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固定化细胞厌氧-好氧工艺处理四环素结晶母液的实验研究
被引量:
16
1
作者
王蕾
俞毓馨
《环境科学》
CAS
CSSCI
CSCD
北大核心
1995年第1期29-31,77,共4页
用PVA固定化球和厌氧-好氧IMC技术处理四环素结晶母液,结果表明:当总停留时间为厌氧24h(35℃),好氧6h时,COD和四环素的去除率分别为96%。容积负荷(COD)2.07kg/(m3.d)。较普通法容积负荷提...
用PVA固定化球和厌氧-好氧IMC技术处理四环素结晶母液,结果表明:当总停留时间为厌氧24h(35℃),好氧6h时,COD和四环素的去除率分别为96%。容积负荷(COD)2.07kg/(m3.d)。较普通法容积负荷提高16.3%,产气量提高4.57倍。此方法具有系统运行稳定,容积负荷高,产泥量少等优点。
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关键词
厌
氧
-
好
氧
处理
系统
四环素结晶母液
固定化细胞
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职称材料
棉浆粕废水处理系统中好氧动力学参数测定
被引量:
2
2
作者
李宇庆
高健磊
曹军
《郑州大学学报(工学版)》
CAS
2002年第3期29-32,共4页
以采用两相厌氧 -好氧SBR -絮凝沉淀组合工艺处理棉浆粕废水的工业化装置为对象 ,在水温自然变化情况下 ,测定了好氧SBR单元的生化动力学参数 ,其结果分别为 :Vmax=0 70~ 0 91mgBOD5/mgVSS·d ,Ks=15 5~ 2 0 4mgBOD5/L ,Y =0 ...
以采用两相厌氧 -好氧SBR -絮凝沉淀组合工艺处理棉浆粕废水的工业化装置为对象 ,在水温自然变化情况下 ,测定了好氧SBR单元的生化动力学参数 ,其结果分别为 :Vmax=0 70~ 0 91mgBOD5/mgVSS·d ,Ks=15 5~ 2 0 4mgBOD5/L ,Y =0 6 6~ 0 6 9mgVSS/mgBOD5,Kd=0 0 31~ 0 0 4 1d-1,Vmax′ =0 5 2~ 0 74mgCODcr/mgVSS·d ,Ks′ =9 3~ 14 2mgCODcr/L ,Y′ =0 38~ 0 4 5mgVSS/mgCODcr ,Kd′ =0 0 2 1~0 0 2 9d-1,并与已有文献报导的纸浆和造纸废水的测定结果进行了比较 ,表明棉浆粕废水经两相厌氧处理后出水更易于生化处理 。
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关键词
棉浆粕废水
两
相
厌
氧
-
好
氧
处理
系统
生产性试验
序批式活性污泥法
动力学参数
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职称材料
基于模糊神经网络的A^2/O工艺出水氨氮在线预测模型
被引量:
15
3
作者
胡康
万金泉
+2 位作者
马邕文
黄明智
王艳
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第2期260-267,共8页
采用厌氧/缺氧/好氧污水处理系统(A2/O)对人工合成污水进行处理,并利用人工神经网络(ANN)模型和自适应模糊人工神经网络(ANFIS)模型对A2/O处理污水的过程进行仿真模拟.在MATLAB环境下,选取可在线监测的水力停留时间(HRT)、进水pH值(pH)...
采用厌氧/缺氧/好氧污水处理系统(A2/O)对人工合成污水进行处理,并利用人工神经网络(ANN)模型和自适应模糊人工神经网络(ANFIS)模型对A2/O处理污水的过程进行仿真模拟.在MATLAB环境下,选取可在线监测的水力停留时间(HRT)、进水pH值(pH)、好氧池溶解氧(DO)和混合液回流比(r)作为输入参量,系统出水氨氮浓度(NH4+eff)为输出量,建立在线预测模型.结合自适应模糊C均值聚类算法,确定ANFIS模型的模糊规则数及最优运行参数,对实验数据进行仿真预测.结果表明,与ANN模型相比,ANFIS模型的仿真输出值与实际值的拟合程度更高,相对误差在6.45%之内,平均绝对百分比误差(MAPE)为2.8%,均方根误差(RMSE)为0.1209,相关系数(R)达0.9956.模型训练过程中所得到的三维曲面图,可直观的反映各因素与出水氨氮浓度之间的非线性函数关系,为A2/O系统的高效稳定运行提供指导.
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关键词
自适应模糊人工神经网络
自适应模糊C均值聚类算法
污水
处理
氨氮去除
厌
氧
/缺
氧
/
好
氧
污水
处理
系统
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职称材料
题名
固定化细胞厌氧-好氧工艺处理四环素结晶母液的实验研究
被引量:
16
1
作者
王蕾
俞毓馨
机构
中国科学院生态环境研究中心
出处
《环境科学》
CAS
CSSCI
CSCD
北大核心
1995年第1期29-31,77,共4页
基金
国家自然科学基金
文摘
用PVA固定化球和厌氧-好氧IMC技术处理四环素结晶母液,结果表明:当总停留时间为厌氧24h(35℃),好氧6h时,COD和四环素的去除率分别为96%。容积负荷(COD)2.07kg/(m3.d)。较普通法容积负荷提高16.3%,产气量提高4.57倍。此方法具有系统运行稳定,容积负荷高,产泥量少等优点。
关键词
厌
氧
-
好
氧
处理
系统
四环素结晶母液
固定化细胞
Keywords
anaerobic-aerobic process
tetracycline
immobilized microbial cell.
分类号
X789.03 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
棉浆粕废水处理系统中好氧动力学参数测定
被引量:
2
2
作者
李宇庆
高健磊
曹军
机构
郑州大学环境与水利学院
郑州市污水净化有限公司
出处
《郑州大学学报(工学版)》
CAS
2002年第3期29-32,共4页
基金
2 0 0 1年河南省环保技术研究计划资助项目 (2 0 0 1- 31- 0 6 )
文摘
以采用两相厌氧 -好氧SBR -絮凝沉淀组合工艺处理棉浆粕废水的工业化装置为对象 ,在水温自然变化情况下 ,测定了好氧SBR单元的生化动力学参数 ,其结果分别为 :Vmax=0 70~ 0 91mgBOD5/mgVSS·d ,Ks=15 5~ 2 0 4mgBOD5/L ,Y =0 6 6~ 0 6 9mgVSS/mgBOD5,Kd=0 0 31~ 0 0 4 1d-1,Vmax′ =0 5 2~ 0 74mgCODcr/mgVSS·d ,Ks′ =9 3~ 14 2mgCODcr/L ,Y′ =0 38~ 0 4 5mgVSS/mgCODcr ,Kd′ =0 0 2 1~0 0 2 9d-1,并与已有文献报导的纸浆和造纸废水的测定结果进行了比较 ,表明棉浆粕废水经两相厌氧处理后出水更易于生化处理 。
关键词
棉浆粕废水
两
相
厌
氧
-
好
氧
处理
系统
生产性试验
序批式活性污泥法
动力学参数
Keywords
cotton pulp mill wastewater
the two phase anaerobic aerobic treatment system
full scale plant experiment
SBR
kinetic constant
分类号
X791 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于模糊神经网络的A^2/O工艺出水氨氮在线预测模型
被引量:
15
3
作者
胡康
万金泉
马邕文
黄明智
王艳
机构
华南理工大学制浆造纸国家重点实验室
华南理工大学环境科学与工程学院
华南理工大学教育部工业聚集区污染控制与生态修复重点实验室
出处
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第2期260-267,共8页
基金
广东省节能减排重大专项(2008A080800003)
广东省自然科学基金(2011040000389)
文摘
采用厌氧/缺氧/好氧污水处理系统(A2/O)对人工合成污水进行处理,并利用人工神经网络(ANN)模型和自适应模糊人工神经网络(ANFIS)模型对A2/O处理污水的过程进行仿真模拟.在MATLAB环境下,选取可在线监测的水力停留时间(HRT)、进水pH值(pH)、好氧池溶解氧(DO)和混合液回流比(r)作为输入参量,系统出水氨氮浓度(NH4+eff)为输出量,建立在线预测模型.结合自适应模糊C均值聚类算法,确定ANFIS模型的模糊规则数及最优运行参数,对实验数据进行仿真预测.结果表明,与ANN模型相比,ANFIS模型的仿真输出值与实际值的拟合程度更高,相对误差在6.45%之内,平均绝对百分比误差(MAPE)为2.8%,均方根误差(RMSE)为0.1209,相关系数(R)达0.9956.模型训练过程中所得到的三维曲面图,可直观的反映各因素与出水氨氮浓度之间的非线性函数关系,为A2/O系统的高效稳定运行提供指导.
关键词
自适应模糊人工神经网络
自适应模糊C均值聚类算法
污水
处理
氨氮去除
厌
氧
/缺
氧
/
好
氧
污水
处理
系统
Keywords
adaptive network based fuzzy inference system(ANFIS)
self-adapted fuzzy c-means clustering algorithm
wastewater treatment
ammonia removal
anaerobic/anoxic/oxic(A2/O) system
分类号
X703 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
固定化细胞厌氧-好氧工艺处理四环素结晶母液的实验研究
王蕾
俞毓馨
《环境科学》
CAS
CSSCI
CSCD
北大核心
1995
16
下载PDF
职称材料
2
棉浆粕废水处理系统中好氧动力学参数测定
李宇庆
高健磊
曹军
《郑州大学学报(工学版)》
CAS
2002
2
下载PDF
职称材料
3
基于模糊神经网络的A^2/O工艺出水氨氮在线预测模型
胡康
万金泉
马邕文
黄明智
王艳
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
15
下载PDF
职称材料
已选择
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