基于臭气测定值的渗滤液恶臭浓度机器学习预判模型

为了评估生活垃圾运输过程中,发酵垃圾渗滤液中气味浓度的变化.采用控温发酵对含水量不同的渗滤液样本进行处理,并应用仪器测量与人工嗅辨相结合的方法来确定气味浓度.结果表明,仪器测量结果与人工嗅辨值之间存在显著的相关性（r=0.916）,从而验证了所采用方法的有效性.进一步地,研究分析了水分含量、温度和发酵时间对气味浓度的具体影响.通过比较随机森林、XGboost和LightGBM等先进机器学习模型的性能,使用MAE、MSE、MAPE等评价指标后,确认随机森林模型在预测气味浓度方面的优越性.这些结果为理解和控制垃圾处理过程中的气味扩散提供了实用的参考,并为机器学习技术在环境科学研究中的应用奠定了基础.     

生物炭缓解餐厨垃圾厌氧消化酸化的效果及机制

研究了在高有机负荷(30 g VS/L,VS为挥发性固体含量)下生物炭缓解餐厨垃圾厌氧消化酸化,促进产甲烷的效应及机制。结果表明:碱性多孔生物炭在最优添加量下(1 g/g VS),反应20 d时,累积产甲烷量达到312.40 mL/(g·VS),与对照组相比提升了101.7%,同时产甲烷停滞期缩短62%。并在酸化最严重时挥发性脂肪酸(VFA)含量降低1151.28 mg/L。研究结果表明:生物炭的多孔结构是促进挥发性脂肪酸分解的关键因素,碱度和营养物质可以起到促进作用。高通量测序结果表明:最佳添加量下甲烷丝菌属(Methanothrix)、拟杆菌(Bacteroidales)、梭菌(Clostridiales)的相对丰度分别由26.12%、43.08%和9.95%提高到46.05%、56.25%和12.20%。生物炭缓解餐厨垃圾消化酸化的机制是为微生物提供反应场所,增强了微生物间的电子传递,提高了厌氧微生物的呼吸速率。