水质和工艺需要的经验值。