影响湿法脱硫石膏脱水效率的因素研究

脱硫石膏脱水是湿法脱硫工艺的重要环节之一,文章介绍了影响脱硫石膏脱水效率的各影响因素。并结合资料给出了部分因素的最佳控制参数或条件。     

城市污泥厌氧消化和脱水工艺对肠道病原菌的杀灭效应

运用最大或然数(MPN)培养法和定量PCR(qPCR)技术对不同城市污水处理厂污泥厌氧消化处理和脱水处理前后,污泥中埃希氏大肠杆菌(E.coli)、沙门氏菌(Salmonellaspp.)和志贺氏菌(Shigellaspp.)含量的变化进行了研究.MPN检测结果表明,污泥中大肠杆菌、沙门氏菌和志贺氏菌数量经厌氧消化处理后明显下降,平均下降2～5个数量级,但qPCR检测结果显示,种病原菌平均下降1～2个数量级.脱水处理3后,污泥中的肠道病原菌含量基本没有变化,没有发生脱水后再生长现象.大肠杆菌、沙门氏菌和志贺氏菌含量分别在104～107、104～105和103～105MPN·g-1(以污泥干重计)之间.MPN和qPCR检测结果之间的差异性显示厌氧消化会造成肠道病原菌的有活性但不可培养状态(VBNC),同时也提示应用传统的培养检测方法检测病原菌含量和评定污泥排放的生物安全性时需慎重.     

基于光纤传感探测的直升机修理异常振动源定位研究

目的 针对直升机异常振动故障排除,对振动源进行检测,并分析振源频谱,准确定位异常振动源,指导振动源调整,并对调整情况进行检测,提升直升机异常振动排故效率。方法 结合光纤传感器的振动检测特性应用分析,开发一套基于光纤传感探测的直升机修理异常振动源定位系统,实现直升机的振动源动态监控。结果 识别了直升机的主要振动源,分析统计了振动源频率,梳理了直升机试车、试飞典型振动故障,研究了光纤振动传感器感知被测量的实时调制方法和信号调制的光波解调方法,结合应用需求对市场上成熟的分布式光纤传感系统进行了优化设计,采用深度学习技术,对后端数据处理平台软件进行了重新设计。结论 通过有针对性地创建识别模型库,并对模型库进行实际样本训练,模型准确率可达到66.37%。     

面向石化厂区安全风险防控的异常场景图像识别技术研究

针对石化厂区安全风险防控的需求,提出了一种基于卷积神经网络的单分类图像识别算法。为了构建识别模型,首先创建了一个带标签的厂区火灾、烟雾图像数据集用于模型的训练。其次,通过特征提取及分类器模块,实现了对视频监控异常场景的识别。此外,设计了一种全新的损失函数,以增强异常场景识别能力。该算法采用端到端的网络架构,解决了传统目标检测方法的结构臃肿、计算复杂等问题,减少了模型的复杂程度,弥补了现有视频监控资源利用场景的不足,进一步提高了厂区风险识别能力。实验结果表明,所提出的单分类视频监控图像识别算法在准确率等方面优于现有算法。     

混凝技术深度除磷的应用研究

选取三种混凝药剂进行深度除磷试验并探究不同影响因素对总磷去除效果的影响。结果表明,不同混凝药剂对污水的除磷效率影响显著,其中,在同一加药量下,PAC的除磷效果最佳,总磷去除率最高为99%。pH值是影响混凝技术深度除磷的关键因素。当pH为7～8时,混凝剂呈现最佳除磷效果,总磷去除率可达98%以上。在工程应用中,PAC在合适的加药量范围内,出水TP浓度平均为0.03 mg/L,达到深度除磷的目的。针对进水pH值较低的污水处理项目,通过调节pH值可显著提高混凝剂除磷效率,使总磷平均去除率达到98%以上,为解决水体富营养化问题提供有效的解决思路。此外,本研究旨在优化混凝反应技术,为工程应用提供理论基础,有效提高污水处理效率并降低运营成本。     

甲醇燃料车尾气净化催化剂的研究(Ⅰ)──单组分催化剂对甲醇的深度氧化

利用色谱－微反联用技术对甲醇深度氧化进行了研究。结果表明：甲醇在所有催化剂上氧化时均产生副产物甲醛及甲酸甲酯;非贵金属氧化物催化剂以Ｃｕ－Ｏ／ｒ－Ａｌ２Ｏ３的活性最优,其最佳负载量为１０％－２０％,不同的制备方法中以均匀沉淀法制备的催化剂最好;贵金属催化剂中Ａｇ／ｒ－Ａｌ２Ｏ３的活性较好,其甲醇氧化的Ｔ５０,Ｔ９５分别只有１３５℃和１９０℃,而且伴生的甲醛及甲酸甲酯浓度也较低。不同催化剂的活性与其     

炼油厂脱水浮选渣的综合利用研究

炼油厂污水车间浮选工序大部分采用铝盐作浮选剂，产生的浮选渣经离心脱水后会有比较高的油类有机物和一定量的铝化合物，非常适合于综合利用，使其中有用的物质得以资源化．本文介绍经三种方案──作为型煤添加剂、制取普通炼结砖、制取碱式氯化铝，对脱水后的浮选渣进行综合利用研究．结果表明，这三种方案完全可行，在消除浮选渣二次污染的同时，达到了变废为宝的目的．     

工业污水回用是节约新鲜水的重要途径

介绍了二级出水深度处理工艺、药剂选择、试运行处理效果及深度处理后出水的回用情况。     

基于卫星遥感的生态保护红线人类活动提取方法研究

目前全国生态保护红线划定工作基本结束,开展生态保护红线监管工作事关国家生态安全,是今后我国生态保护的重要举措和重点工作。依托国家生态保护红线监管平台监管业务系统,研究基于卫星遥感的生态保护红线人类活动提取方法和流程,并以宁夏为例,验证其科学性和可靠性。结果显示:基于卫星遥感技术构建的方法精度较高,可操作性较强,为生态保护红线人类活动监管提供了思路;使用该技术方法的作业效率相比人工解译提升了2~3倍,提取的宁夏生态破坏问题图斑准确率达到66%,人类活动提取准确率更是达到95%,能够满足生态保护红线人类活动监管需求;宁夏55%的县(区、市)生态保护红线内发现新增和规模扩大人类活动,从空间分布来看,主要集中在西部和南部,北部和中部分布较少,其中彭阳县、沙坡头区和中宁县人类活动影响面积最大。     

考虑周期性的深度学习臭氧预测模型研究——以珠三角为例

构建了一种长短时记忆神经网络(LSTM)和全连接神经网络(FC)结合的臭氧(O 3)预测模型(LSTM-FC),并考虑O 3质量浓度的周期性变化规律,以珠三角为例,实现了对其进行高精度预测的目标。结果表明:(1)考虑周期性的LSTM-FC模型24 h预测结果的均方根误差(RMSE)为16.08μg/m^(3),决定系数(R^(2))可达0.82,相比未考虑周期性的模型,精度提升了32.28%。(2)考虑周期性的LSTM-FC模型对O 3质量浓度低值部分能够取得更精确的预测结果,对高值部分低估的现象改善效果显著。考虑周期性后,大于《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)中O 31 h平均质量浓度一、二级限值的预测结果均得到了一定改善,RMSE分别下降了18.71%和34.90%,R 2分别提升了40.42%和134.04%。研究结果表明,考虑周期性的LSTM-FC模型在O 3预测方面具有良好的拓展性和应用潜力。