反渗透膜处理维生素C凝结水的最优工艺条件

针对维生素C生产工艺中产生的凝结水产量大、处理成本高、存储运输困难和营养物质含量偏低等问题,采用反渗透技术对VC凝结水进行处理。实验建立小试规模反渗透膜处理装置,采用无量纲化多元回归分析方法,分析了操作条件指标与渗透水评价指标两套指标体系之间的关系,定量评价了各个操作条件指标对渗透水评价指标的整体影响程度,并在此基础上研究了最佳操作条件的工艺参数。结果表明：建立的无量纲化多元回归分析方法切实有效,在正交实验设计水平范围内,压力、pH和回流比均是多目标系统的影响因子,操作条件指标对渗透水评价指标的整体影响程度大小顺序为：压力〉pH〉回流比〉温度,且各自影响程度所占比例分别为43．02％、29．01％、25．07％和2．89％。各个操作因子对多指标系统的影响是独立的。在只考虑系统收益而不考虑膜污染的情况下,最佳操作条件分别为：温度r=30．65,压力P=1．5MPa,回流比r=0．78,pH=7．475。     

A/O+MBR工艺处理玉米深加工废水的中试研究

实验基于企业污水站的改造工程,研究了MBR对玉米深加工废水的处理效果并对工艺运行参数优化提出建议.结果表明,该工艺对COD的去除率可以达到90％以上,出水稳定在26 mg/L左右;出水NH4-N达到1 mg/L以下;TN去除率达到70％以上,出水TN达到10 mg/L以下,出水完全达到排放标准.通过4种工况的比较,说明在污泥浓度8 g/L左右,曝气池内DO在3 mg/L左右,MBR内DO＞4 mg/L,好氧段停留时间13.5 h,并保证3h以上的缺氧段水力停留段时间的条件下,A/O+ MBR工艺可以有效去除玉米深加工废水中的污染物.     

低碳城市理念下的郑州市绿地系统优化研究

低碳城市是一种实现低碳经济、进行低碳生产与消费、形成低碳生活、建设良性与可持续发展的能源生态体系的城市模式。通过调控城市绿地系统、优化城市开放空间,有利于低碳城市理念下的生态城市建设,实现城市的可持续发展。首先对低碳城市建设与城市绿地系统优化的关系进行了分析;其次对郑州城市绿地系统建设存在的主要问题进行了探讨,借助AreGIS9．3软件分析了郑州市绿地服务区的影响范围;最后基于城市绿地系统优化原则提出四方面的优化建议——注重城市的生态设计;优化绿地系统的空间布局;实现“点”、“线”、“面”的有机结合;实施适度的绿地容量限制;发展立体绿化与推广绿色建筑材料的使用。     

基于排队论的城市垃圾箱最佳间距研究

针对城市垃圾箱最佳间距的研究不够精细的现状,本文通过建立排队论模型得到了可供不同城市参考的城市垃圾箱最佳间距参数表。通过对部分城市街道的垃圾箱摆放间距情况进行实地调查,运用层次分析法将影响垃圾箱间距分布的多重因素转化为单因素;建立了基于指数分布的数学模型,利用排队论分析单因素状态下的垃圾箱间距分布,得到了求解城市垃圾箱最佳间距的一般方法。     

响应面法和神经网络优化Acinetobactersp．DNS32发酵基质

为了提高阿特拉津降解菌Acinetobactersp．DNS32的产量,分别采用响应曲面法和基于人工神经网络的遗传算法对阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基中3个重要基质成分（玉米粉、豆饼粉、K：HPO。）进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39．494g／L,豆饼粉25．638g／L和K。HPO。3．265g／L时,预测发酵活菌最大生物量为7．079×10^8CFU／mL,实测量为7．194×10^8CFU／mL;人工神经网络结合遗传算法优化确定3种主要成分含量为玉米粉为39．650g／L,豆饼粉为25．500g／L,K2HPO4为2．624g／L时,预测最大值为7．199×10^8CFU／mL,实测量为7．244×10。CFU／mL;最终确定培养基配方：玉米粉为39．650g／L,豆饼粉为25．500g／L,K2HPO4为2．624g／L,CaCO3为3．000g／L,MgSO4·7H2O和NaCl均为0．200g／L;优化后阿特拉津降解菌DNS32发酵生物量比优化前提高了36．6％。结果表明,在阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基组分优化方面,响应面法和基于人工神经网络的遗传算法都是可行的,基于人工神经网络的遗传算法具有更好的拟合度和预测准确度。     

化学需氧量在造纸废水中分布规律及采样点位的优化

目前对造纸废水的监测通常采取随机取样,很少考虑污染物在废水中的分布情况,所以取得的样品很难反映污染物的实际排放情况。为此,通过对某造纸厂排废废水中化学需氧量分布夫妻及采样点位的优化研究。     

浅析总量监测中"生产周期"的确定及频次优化

根据排污周期确定加密监测采样频次,用实例说明有规律排污过程的生产特点,提出固定频次法进行监测频次优化的应用建议。     

Application of statistical modeling to optimize a coastal water quality monitoring program

The long-term water quality monitoring program implemented by the Massachusetts Water Resources Authority in 1992 is extensive and has provide substantial understanding of the seasonality of the waters in both Boston Harbor and Massachusetts Bay and the response to improvements in effluent quality and offshore transfer of the effluent in September 2000. The monitoring program was designed with limited knowledge of spatial and temporal variability and long-term trends within the system. This led to an extensive spatial and temporal sampling program. The data through 2003 showed high correlation within physical parameters measured (e.g., salinity, dissolved oxygen) and in biological measures such as chlorophyll fluorescence. To address the potential sampling redundancies in the measurement program, an assessment of the impact of reduced levels of monitoring on the ability to make water quality decisions was completed. The optimization was conducted by applying statistical models that took into account whether there was evidence of a seasonal pattern in the data. The optimization used model survey average readings to identify temporal fixed effects, model survey-average-corrected individual station readings to identify spatial fixed effects, corrected the individual station readings for temporal and spatial fixed effects and derived a correlation model for the corrected data, and applied the correlation model to characterize the correlation of annual average readings from reduced monitoring programs with true parameter levels. Reductions in the number of sampling stations were found less detrimental to the quality of the data for annual decision-making than reductions in the number of surveys per year, although there is less of a difference in this regard for dissolved oxygen than there is for chlorophyll. The analysis led to recommendations for a substantially lower monitoring effort with minimal loss of information. The recommendation supported an annual budget savings of approximately $183,000. Most of the savings was from fewer surveys as approximately $21,000 came from the reduction in the number of stations monitored from 21 to 7 and associated laboratory analytical costs.     

道路交通噪声自动监测应用探讨

结合城市道路路网状况及实际噪声监测数据和历史实验数据,对道路交通噪声自动监测数据的有效性、监测点位布设进行了研究,对道路交通噪声监测点位优化提出建议。     

PSO和SVM混合算法确定太湖入湖河流水质主要影响因子

以影响太湖入湖河流水质的24个因子值为研究对象,将PSO算法与SVM算法相结合。PSO算法用于优化SVM算法的参数c和g,以利于快速、高效地确定c和g的全局最优值;SVM算法基于最优的c和g,分别以24,21,18,15,12,9和6个因子作为特征向量预测水质的污染程度。结果表明,当特征向量为9个影响因子时预测率最高。其参数c=18.56,g=1.35,对应的预测率为：全局预测率92.59%,重度污染水质预测率88.89%,轻度污染水质预测率94.45%。因此,通过PSO和SVM混合算法,可以确定影响太湖入湖河流水质的主要因子,利用这些主要因子对水质进行预测预警,不但可以节省时间,而且可以得到精确的结果。