型煤力学性质的影响因素实验研究

为了确定型煤最佳配比参数,为煤相似模拟材料实验提供一定的理论指导与借鉴,论文通过单轴压缩实验,探究不同煤粉粒径比例、腐植酸钠胶结剂掺入量、成型压力和保压时间4种因素相互作用下对型煤力学参数作用规律。依据抗压强度、弹性模量和泊松比3个力学参数变化情况,确定了各因素对型煤力学参数的影响规律。实验结果表明:在各因素相互作用下,一定范围内,型煤的抗压强度受成型压力与粒径比例的影响较大,弹性模量受腐成型压力的影响较为明显,泊松比受粒径比例、腐植酸钠掺入量和成型压力的共同影响。     

浅谈计算机在环境监测数据处理中的应用

浅谈计算机在环境监测数据处理中的应用济南污水处理厂赵立春，赵清华，窦春菊随着计算机技术的发展，其应用越来越广泛，它已经进入到政治、经济、科教和人民生活等各个领域，成为当今世界科技进步的一种标志。一台或几台微机已经是实验室的必备工具。计算机是软件、硬件...     

双向风标系统数据处理模型及应用软件研究

本文主要介绍应用《WM—1双通道向测风仪及数据处理系统》确定大气湍流扩散参数的数据处理模型和应用软件。     

对苗圃金龟子幼虫化学防治的实验

本文表述了3%呋喃丹颗粒剂,50%辛硫磷乳油防治苗圃金龟子幼虫效果最好.     

中国近岸海域优势藻种吸收利用磷的过程

通过现场采样和室内培养实验分析了藻类植物的生长状况和细胞结合态磷对磷酸盐浓度的响应.现场调查结果发现,在水华区域藻类植物的细胞磷库分布特点与非水华区域明显不同.室内培养结果发现,中肋骨条藻和东海原甲藻的最大磷酸盐吸收速率为7.71,2.39μmol/（L·d）,最大比生长率分别为0.517,0.262d^-1,磷酸盐吸收同化率为5.9×10^-8,4.7×10^-7μmol/cell,前者具有更快的磷酸盐吸收能力,更高的比生长率和较低的磷酸盐吸收同化率.2种藻细胞内结合态磷通常占细胞总磷库的50%以上,是细胞磷库主要存在形式.中肋骨条藻种群可以通过藻细胞数量增长来吸收环境中的磷源,而东海原甲藻则会优先满足细胞自身的磷储存后进行细胞增殖.在高浓度磷环境中,东海原甲藻种群的细胞不同结合态磷的质量浓度会达到饱和.磷匮乏时,中肋骨条藻和东海原甲藻的细胞内结合态磷的质量浓度与零时刻相比分别降低了45%和66%,前者明显低于后者.培养过程中,中肋骨条藻单个细胞的细胞表面吸附态磷库（95%）比细胞内磷库（50%）的降低幅度更大,东海原甲藻则与之相反.     

废塑料再生过程废水中微塑料去除模拟试验

微塑料是一种存在于不同环境介质中的新兴污染物,主要来源于废弃塑料制品,其存在污染范围广、潜在环境污染大的问题.废塑料再生企业生产废水中微塑料浓度远高于其他类型废水,对其生产废水中的微塑料进行处理具有重要的环境意义.模拟废塑料再生过程的生产废水并进行微塑料去除的絮凝沉淀试验,研究絮凝剂投加量、pH、水力快速搅拌条件的单因素和正交试验对废水中微塑料去除率及其各因素作用的影响.结果表明:①当PAC (聚合氯化铝)投加量为10 mL,PAM (聚丙烯酰胺)投加量为7 mL,pH为9,水力快速搅拌条件为100 r/min下维持40 s再200 r/min下维持40 s时,微塑料的总去除率最高,达91%.②PAC投加量是影响微塑料去除效果的主要因素,其次是pH.③微塑料的去除率与其本身的密度有关,密度大的ABS (acrylonitrile butadiene styrene,丙烯腈-丁二烯-苯乙烯)去除率最高,密度小的PE (polyethylene,聚乙烯)去除率最低.④不同粒径区间的微塑料去除率区别较大,粒径小(0.1~0.25 mm)的微塑料去除效果最好.研究显示,通过控制PAC和PAM的投加量、pH和水力搅拌速率等条件,能够有效将废水中的微塑料通过絮凝沉淀的方法去除,从而达到净化含微塑料生产废水的目的.      

人工智能技术对长江流域水污染治理的思考

随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术（径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络）对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属（Cr、Cu）、营养盐（TN、TP）、持久性有机污染物〔PBDEs（多溴二苯醚）、HCH（六氯环己烷）〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术（递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等）构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术（小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等）建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值.      

CeO2形貌结构对催化湿式空气氧化苯酚性能的影响

采用水热法、沉淀法和溶胶凝胶法制备了3种不同形貌的CeO₂催化材料,并将其用于湿式空气氧化苯酚水溶液过程中,探讨了CeO₂形貌结构对催化湿式氧化苯酚水溶液性能的影响.采用扫描电子显微镜（SEM）、透射电子显微镜（TEM）、X射线衍射（XRD）、程序升温还原（TPR）等手段对CeO₂催化材料进行了表征.结果表明,水热法制备的CeO₂催化材料表现出较好催化性能,主要原因是水热法合成的CeO₂呈现交错的纳米棒状结构,主要暴露（220）晶面,且沿着（220）晶向生长.在反应温度为200℃、空气压力为2MPa、苯酚初始浓度500mg/L的条件下,最终（240min）COD的去除率为95.5%.     

Ni2+对好氧颗粒污泥系统性能的影响

以城镇污水处理厂A²/O工艺的回流污泥作为接种污泥,在序批式反应器（SBR）中培养好氧颗粒污泥（AGS）,探究Ni²⁺对AGS系统的影响.结果表明：在25℃的条件下,50d左右培养出成熟的AGS,其形态多呈球状或椭球状,外表分布着少量丝状菌,颗粒污泥粒径主要在2~4mm,MLSS达6000mg/L,SVI维持在40~50mL/g.将Ni²⁺作用于培养出的成熟AGS,Ni²⁺在0~2mg/L的浓度范围内会提高AGS的稳定性,使MLSS上升,SVI降低;同时会促进AGS分泌胞外多聚物（EPS）,EPS组成成分中的蛋白质（PN）明显多于多糖（PS）;Ni²⁺对好氧颗粒污泥去除总氮（TN）的抑制程度要大于COD,最终COD去除率可维持在95%以上,TN去除率可维持在70%以上.