简介:摘要:利用藻-菌联合体进行生物废水处理可实现营养物吸收和资源回收,是一种从传统处理方式转变过来的新方法,旨在减轻污染并促进循环经济,然而废水处理存在滞后特征,且藻类和细菌之间的共生关系非常复杂,难以提出一种完备的数学模型快速预测废水处理结果。针对该问题,机器学习算法被证实对于预测处理过程中的不确定性非常有帮助,在实时监测、优化、不确定性预测和故障检测方面在复杂环境系统中取得了令人满意的成果。通过将这些算法与在线传感器结合使用,可以有效地预测处理过程中的瞬态操作条件,包括由于管道泄漏、生物反应器故障、有机负荷、流速和温度突发异常而导致的中断或故障。本文综述了城市生物废水中藻类生物质生产和营养物质回收相结合的生物废水处理系统中先进的机器学习方法,为进一步研究和改进生物废水处理方法提供了参考。
简介:摘要:单机运行时,纯水一期制水系统采用自来水连续运行制水情况下,因工艺水消耗量少,反渗透浓水不能全部被脱硫消纳,部分废水最终需外排,不利于节能减排。文章针对问题产生的原因及解决方法进行分析,并提出优化解决措施,经初步改造实施后,减排效果明显。
简介:摘要: 对污水进行深度处理,实现污水的资源化是目前的重要任务,采用经济高效、符合我国基本国情的污水回用技术是实现污水的资源化的最佳途径,而不是一味的追求高科技技术来实现,有效的服务于实际生产的技术才是最好的选择。
简介:摘要:电厂废水处理是电力行业实施环境保护的重要手段,也是推动可持续发展的必要措施之一。电厂废水的处理涉及到多种物理、化学和生物过程,其中水化学管理环节尤为关键。水化学管理包括水化学参数的优化、化学药剂的选择和投加控制、pH调节和酸碱平衡控制以及氧化还原电位的调节和控制等。合理的水化学管理方案设计能够提高废水处理的效果,降低处理成本,保证设备的运行稳定性。然而,目前电厂废水处理中的水化学管理仍面临一些问题和挑战,例如化学药剂选择不当、投加量控制不准确等。因此,有必要开展针对电厂废水处理中水化学管理方案的研究,以提高废水处理的效果和设备的运行稳定性,实现电厂废水处理工作的可持续发展。基于此,本篇文章对电厂废水处理中的水化学管理方案设计进行研究,以供参考。