陕西省关中地区污水处理厂剩余污泥特性调研

剩余污泥大量产生是目前城市污水处理厂不容忽视的环境问题.立足于陕西省关中地区7个正在运行的污水处理厂进行实地调研,分别对剩余污泥的有机质、氮、磷、重金属及微量元素含量进行测定.结果表明:剩余污泥可作为一种潜在的氮肥,从磷素含量角度考虑,其肥效有限;该剩余污泥有机质含量高,可作为污水处理厂潜在的补充碳源.依照农用污泥中重金属控制标准,陕西省关中地区剩余污泥中Cd元素的超标率最高,其次是Cu和Zn元素.微量元素分析显示,剩余污泥中Mo元素含量在不同的污水处理厂差异较大,剩余污泥中Se含量远高于我国土壤中Se元素含量的平均值,因此可作为低硒带土壤硒水平调节的潜在硒肥.     

改质沥青液下泵故障原因分析

从振动的角度对改质沥青液下泵故障频繁的原因进行了分析,并制定了对泵轴联接方式及叶轮结构形式改造的对策.     

炉渣制光催化剂催化降解罗丹明B的机理

以废弃炉渣为原料制备了光催化剂GN,通过催化降解不同浓度的罗丹明B模拟废水,考察了该催化剂的光催化活性。通过GN的红外吸收光谱和紫外吸收光谱,对反应机理进行了初步探讨,拟合了GN催化降解不同浓度模拟废水的反应动力学方程。结果表明:光催化剂GN对罗丹明B模拟废水有很高的降解效率,能将罗丹明B分子转化为小分子有机物。光催化氧化降解的不同阶段可以用不同的动力学方程表征,并且随着模拟废水的初始浓度的不同而不同。     

基于刚度相关与体积相关的堆石体密度反演方法对比研究

针对附加质量法测定堆石体密度的反演过程中相关法在关联参数上的选择问题,以梨园面板堆石坝的附加质量法实测结果为例,根据刚度相关与体积相关的理论模型,分别计算了基于两种相关方式下的堆石体密度反演值,并分析和比较了其相关方式、回归性能及反演误差。结果表明,不同相关方式的反演差异将主要体现于参数的回归性能,体积相关的回归性能明显优于刚度相关,刚度相关在密度的反演误差上小于体积相关。     

江北新区邻里中心体系构建及创新——以南苑邻里服务中心项目设计为例

本文以南苑邻里服务中心项目设计案例为切入点,总结邻里中心项目规划设计中的经验和创新点,以期形成江北新区邻里中心发展的样板,在后续项目中进行复刻和模式化推广,加速构建江北新区邻里中心体系。     

破碎机行走机构故障率高改造

洛阳石化焦化装置SP系列清蓖破碎机因现场运行环境恶劣及设备先天性缺陷导致破碎机行走机构轴承损坏严重,故障率高。自08年开工以来多次出现行走机构轨道轮轴承损坏事故,严重影响了装置的平稳长周期运行。针对此问题着手,对破碎机一系列缺陷进行改造,大大降低了行走机构轴承损坏的故障率。     

固体超强酸纳米光催化剂SO42--TiO2的制备及Ag改性

以钛酸丁酯为原料,通过在TiO2溶胶中添加质量分数为49%的硫酸,用溶胶–凝胶法制备了固体超强酸纳米光催化剂SO42?-TiO2,并在此基础上用硝酸银进行了改性。用XRD、IR、UV-vis、BET等手段对所制得的试样进行了表征,同时以甲基橙及苯酚的水溶液为模拟污染物,评价了样品的光催化性能,发现SO42--TiO2的光催化活性最高可达单一TiO2的10倍,SO 42?/Ag-TiO2的液相光催化活性超过P-25。     

TiO2/SiO2/NiFe2O4磁性纳米材料的制备、表征及光催化性能

采用均匀沉淀法在表面包覆了SiO2的磁基体NiFe2O4上负载TiO2,从而制备出一种新型磁性纳米光催化材料TiO_2/SiO_2/NiFe_2O_4,并通过改变pH值、水浴时间、水浴温度、煅烧温度及Ti/Ni摩尔比n(Ti):n(Ni)等得到材料的最佳制备条件。用XRD、TEM分析了复合材料的形态结构及包覆情况,结果显示TiO2均匀地包覆在SiO2/NiFe2O4表面,复合材料粒径范围为50～70nm;UV-vis吸收曲线表明,复合材料对光的吸收带出现红移。VSM测试表明复合材料具有良好的磁性,易于通过磁场进行回收。以甲基橙的水溶液为模拟污染物,评价了复合材料的光催化性能,该材料对甲基橙的脱色率达98.6%。     

西藏某混合铅锌矿优先浮选试验研究

针对某混合铅锌矿,进行了优先浮选试验研究,在磨矿细度-0.074mm70%,石灰3500g/t,水玻璃600g/t,硫化钠500g/t,硫酸锌1000g/t,乙硫氮120g/t,松醇油32g/t的条件下,进行1粗3精1扫的铅优先浮选,铅浮选尾矿在石灰1000g/t,硫酸铜200g/t,丁黄40g/t,松醇油16g/t的条件下进行1粗3精2扫锌浮选,最终的闭路试验可得到铅品位58.37%、含锌4.20%、铅回收率77.86%的铅精矿和锌品位44.16%、含铅1.48%、锌回收率84.76%的锌精矿。铅锌实现了较好的回收,可为该铅锌矿确定工艺流程做参考。     

基于BP神经网络预测的附加质量法密度反演

针对附加质量法堆石体密度反演存在参数获取困难、计算过程复杂等问题,以堆石体刚度和参振质量为影响因素,构建基于BP神经网络的密度预测模型,通过分析基于梨园堆石坝实测资料训练下的网络的训练性能,选取最优预测模型实现密度的反演输出。结果表明,BP神经网络对于附加质量法的密度反演预测具有较高的适应性和精度;与相关法相比,BP神经网络法可避免复杂密度函数的推导,且其反演结果的相对误差保持在局部稳定区间。研究成果为快速解决非线性密度反演问题提供了参考。