造纸废水处理过程温室气体排放代理模型研究

造纸废水处理过程具有高维、非线性和不稳定性等特点,并且其温室气体排放受诸多因素影响,目前缺乏可描述该过程的模型,因此难以对造纸废水处理过程的温室气体排放进行有效地管控与优化。本课题基于造纸废水处理温室气体产生机理,提出将响应面模型（Response Surface Model,RSM）、Kriging等方法与高维模型表征（High Dimensional Model Representation,HDMR）相结合,建立造纸废水处理过程中温室气体排放的代理模型,保障模型精度,同时降低优化设计所需计算成本。研究结果表明,对比于RSM-HDMR,Kriging-HDMR具有更高的近似精度,其验证结果R²大于0.95,更适用于高维、非线性的造纸废水处理过程。最后还基于Kriging-HDMR进行了关键参数的灵敏度分析,发现溶解氧传递系数和外循环流量对造纸废水处理温室气体减排最为关键。     

造纸企业温室气体排放核算及其应用

全国碳排放权交易市场启动在即,为帮助相关造纸企业科学核算和规范报告其温室气体排放数据,本课题对造纸企业温室气体排放源与核算边界进行了识别,详述了造纸企业温室气体排放核算方法,并结合实际案例进行了应用说明,提出了进一步完善的建议。     

造纸废水处理中温室气体减排的溶解氧智能优化控制

造纸工业普遍采用活性污泥法处理废水,然而对该过程中温室气体排放却关注很少,缺少温室气体在线监测和减排措施。针对这一问题,提出了一种基于自适应回归神经网络PI控制(Adapted Kernel Regression Back Propagation Neural Network-Proportional Integral Control, AKRBP-PI)的溶解氧分层优化控制策略,旨在保证出水质量的同时,减少温室气体排放。该优化控制基于溶解氧对温室气体排放的作用机制,采用分层思想,根据出水污染物含量与溶解氧的函数约束关系,采用遗传算法求解溶解氧优化设定值,实现神经网络跟踪控制。仿真结果表明,对比开环控制,AKRBP-PI方案的出水污染物含量均未超标,温室气体总排放量减少了8.6%。其中,减少的温室气体主要来自曝气机耗电量的下降。     

贯彻造纸废水排放新标准 发展造纸废水处理新技术

回顾了25年来我国《制浆造纸工业水污染物排放标准》6次修订历程．分析了刚颁布的新标准（GB3544—2008）中新增的5项指标，指出新标准较旧标准污染排放减量80％．新标准较旧标准减排力度极大。预测依靠现有设施和技术，大部分企业排放水将难以达标。为了使我国造纸行业排放水尽快达到新标准要求，大力发展新的废水处理技术已是当务之急。呼吁政府和企业应加大技术开发的资金投入和人力物力的投入，尽快在高效低能造纸废水处理技术上赢得突破。     

基于模糊神经网络的造纸废水处理预测研究

在造纸废水处理过程预测出水COD值中,建立一个五层模糊神经网络模型;运用样本数据训练模型与仿真,结果表明,预测模型具有较强的学习能力和泛化能力,同时建立的模糊神经模型预测输出的平均误差仅为2.55%,说明此模型可以有效、可靠地运用于造纸废水处理预测出水COD值中,并可方便地应用于其它工业废水处理过程中。     

人工神经网络用于造纸废水处理建模的研究

利用造纸废水处理监控系统取得表征废水水质的各项指标,在此基础上研究了基于BP网络和RBF网络的造纸废水处理建模。仿真结果表明,BP网络较RBF网络对样本数据的仿真误差较小,泛化能力更好;输入量考虑历史出水COD变化趋势的网络,其仿真效果要优于不考虑变化趋势的网络;运用基于BP网络和RBF网络的造纸废水处理模型能够准确的预测出水COD,为实现废水处理的自动控制提供可行途径。     

人工神经网络用于造纸废水处理建模的研究

利用造纸废水处理监控系统取得表征废水水质的各项指标，在此基础上研究了基于BP网络和RBF网络的造纸废水处理建模。仿真结果表明，BP网络较RBF网络对样本数据的仿真误差较小，泛化能力更好；输入量考虑历史出水COD变化趋势的网络，其仿真效果要优于不考虑变化趋势的网络；运用基于BP网络和RBF网络的造纸废水处理模型能够准确地预测出水COD，为实现废水处理的自动控制提供可行途径。     

水库消落带温室气体排放综述

文章综述了水库消落带温室气体排放研究进展,水库消落带作为温室气体排放的核心地带已被证明。目前国内外对消落带的温室气体研究取得了一些成果,也有一些问题亟待解决。     

啤酒相关温室气体排放

德国学者以豪夫堡啤酒公司为样本，对生产啤酒的相关温室气体排放进行了，详细全面的分析，具有参考价值。其中有些过程可能不同于中国，但是从中我们可以看出德国人的严谨、彻底的工作作风，以及对环保的重视。     

印染企业温室气体排放量化方法

通过对纺织印染企业生产过程中主要温室气体排放源进行识别,制定出相应的温室气体排放量化方法,为建立纺织印染企业温室气体排放统计核算体系,以及自愿交易市场机制的建立和运行提供技术支撑。     

添加H_2O_2/O_2的微电解深度处理造纸中段废水

在废水传统微电解处理工艺的基础上,增加了H2O2/O2处理,实验结果表明:在pH值4.5,Fe/C=1:1,反应时间40min,H2O2加入量0.8mg·L-1废水,曝气头1个的条件下,H2O2/O2对传统微电解工艺具有加强作用,出水色度48倍,CODCr为51mg·L-1,达到最新造纸行业废水排放标准。且该工艺较适合作为二级生化前的预处理或后处理工艺。     

基于独立元分析的制浆造纸废水处理过程故障检测

为及时、准确地做出故障诊断,本课题采用独立元分析（ICA）和主成分分析（PCA）两种常用的多元统计分析方法对制浆造纸废水处理过程中的传感器故障进行检测并对诊断效果进行对比。结果表明,对于制浆造纸废水数据中偏移和漂移两种故障,ICA模型的故障检测率分别为24%与54%,PCA模型的故障检测率分别为14%和42%,ICA模型的两种故障检测率均高于PCA模型,但是两种模型均无法达到满意的检测效果;对于完全失效故障,ICA和PCA模型的故障检测率均达到100%。     

国内外造纸废水的深度处理技术

介绍了制浆造纸中段废水深度处理技术的研究现状,讨论了各种方法的作用机理以及在造纸废水深度处理中的应用,提出了通过多种工艺联合处理,优势互补,才能做到经济性与实用性的统一。     

基于遗传算法和BP网络的造纸废水处理预测研究

在造纸废水处理过程建立出水COD预测模型中,针对BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,根据遗传算法(Genetic Algorithm-GA)具有全局寻优的特点,将两者结合起来形成一种训练神经网络的混合算法--GA-BP算法;仿真结果表明,预测模型具有较强的学习能力和泛化能力,同时,建立的GA-BP模型预测输出的平均误差仅为0.88%,说明此模型可以有效、可靠地预测造纸废水出水COD.     

造纸废水处理新工艺

总结近年来造纸废水处理的常用方法——粉煤灰、人工湿地技术、厌氧技术的应用及其优缺点,指出了今后的发展趋势和研究方向,并提出了造纸废水的污染防治应从新技术的研究着手,因地制宜,探索合适的处理工艺。     

光催化技术用于造纸废水处理

光催化技术是一种新兴的高效节能现代污水处理技术,本文综述了光催化技术、催化降解机理及其在造纸废水中的中的应用进展。     

固定漆酶与游离漆酶对造纸废水深度处理的研究

用固定漆酶和游离漆酶对造纸废水进行深度处理,重点分析了两种不同状态的酶在不同反应时间、温度、pH值下对造纸废水的CODCr和色度的去除率。结果表明:游离漆酶在处理废水时,最佳反应时间为8 h,最佳反应温度为55℃,最佳反应pH为5;固定态漆酶在处理废水时,最佳反应时间为6 h,最佳反应温度为50~55℃,最佳反应pH为4;通过对废水处理的效果对比,固定漆酶的优点在于达到最佳效果的反应时间短,酶的稳定性高,温度耐受性强,pH适应性显著增强。     

废水处理技术在造纸中的应用

介绍了几种主要的废水处理技术在造纸行业中的应用,简述了其处理原理,分析了其优缺点,并对造纸行业的废水处理问题提出了建议.