高效生物滴滤塔处理硫化氢臭气的试验研究

针对生物脱臭处理工艺存在的问题,在实验室用化学方法产生H2S气体,利用筛选、驯化的高效除臭菌形成的固定化生物滤料进行连续脱臭试验.结果表明:当H2S进气量在0.05~0.5 m3/h,进气质量浓度在300~700 mg/m3时,反应器对H2S的去除率均在98%以上.反应器运行时pH值的下降并不影响H2S的去除效果.反应器启动快并能够保证足够的反应时间,具有较高的除臭效率.     

生物滴滤塔去除废气中一氧化氮

采用生物滴滤塔反硝化去除废气中NO,分别以活性炭和陶粒作为填料,研究了碳源、喷淋液量、气体流量、进气浓度及氧气体积含量对去除效果的影响,并对两种填料进行了对比.结果表明:甲醇比乙醇和葡萄糖更适宜做反硝化去除NO的碳源.NO废气的进气流量越小,进气浓度越低,去除效果越好.在实验范围内,喷淋液的流量对滤塔的去除效果几乎没有影响.反硝化处理NO时,为保证较高的去除效率,氧气体积含量应控制在4%以下.从运行过程和去除效率来看,所使用的柱状活性炭填料要优于所用的陶粒填料.     

改进型生物脱臭滴滤塔对硫化氢和氨气的处理

针对污水处理厂和化工厂排放的硫化氢(H2S)和氨气(NH3)严重污染环境并威胁人居健康的情况,以H2S和NH3混合臭气为研究对象,考察小试规模的改进型生物滴滤塔对H2S和NH3的脱臭效能及两者的相互影响.试验结果表明,该装置对H2S和NH3去除效果较好,在循环液喷淋量为10 L/s,气体流量为400 L/s的情况下,H2S容积负荷为68.2 g/(m3.h)时,去除率为99.2%;NH3容积负荷为10.53 g/(m3.h)时,去除率达到99.5%.而H2S和NH3之间的相互作用对两者的去除效果没有明显的影响,除非长时间通NH3和H2S混合气且相对质量浓度较高的情况.推测认为是高负荷条件导致生物膜中的功能微生物种群发生变动,从而引起NH3和H2S去除效率变化.     

生物滴滤塔处理青霉素车间VOCs中试研究

青霉素生产及产品提纯过程中产生的挥发性有机废气(VOCs)污染问题一直难以解决.采用生物滴滤塔对青霉素车间精馏残液中挥发出的含醋酸丁酯、正丁醇和苯乙酸等有机物的废气,进行了3个多月中试规模的连续处理.结果表明,在青霉素车间正常排放废气(控制生物滴滤塔的进气流量为7.5 m3/h),且醋酸丁酯的进气质量浓度Ci<2 000 mg/m3,正丁醇Ci<2 400 mg/m3,苯乙酸Ci<370 mg/m3时,其去除率分别>95%、92%和接近100%,此时废气总VOCs的Ci<6 800 mg/m3,其去除率>94%.在有人为添加污染物的高负荷状态下,醋酸丁酯、正丁醇和苯乙酸的去除率保持在90%以上的最大进气容积负荷分别为:373.4 g/m3.h、317.2 g/m3.h和209.5 g/m3.h.生物滴滤塔内微生物相丰富,有很强的耐冲击负荷能力,操作容易,长期运行稳定,易于实现工业化.     

生物滴滤法脱除废气中SO2工艺的研究

优化生物滴滤塔的性能,以提高其对SO2废气的处理效率．在单因素实验的基础上,以气体流量、SO2浓度、温度及pH值作为考察因素,通过设计正交试验,研究其脱硫最佳工艺条件;在最佳工况条件下探讨不同入口浓度、不同填料层高度及喷淋量对脱硫效率的影响．结果表明,各因素对SO2去除率影响大小次序为SO2浓度〉温度〉气体流量〉pH值;最佳工艺条件为气体流量0．9m^3／h,SO2浓度1000mg／m^3,pH值2．3～2．4,温度28℃．脱硫率随填料层高度增加而增大,30L／h喷淋量的脱硫效果较优于24L/h,并且生物滴滤法比较适合于低浓度脱硫．     

生物滴滤塔净化含SO2气体的试验研究

从含硫土壤中分离筛选出无机化能自养型脱硫细菌,将其接种到可调温式生物滴滤塔中填料表面脱除气体中的SO2,考察了人口体积负荷、停留时间、循环液喷淋密度及温度对净化效果的影响.结果表明:气体停留时间为49.5 s,喷淋密度为1.91m3·m-2·h-1(喷淋量15 L/h),循环水温度为32℃时,滴滤塔对浓度为3 000 mg/m3以下的SO2气体有较高的去除效率,去除体积负荷达到150 g·m-3·h-1以上.     

脱硫生物膜滴滤塔启动实验研究

探讨影响脱硫生物膜滴滤塔挂膜启动的工艺参数．采用塔内接种和塔内挂膜实验,研究多面空心球填料生物膜滴滤塔的启动过程．实验结果表明,生物膜滴滤塔在挂膜启动期间,生物膜增量、填料床压力损失、SO2去除率可以作为衡量滴滤塔挂膜启动完成的综合评价指标．挂膜初期,进口气体流量和培养液温度对挂膜影响较大,当流量为0．1m^3／h,温度为25℃时,有利于提高挂膜效果,降低经济费用．生物膜滴滤塔连续运行19d后启动成功．     

生物滴滤塔处理"三苯"废气的影响因素研究

采用装有ZAT-2型专利填料的生物滴滤塔反应器,进行"三苯"废气处理的连续流实验研究,以探明"三苯"(苯、甲苯、二甲苯)废气生物处理过程中的影响因素.结果表明,影响生物滴滤塔处理"三苯"废气的主要因素有入口气体浓度、气体上升流速和喷淋液体流量.在温度为20～25℃、pH值为6.3～6.9时,可获得"三苯"废气的最大去除量,此时影响因素应符合下列条件苯、甲苯和二甲苯的入口气体质量浓度分别为2.140、2.026和2.017 mg/L;气体上升流速为78.6 m/h;喷淋液体流量为25L/h.此时"三苯"的去除量分别为苯1.36 kg/(m3@d),甲苯1.36 kg/(m3@d),二甲苯1.24 kg/(m3@d).     

BP网络预测能力仿真与分析

人工神经网络用于预测时有多高的可靠性和精度?是一个还没有得到很好探讨的问题。本文以BP神经网络为对象，从数值仿真和欧氏空间理论的角度，分析了预测样本与训练样本之间的关系对网络预测能力的影响，给出一种预测精度的估计方法。     

用生物滴滤法处理低浓度H2S气体

对生物滴滤法处理低浓度H2S恶臭气体进行了研究,考察并分析了喷淋水量、pH值、停留时间对H2S去除率的影响.结果表明:当进气浓度小于30 mg/m3时,循环液pH值在0.5~2.0之间、喷淋水量为10 L/h、气体停留时间为30 s左右的条件下,H2S的去除率可以达到100%.     

基于EKF的神经网络在变形预测中的应用

给出了一种用于变形预测的基于扩展Kalman滤波的神经网络学习算法,与BP算法相比,该方法具有更好的收敛率和学习能力.实例计算表明,该方法具有较高的精度和较快的计算速度.     

气态有机化合物在生物滴滤池中的行为模式

结合化学吸收和生化反应动力学理论,对气态有机化合物在生物滴滴滤池的行为进行了数学描述,其计算结果与实验获得的数据表现出较好的吻合。     

高效生物滴滤系统净化甲苯废气快速启动研究

研究采用生物滴滤器系统,以甲苯作为惟一碳源筛选出具有高生化降解能力的适宜微生物菌种,采用焦化废水活性污泥菌种,添加适宜营养液和高浓度甲苯乳化液加速液相驯化阶段的驯化,填料塔内采用高浓度甲苯气-液相联合强化接种挂膜,投加适宜营养液加快挂膜速度的方法,系统启动周期为16d.甲苯气体的净化试验结果表明:在入口气体甲苯浓度范围为0 747～3 760mg/L和气体流量为560～1040L/h(停留时间30 6～16 5s)的条件下,生物滴滤塔系统对废气中甲苯的最大去除能力为756 73g/(m3·h)(气量560L/h条件下),稳定甲苯净化去除能力超过300g/(m3·h),证明了使用该驯化和挂膜方式的菌种具有很强的甲苯降解能力.镜检结果表明,生物膜中的优势菌种是短杆菌,密度达4 2×1010～6×1013CFU/ml.     

Optimization of processing parameters for microwave drying of selenium-rich slag using incremental improved back-propagation neural network and response surface methodology

In the non-linear microwave drying process, the incremental improved back-propagation (BP) neural network and response surface methodology (RSM) were used to build a predictive model of the combined effects of independent variables (the microwave power, the acting time and the rotational frequency) for microwave drying of selenium-rich slag. The optimum operating conditions obtained from the quadratic form of the RSM are: the microwave power of 14.97 kW, the acting time of 89.58 min, the rotational frequency of 10.94 Hz, and the temperature of 136.407 °C. The relative dehydration rate of 97.1895% is obtained. Under the optimum operating conditions, the incremental improved BP neural network prediction model can predict the drying process results and different effects on the results of the independent variables. The verification experiments demonstrate the prediction accuracy of the network, and the mean squared error is 0.16. The optimized results indicate that RSM can optimize the experimental conditions within much more broad range by considering the combination of factors and the neural network model can predict the results effectively and provide the theoretical guidance for the follow-up production process.     

基于模糊神经网络的彩色图像滤波器研究

为实现彩色图像噪声的滤波，基于模糊神经网络技术构建了一种新型的彩色图像滤波器．该滤波器通过对滤波窗口的彩色图像像素矢量进行模糊加权来判断邻近像素和中心像素的关系，针对不同性质的噪声由神经网络的自学习和自组织功能来自动调节滤波器的权值以实现噪声的滤除．用Flowers图像和Lena图像对经过训练的滤波器和矢量中值滤波器进行了测试对比．结果表明：模糊神经网络彩色滤波器无论对单纯的脉冲噪声及高斯噪声，还是二者的混合噪声，其滤除能力都要优于矢量中值滤波器，并且有较好的边缘和细节保持能力．     

BP神经网络的累积误差方案及算法

介绍前向神经网络的累积误差算法.通过累积误差的改进BP算法实现了数学的一种运算,通过实际算例结果的对比,证明了改进算法的有效性和进步性.     

基于GA的BP网络模型在水文计算中的应用

分析了BP神经网络的缺陷和遗传算法GA的特点,在对BP网络模型进行多方面改进的基础上,提出了基于GA的BP网络模型算法,该算法利用遗传算法全局寻优能力强的特点,可克服神经网络易陷入局部极小、收敛速度慢的缺陷.研究表明,基于GA的BP神经网络模型用于水文计算是有效可行的,该算法具有广泛的应用前景.     

基于复合余弦基神经网络的图像去噪滤波器

针对图像受噪声干扰问题,提出了一种基于复合余弦基神经网络的图像去噪低通滤波器,以及保证该神经网络算法收敛的收敛定理,并给出了证明.该方法通过复合余弦基神经网络对幅频响应训练,调整网络权值,控制总的能量函数在给定的极小范围内,使得实际滤波器特性逼近理想图像去噪低通滤波器特性,从而达到满意的去噪效果.仿真结果显示,复合余弦基神经网络图像去噪滤波器各项特性接近理想滤波器.与传统的图像滤波器去噪方法比较,该方法设计的图像去噪滤波器具有更好的去噪效果.