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1.
不同低碳氮比废水中好氧颗粒污泥的长期运行稳定性 总被引:2,自引:2,他引:0
为了研究好氧颗粒污泥系统处理低碳氮比废水的长期运行稳定性,采用低碳氮比(C/N)条件下逐步增加碳氮负荷的进水方法,分别在反应器A和B中接种好氧颗粒污泥,考察其长期运行过程中的理化性质、处理性能及应对冲击负荷的稳定性.其中A反应器的碳氮比一直维持在2,而B则由4逐步降至2.结果表明,在4℃存储30d的好氧颗粒污泥,经过25d的培养,其活性基本恢复,A、B反应器化学需氧量(COD)和氨氮(NH4+-N)的去除效率均达到90%以上.在其后的稳定阶段,B反应器COD和NH4+-N去除率达到90%以上,实现了完全硝化;而A反应器COD去除率仅80%左右,虽然NH4+-N去除率最终也达到90%以上,但仅实现短程硝化.在冲击负荷阶段,A和B反应器COD去除率仍维持在80%以上,但是NH4+-N去除受到很大冲击.A反应器NH4+-N去除效率恶化,B反应器仅实现了部分硝化.整个运行过程,好氧颗粒污泥的物理性质受到的影响不大,A和B反应器的污泥容积指数(SVI30)分别维持在60 mL ·g-1和75 mL ·g-1左右,混合液悬浮固体(MLSS)在5g ·L-1和3.7g ·L-1左右.颗粒污泥微生物群落分析表明,B反应器相对于A反应器丰富度和多样性更高.同时B反应器具有更高丰度的Zoogloea属,在颗粒中能产生更多的胞外蛋白促使颗粒结构更稳定,保证系统的长期稳定运行.以上结果表明,与C/N为2的好氧颗粒污泥系统相比,C/N为4的系统脱碳硝化效果好,抗冲击负荷能力强,更有利于颗粒污泥的长期稳定运行. 相似文献
2.
基于OMI数据的东南沿海大气臭氧浓度时空分布特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于臭氧监测仪(OMI)卫星反演数据,对2005—2018年东南沿海5省区域大气臭氧柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空分布格局及影响因素.结果表明:①在时间变化上,14年间,该区域大气臭氧柱浓度整体呈先上升后下降的趋势,2005—2013年臭氧柱浓度持续升高,最高值为324.52 DU,高值区不断向南部区域扩大;2013—2018年臭氧柱浓度呈下降趋势,最低值为228.27 DU,但在2017、2018年略有上升.②在空间分布上,臭氧柱浓度自北向南逐渐降低,高值区集中分布在江苏及浙江省北部;低值区集中于福建省南部及广东省大部分地区.③在季节变化上,大体呈现出春夏季高于秋冬季,高值区在春夏季交替出现,秋季略高于冬季,但差异不明显.④稳定性分析表明:研究区臭氧柱浓度整体呈现中部分散、南北部集聚、差异较显著的分布格局.⑤自然因素中,风向、气温均呈现显著正相关,江淮地区的梅雨季节(降水)及华南地区的台风和暴雨也起到显著作用.⑥人文因素中,臭氧柱浓度与地区生产总值、各产业生产总值及机动车保有量均表现出正相关,其中,臭氧柱浓度与第二产业的相关度最高.另外,臭氧柱浓度与NO_x排放量表现出显著相关性.VOC_s对臭氧柱浓度的影响中,工业源是主控因素,交通源和居民源次之,电厂源对臭氧柱浓度的影响最弱.这进一步说明臭氧浓度的变化受到了诸多因素的综合影响,但气温、NO_x及VOC_s的排放是臭氧浓度变化的主导因素. 相似文献
3.
成都市大气颗粒物粒径分布及其对能见度的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
使用环境颗粒物分析仪(GRIMM180)对成都市2018年10月—2019年9月0.25~32 μm的大气颗粒物数浓度粒径分布进行观测,结合细颗粒物(PM2.5)质量浓度以及相对湿度(RH)、能见度、降水量等气象要素数据,分析了成都市大气颗粒物粒径分布及其与能见度的关系.结果表明,观测期间成都市大气颗粒物以细粒子为主,0.25~0.5 μm的粒子数浓度占总数浓度的97.75%,数浓度谱呈单峰分布,2018年秋季、2019年夏季表面积谱呈双峰分布,2018年冬季、2019年春季表面积谱呈三峰,体积谱均为三峰分布;在不同RH区间,PM2.5质量浓度及数浓度均与能见度呈负相关,且其中0.25~0.5 μm粒径段的细颗粒物因为对可见光波段的米散射效应而对能见度产生较大影响;在不同RH情况下,不同粒径段颗粒物数浓度对能见度的影响程度有所差别:在低RH(<70%)下,0.25~0.3 μm粒径段粒子数浓度对能见度影响最大;在中等RH(70%~80%)下,0.3~0.5 μm粒径段粒子数浓度对能见度的影响最大;而在高RH(>80%)下,0.3~0.5 μm和0.5~1 μm粒径段粒子数浓度对能见度影响相当. 相似文献
4.
利用大气O3探测激光雷达在深圳市东部生态区和西部城区同步开展垂直观测,探究了2018年深圳市O3立体分布在秋季光化学污染活跃期至冬季非活跃期的演变过程.结果表明:光化学反应活跃的10月,东部地面O3浓度相对于西部地面高出约128%;地面向上至450m,O3浓度在东部生态区发生快速降低,而在西部城区由于存在“滴定效应”,O3浓度随高度升高而升高;450m~2km,东、西部O3浓度均随高度升高而降低,西部城区O3浓度水平超过东部生态区约30%;2km以上高空,东、西部O3浓度趋同(70μg/m3),并保持稳定,为具深圳市秋季O3污染过程提供了较高的大气背景浓度.高污染期间,深圳市大气边界层内O3浓度变化较为一致,西部高空的O3区域传输作用更加显著.秋季至冬季光化学反应逐渐减弱,深圳市O3浓度的水平和垂直空间差异逐渐减小,冬季的深圳市O3污染基本受大气背景控制. 相似文献
5.
利用Aura卫星搭载的臭氧观测仪(OMI)反演的对流层NO2柱密度数据,分析了自2005年以来粤港澳大湾区(GBA)对流层NO2柱密度的空间分布特征、时间变化趋势及其影响因素.研究结果表明GBA对流层NO2柱密度从2005~2018年呈减少的趋势,每年递减约为2.8%.小波系数显示时间演化过程中存在9个月的主振荡周期,冬季浓度较高,夏季较低.人为排放和各种自然因素,导致了GBA对流层NO2柱浓度月变化在时间和空间上存在明显差异,最小值和最大值分别出现在6和12月,多年平均值分别为3.9665×1015和12.3423×1015molec/cm2.NO2在空间分布上呈现明显的空间分异特征,冬季12月最明显.NO2污染严重的高值区主要出现在中部地区,如广州市、佛山市和中山市,最大的对流层NO2柱密度可达18.8306×1015molec/cm2,大约是周边地区的3 倍,且高污染区域向四周逐渐扩散,连成一片.低值区主要在北部的肇庆市和东部的惠州市,多年平均的对流层NO2柱密度约为7.1400×1015molec/cm2.对流层NO2柱密度的增长率在不同区域的变化趋势呈现明显的差异,变化范围为-15×1015~6×1015molec/cm2,增长率百分比范围为-65%~65%.出现增长的地区主要是肇庆市北部和惠州市东部的低值区;对流层NO2出现明显减少的区域集中在中部的高值区,减少量最大的地区为广州市、佛山市和中山市交界处. 相似文献
6.
基于臭氧监测仪(OMI)卫星反演数据,对2005~2018年西北4省区域大气甲醛柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空变化特征及影响因素.结果表明:在时间变化上,14a甲醛柱浓度整体呈先上升后下降的波动变化趋势,夏秋季显著高于冬春季,且冬季均值略高于春季.在空间分布上,甲醛柱浓度自西向东、自北向南逐渐升高,高值区集中于陕西和甘肃东南部及青海西南部;低值区集中于宁夏、青海和甘肃的西北部;稳定性呈现出东部分散、西部集聚、差异显著的分布格局.影响甲醛柱浓度变化的因素包括自然和人为因素,自然因素中,甲醛柱浓度受地形影响显著,与风向、气温均呈现显著正相关;人为因素中,甲醛柱浓度与人口密度、地区生产总值、工业废气排放量及建筑房屋竣工面积均表现出正相关关系,与工业废气排放量的相关度最高.大气中甲醛分子与气溶胶粒子二者间呈显著正相关关系,这进一步说明甲醛浓度受到了诸多因素的综合影响,但气溶胶粒子、气温及工业废气的排放是主导因素. 相似文献
7.
基于RF-LSTM的鸡舍恶臭气体预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以鸡舍氨气为研究对象,对鸡舍氨气预测模型进行了研究.首先,利用随机森林算法(RF)对影响鸡舍氨气浓度的环境变量进行重要性排序,选取温度、湿度、光照、气象温度、降雨量作为模型的输入变量;在此基础上,构建了基于长短时记忆神经网络(LSTM)的鸡舍氨气浓度预测模型,并将提出的预测模型应用于江苏省宜兴市某养鸡场的氨气浓度预测中,并与LSTM模型、RF-Elman模型和RF-BP模型进行了对比实验,结果表明,基于RF-LSTM模型的预测效果最好,其平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为0.9183、4.9637%和1.4262;同时,为了验证该模型的性能,本文还实现了不同时间尺度的鸡舍氨气浓度预测,提前2h、3h、4h、5h氨气预测的平均绝对误差(MAE)分别为1.6218、2.1991、2.8553和3.0677.本文提出的预测模型提高了鸡舍氨气浓度的预测精度,可为减少鸡舍恶臭气体排放提供科学依据. 相似文献
8.
Granular acid-activated neutralized red mud (AaN-RM) has been successfully prepared with good chemical stability and physical strength. However, its potential for industrial application remains unknown. Therefore, the performance of granular AaN-RM for phosphate recovery in a fixed-bed column was investigated. The results demonstrated that the phosphate adsorption performance of granular AaN-RM in a fixed-bed column was affected by various operational parameters, such as the bed depth, flow rate, initial solution pH and initial phosphate concentration. With the optimal empty-bed contact time (EBCT) of 24.27 min, the number of processed bed volumes and the phosphate adsorption capacity reached 496.95 and 84.80 mg/g, respectively. Then, the saturated fixed-bed column could be effectively regenerated with a 0.5 mol/L HCl solution. The desorption efficiency remained as high as 83.45% with a low weight loss of 3.57% in the fifth regeneration cycle. In addition, breakthrough curve modelling showed that a 5-9-1 feed-forward artificial neural network (ANN) could be effectively applied for the optimization of the fixed-bed adsorption system; the coefficient of determination (R2) and the root mean square error (RMSE) evaluated on the validation-testing data were 0.9987 and 0.0183, respectively. Therefore, granular AaN-RM fixed-bed adsorption exhibits promising potential for phosphate removal and recovery from polluted water. 相似文献
9.
为研究大气边界层中上层大气颗粒物的数浓度谱分布特征及气团来源的影响,于2018年6月利用3080型SMPS粒径谱仪对武当山14.6~660 nm颗粒物数浓度谱进行观测,分析和探讨了其数浓度谱分布及日变化特征,并结合后向轨迹、潜在源贡献因子法(PSCF)与浓度权重轨迹分析法(CWT)探讨对武当山颗粒物数浓度影响较大的外源输送路径和贡献源区.结果表明:①武当山大气颗粒物主要以爱根模态为主,平均数浓度为2 500个/cm3,积聚模态、核膜态平均数浓度分别为2 265、359个/cm3,3种模态数浓度分别占总数浓度的48.79%、44.21%、7.01%.②在新粒子生成日,核膜态数浓度于10:00开始上升,11:00—17:00的核膜态数浓度相对较高,约2 000个/cm3.新粒子生成日ρ(SO2)与ρ(O3)的日变化趋势均与核模态数浓度较为相似,表明SO2和O3参与光化学反应后的产物(硫酸及有机物)有利于新粒子的生成与增长.新粒子生成日风速、温度均大于非新粒子生成日,但相对湿度较低.③在东部及局地气团影响下大气颗粒物主要以积聚模态为主,数浓度分别为2 311和2 596个/cm3;核模态、爱根模态数浓度在受西北气团影响时最大,数浓度分别为806和3 078个/cm3.④潜在源区分析表明,影响武当山积聚模态数浓度的主要源区为十堰市本地及襄阳市,二者贡献值在840个/cm3以上.研究显示,武当山颗粒物主要以爱根模态为主,颗粒物数浓度日变化主要受大气边界层发展及山谷风的影响,较高的ρ(SO2)与ρ(O3)以及高温、低湿及较大的风速均有利于新粒子的生成,周边城市的区域性传输对武当山颗粒物的影响较大. 相似文献
10.
为研究近年来福建省SO2污染的时空动态特征,利用臭氧观测仪(ozone monitoring instrument,OMI)卫星遥感反演的PBL(planetary boundary layer,大气边界层)SO2柱含量数据,分析了2005-2017年福建省PBL SO2柱含量的时空间分布特征.结果表明:①在长时间尺度上,PBL SO2柱含量的变化趋势可分为2个时段,其中,2005-2011年PBL SO2柱含量呈逐渐上升趋势,6 a增加了约0.027 DU,增长率约为6.12%;2011-2017年PBL SO2柱含量呈下降趋势,7 a减少了约0.018 DU,下降率约为3.89%.②PBL SO2柱含量呈明显的周期性变化特征,最小值和最大值分别出现在6月和12月,多年平均值分别约为0.383和0.555 DU.③PBL SO2柱含量的3个高值区分别出现在沿海的福州市,厦门市、漳州市东部和泉州市西部,三明市和南平市部分地区,这3个高值区多年平均PBL SO2柱含量分别约为0.505、0.495和0.485 DU.从城市尺度上来看,PBL SO2柱含量最大值出现在厦门市,其多年平均值为(0.486±0.015)DU;其次为福州市,PBL SO2柱含量多年平均值为(0.465±0.026)DU;最低值出现在漳州市,PBL SO2柱含量多年平均值为(0.429±0.020)DU.④福建省PBL SO2柱含量变化趋势在空间分布上存在明显的差异,不同时期、不同区域变化趋势不一致.2005-2011年PBL SO2柱含量的变化范围为-0.13~0.18 DU,变化率范围为-25%~50%,PBL SO2柱含量出现增长的区域主要是在高值区,如龙岩市西部、厦门市北部以及三明市东部等区域;2011-2017年PBL SO2柱含量的变化范围为-0.13~0.15 DU,变化率范围为-29%~34%.2011-2017年福州市和厦门市PBL SO2柱含量下降最为明显,减少了约0.10 DU,下降率约为25%.研究显示,卫星遥感估算的PBL SO2柱含量具有一定的可靠性,可以用于区域SO2污染的研究. 相似文献