人工神经元网络对水处理系统建模适应性的研究

针对水处理系统的特点和研究中的难点，引入人工神经元网络的理论和思想，提出了水处理系统的神经网络分析方法．通过建立基于ＢＰ人工神经元网络的臭氧生物活性炭系统的模型，具体地考察了人工神经元网络对水处理系统建模的适应性，使水处理系统的研究迈向智能化和控制化．     

涤沦仿真丝印染废水治理技术的研究及其应用

采用化学法去除对苯二甲酸，对高浓度涤纶仿真丝印染废水进行治理。结果表明：该技术对碱减量废水中ＣＯＤＣｒ的去除有显著的效果。当废水的ｐＨ值在１２～１４，ＣＯＤＣｒ含量在１００００～３３０００ｍｇ／Ｌ时，将废水的ｐＨ值调节到４～６，出水ＣＯＤＣｒ能降至１０００～２７００ｍｇ／Ｌ之间，ＣＯＤＣｒ去除率为７７％～９５５％。为涤纶纺真丝印染废水治理达标排放奠定了基础     

人工湿地污水处理工艺及除污机理

对人工湿地污水处理工艺及其对水中污染物的去除机理进行了综述,并对人工湿地处理污水的技术进行了展望。     

人工神经网络方法用于城市环境空气质量综合评价

采用人工神经网络技术,建立了城市环境空气质量综合评价的ANN模型,并通过实例对建立的评价模型进行验证。结果证明,ANN模型用于区域环境空气质量评价,其评价结果比较直观。同时,对在建立和应用ANN模型时应注意的一些问题进行了讨论。     

水葫芦-水草人工湿地系统在再生浆造纸废水处理中的应用研究

通过对水葫芦 -水草人工湿地处理再生浆造纸废水的试验研究表明 ,在进水pH 7 12～ 7 49,BOD5、CODCr、SS浓、度分别为 44 0 5mg/L、35 4 2mg/L、2 90 7mg/L ,水力负荷 0 0 5m/d的条件下 ,BOD5、CODCr、SS的去除率分别为98%、93%、和 89%。系统性能稳定 ,出水水质达到排放标准且可用于农灌     

复合人工湿地对有机污染物的去除效果初步研究

研究了由不同植物配置(驯化和未驯化)的两组下行和上行植物床组成的复合人工湿地对生活污水的净化效果。结果表明,CODCr和BOD5的去除率达67.3%,68.1%,总氮(TN)的去除率为26.9%,总磷(TP)的去除主要发生在上行床,去除率为81.6%。环芳烃(PAHs)中苊(Ace)、荧蒽(Flu)、芘(Py)、苯并[a]蒽(BaA)、屈(Chr)、苯并[b]荧蒽(BbF)、苯并[a]芘(BaP)、茚并[1,2,3-cd]芘(InP)和苯并[g,h,i](BPR)经下行床后,去除率超过80%,上行床去除较少。驯化床和未驯化床对PAHs的去除效果差异不显著。邻苯二甲酸酯(PAEs)中邻苯二甲酸二乙酯(DEP)和邻苯二甲酸二异丁酯(DiBP)经驯化床后,质量浓度显著升高,经未驯化床后邻苯二甲酸二(2-乙基)己酯(DEHP)含量显著降低。蚕豆根尖微核实验表明,不同植物配置对微核率影响差异并不显著,毒害物质经下行床后大部分被去除。     

成都市活水公园人工湿地系统10年运行回顾

成都市活水公园是1997年建成的世界上首座以展示"人工湿地水处理系统"和"仿峨眉山亚热带自然植被"为主要内容的、以水保护为主题的生态公园。它所展示的人工湿地处理系统工程,现己正常运行了10年。本文通过回顾10年来活水公园人工湿地工程设计、建设与运行的经验,结合当前己建和在建的人工湿地工程中所存在的一些问题,提出一些看法与建议。供从事人工湿地工程设计、施工及管理人员参考。     

人工浮床对汾江河水质净化的研究

对佛山市汾江河内布置浮床的水域的7个断面进行采样监测,分析了布置浮床侧与未布置浮床侧各水质指标的差异,以考察人工浮床对汾江河水质的净化效果。同时比较了圆币草、水罂粟、梭鱼草、狐尾草、美人蕉和鸢尾6种浮床植物的生物量和氮磷吸收量。结果表明,布置人工浮床一侧的水质TN、TP、COD和NH4＋-N含量均显著低于未布置浮床一侧的水质,表明人工浮床对水体水质的有净化效果。总面积约4 900 m2的浮床植物经过3个月的生长,从水体中共吸收了192.5 kg的氮和76.1 kg的磷。6种浮床植物中,狐尾草的净增生物量最高,达到64.2 kg/m2;圆币草次之,为62.2 kg/m2。狐尾草和圆币草对氮磷的吸收能力在6种植物中处于较高水平,每平方米狐尾草和圆币草从水体中分别吸收了51.61g氮、19.79 g磷和46.90 g氮、22.93 g磷。综合比较得出,狐尾草和圆币草在生物量和氮磷吸收量上均保持在较高水平,是较好的浮床植物。本研究为人工浮床在南方类似河流中的应用及植物选择提供了参考依据。     

基于人工蜂群算法与BP神经网络的水质评价模型

针对BP网络水质评价模型的不足,引入人工蜂群(ABC)算法,将求解BP神经网络各层权值、阀值的过程转化为蜜蜂寻找最佳蜜源的过程,提出了一种新的结合人工蜂群算法的BP网络水质评价方法(ABC-BP)。并以2000—2006年渭河监测断面的10组实测数据作为测试样本对其水质进行了评价,实验结果表明该方法得到的水质评价结果准确,并具有很强的稳定性和鲁棒性。     

近20年来中国典型区域PM2.5时空演变过程

近20年来PM_(2.5)污染严重制约了中国可持续发展.长时间序列历史监测数据的缺失阻碍了相关研究.为此,本文以四大典型区域2013~2016年的PM_(2.5)浓度监测值和2000~2016年MODIS AOD数据、边界层高度、温度等气象数据作为基础数据,将反向人工神经网络和支持向量回归机两种算法相结合,构建组合模拟模型,并利用地理空间分析技术实现近20年来PM_(2.5)浓度历史变化过程的情景再现.研究结果表明,组合模型具有较低的误差和更高的泛化能力;时空分析结果表明,2000~2010年京津冀和东三省PM_(2.5)浓度持续增长,珠三角PM_(2.5)浓度缓慢下降,3个研究区PM_(2.5)污染范围呈扩大趋势,长三角PM_(2.5)浓度值及污染范围基本保持稳定.2012年4个研究区PM_(2.5)浓度值降低且污染范围缩小,但2013~2016年PM_(2.5)浓度略微上升后又下降,高污染范围缩小,这与国家采取PM_(2.5)区域联防等治理措施有关.