我国电子废弃物回收处理体系比较与建议

根据目前我国电子废弃物回收处理体系的现实情况,从回收网络、处理情况和优缺点等方面,分析比较了我国五种电子废弃物回收处理体系：个体户回收处理体系、民间回收处理体系、供销社回收处理体系、生产商回收处理体系和电子废弃物专业拆解公司回收处理体系,并提出建立“个体户＋公司＋拆解基地”合作关系电子废弃物回收处理体系的建议。     

国内外废旧便携式电池的循环利用比较

便携式电池包括一次电池和二次可充式电池,含有多种有色金属成分,如Ni,Cd,Mn,Li,Co,Cu,,Ag等。我国已成为世界电池生产、消费和出口大国,电池的生产消耗了大量的有色金属资源,其中包括国内紧缺的镍、钴金属等。分析了不同废旧电池的成分,介绍了废旧电池处理的主要方法。通过了解发达国家或地区,如欧盟、日本、美国、加拿大,以及国内在废旧便携式电池管理方面的立法和循环利用现状,发现国内废旧便携式电池的回收管理和循环利用工作存在很大差距。其主要原因是缺乏有效的收集设施,还没有建立基本的回收体系,法律监管力度不够,责任明细不清,公民回收意识薄弱等。     

循环经济与我国水泥工业

对我国水泥工业在“四零一负”战略方面多年来取得的实践成效、在促进循环经济发展中的地位和作用以及在循环经济领域中的典型企业进行详细介绍,说明我国水泥工业独特的利废优势和健康有序的发展,必将为我国循环经济体系的发展做出更大贡献。     

俄罗斯二次资源回收利用概况

俄罗斯是资源大国,同时也是工业化水平较高的国家,因此工业废物的产生量巨大,品种亦多。其废物的回收数量和再生利用的水平介于发达国家与发展中国家之间,经验值得借鉴,其在苏联解体后的二次资源回收利用动态更值得关注。     

稀土湿法冶炼废水处理与资源回收研究

对某稀土湿法冶炼工艺进行了以清洁生产为核心的技改方案研究。在清洁工艺设计的基础上,通过工艺原理分析和试验,说明其革新工艺的经济有效性;从酸浸废液中年回收硫酸亚铁3000 t;从碱转废液中年回收硫酸钠3000 t;从废水中回收冰晶石,氟回收率86%;生产废水排放量削减58%;废水泥量削减90%;直接经济效益年150万元以上;排水中F-和含盐量均可达到排放标准要求。     

沈阳北部污水处理厂出水回用于丁香湖溶质运移预测

通过对北部污水处理厂出水、丁香湖地区水环境质量现状评价,采用Visual MODFLOW数值模拟方法预测北部污水处理厂出水再生回用于丁香湖后研究区水质的变化情况,分析由此可能带来的水环境水质风险,来研究北部污水处理厂出水再生利用于丁香湖方案在水质上的可行性。预测结果显示：在地下水动力场作用下,随着时间的延长,SO4^2-将向下游不断运移并出现了累积现象,污水再生利用到丁香湖后,对地下水环境未来情况有一定的影响。     

绿色学校垃圾分类回收体系的建设及运行

创建绿色学校是学校参与循环经济建设的具体表现,中国目前建成的绿色学校基本进行了垃圾分类回收,但其垃圾分类缺乏针对性和科学性。在分析了校园垃圾分类回收的必要性,并分别对垃圾的产生量和主要成分进行了研究;在分析对比三种垃圾源头分类方式后得出,学校适合采用”源头细分类”的方式;建立起了垃圾收集负荷的计算模型,并研究了教学区、宿舍区、食堂的垃圾回收模式;最后对校园垃圾分类回收体系的运行提出了建议。     

Volcanic hazard warning system: Persistence and transferability

This study examines the normative functioning of the volcano warning system on the Island of Hawaii. The research seeks to identify the combination of factors, both environmental and social, which allows the system to operate with success. On the basis of the findings, several recommendations are offered for improving environmental hazard warning systems.     

燃煤锅炉湿法除尘废水循环回用后的水质处理工艺和技术研究

调查分析了当前应用于中小型锅炉湿法除尘废水循环回用治理的技术,根据除尘废水循环回用后的水质和工艺特点,提出将除尘循环水净化同燃煤烟气脱硫除尘联合进行以及利用工业碱水,炉渣处理除尘废水的技术和工艺     

Estimation of total sediment load concentration obtained by experimental study using artificial neural networks

Estimation of sediment concentration in rivers is very important for water resources projects planning and managements. The sediment concentration is generally determined from the direct measurement of sediment concentration of river or from sediment transport equations. Direct measurement is very expensive and cannot be conducted for all river gauge stations. However, sediment transport equations do not agree with each other and require many detailed data on the flow and sediment characteristics. The main purpose of the study is to establish an effective model which includes nonlinear relations between dependent (total sediment load concentration) and independent (bed slope, flow discharge, and sediment particle size) variables. In the present study, by performing 60 experiments for various independent data, dependent variables were obtained, because of the complexity of the phenomena, as a soft computing method artificial neural networks (ANNs) which is the powerful tool for input–output mapping is used. However, ANN model was compared with total sediment transport equations. The results show that ANN model is found to be significantly superior to total sediment transport equations.