南方安全饮用水保障技术与策略

课题通过研究及示范工程建设，形成了适合我国南方水源水质特点的水源改善——厂内净化——安全输配的全过程集成技术体系，示范水厂的出厂水质满足国家最新水质标准，达到了合同规定的水质目标，课题还在37个水处理关键技术领域取得了重要成果，并为南方地区的供水水质安全保障问题提供了系统化的解决方案。[编者按]     

二氧化氯消毒的控制标准及其发展趋势

就二氧化氯净化饮用水的国内外相关控制标准进行了详细分类论述并探讨了饮用水中微量二氧化氯的分析方法，同时对控制标准的发展趋势进行了预测。     

二次微絮凝改善过滤效果的试验研究

为改善过滤效果,开展了沉后水的二次微絮凝过滤中试研究。结果表明,当聚合氯化铝(PAC)投量为 0. 2mg/L、微絮凝时间为 2~4min时,可确保滤后水浊度<0. 1NTU的目标值。二次微絮凝过滤不仅解决了初滤水浊度偏高的问题,而且提高了对有机物和藻类的去除率,同时滤后水的铝含量没有升高,过滤水头损失也没有明显的增加。     

湿热地区O_3/BAC工艺的微生物多样性解析

利用Illumina Hi Seq高通量测序技术,对我国南方湿热地区某O_3/BAC饮用水处理过程中各工艺出水及滤料中微生物多样性及其变化规律进行研究。结果表明,测序共获得385 499条有效数据(Effective Tags),归类为45个门、86个纲、165个目、308个科、567个属。微生物多样性随工艺流程整体呈下降趋势,尤其是消毒工艺能大幅削减水体中的微生物,消毒效果较好,但生物活性炭池出水中微生物多样性较V型滤池出水(FB)不降反增,且滤砂(FS)和活性炭上均有大量微生物附着,其中活性炭上附着的微生物多样性高于原水。此外,所有样品中变形菌门、放线菌门、拟杆菌门、厚壁菌门和浮霉菌门含量较高,分别为68.47%、10.64%、6.15%、4.63%和1.51%;鞘氨醇单胞菌属在FB、FS和BAC样品中大量滋生,且与假单胞菌属在出厂水中均有微量存在,二者可引起管网腐蚀,是饮用水安全的一大隐患,应予以重视。     

MSBR工艺强化生物脱氮生产性试验研究

针对城镇污水处理厂MSBR工艺提标改造时出水氮、磷指标很难同时达到一级A标准的情况,提出了强化生物脱氮措施,包括提高污泥龄(SRT)、提高污泥内回流比r、调整混合液回流比R、延长SBR池缺氧时间、合理控制溶解氧等,并在SRT=12~15 d、污泥外回流比r'=1.5、r=0.6、R=1、SBR池缺氧时间为50 min的强化条件下进行生产性试验研究。结果表明,试验组的TN去除率比对照组高了16.06%,出水TN和氨氮浓度均能稳定达到一级A标准,缺氧池、好氧池和SBR池缺氧阶段的TN去除率分别为14.1%、26.3%和24.8%,微生物协同作用和后置反硝化是MSBR工艺的主要脱氮途径,强化后置反硝化是提高MSBR工艺脱氮效果的主要方法;但强化脱氮措施对系统除磷有一定影响,试验组的TP去除率比对照组低6.10%。     

氯对活性炭吸附性能及孔隙结构的影响

通过中试研究了氯对活性炭滤料吸附性能和结构的影响。中试采用两根活性炭滤柱,其中1#活性炭滤柱进水不含氯,2#活性炭滤柱进水氯浓度为3 mg/L,连续运行21个月。试验末期,2#滤柱的碘值、亚甲基蓝值比1#滤柱的分别低40.7%、38.1%,比表面积和孔容积分别低34%和26%;2#滤柱对CODMn的平均去除率比1#滤柱低11%。可知,水中的氯会影响活性炭的吸附性能和结构,进而降低其对有机物的去除效率。     

混凝-超滤组合工艺运行优化研究

采用混凝/浸没式超滤组合工艺对深圳某原水进行中试研究,从有机物去除和膜污染控制两方面对聚合氯化铝(PAC)投加量和膜池曝气强度进行了优化。结果表明,膜池气水比为12∶1,PAC投加量为0、3、4 mg/L时,Zeta电位绝对值逐渐减小,颗粒数和COD Mn去除效果增强,继续增加PAC投加量到5 mg/L,则Zeta电位绝对值增大,颗粒数和COD Mn去除效果变差。PAC投加量为4 mg/L,膜池气水比为(7.5∶1)、(9∶1)、(12∶1)时,Zeta电位绝对值逐渐减小,颗粒数和COD Mn去除效果逐渐增强,继续增大气水比到15∶1,则Zeta电位增大,颗粒数和COD Mn去除效果变差。PAC的投加和膜池曝气可减缓不可逆膜污染,增加PAC投加量可提高DOC去除率,降低单周期TMP增幅;提高曝气强度会降低DOC去除率,降低单周期TMP增幅。     

一种基于密度的K-means算法研究*

针对传统K-means算法必须事先确定聚类数目以及对初始聚类中心的选取比较敏感的缺陷,采用基于密度的思想,通过设定Eps邻域以及Eps邻域内至少包含的对象数minpts来排除孤立点,并将不重复的核心点作为初始聚类中心;采用类内距离和类间距离的比值作为准则评价函数,将准则函数取得最小值时的聚类数作为最佳聚类数,这些改进有效地克服了K-means算法的不足。最后通过几个实例介绍了改进后算法的具体应用,实例表明改进后的算法比原算法有更高的聚类准确性,更能实现类内紧密类间远离的聚类效果。