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《净水技术》Vo1.23,No.2,2004,18~20水力藻类床是针对城市污水的深度处理系统,由生长水生附着生物的水渠、脉冲布水装置、旋转筛网、滤池、紫外消毒单元等组成,藻类由收割机定期收割。细菌、藻类和附着水生物在水渠中自然组合。藻类在水力藻类床中对磷的去除起主导作用。一年中优势的藻类种群为藻青菌和硅藻属,丝状藻类能够通过过滤、吸附、同化(包括过度摄取)和沉淀作用去除污水中的磷。影响 相似文献
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按照逐级研磨思路,采用目数和磨粒相直径不同的磁性磨料(MAP)对304不锈钢进行磁力研磨光整加工(MAF),工艺条件为:磁极转速1 000 r/min,加工间隙2 mm,磁感应强度1.2 T,磨料填充量2 g。依次采用磨料目数与磨粒相粒径为50~80目/W40、80~120目/W40、120~200目/W7、200~300目/W7的磁性磨料研磨工件2、2、3和5 min(总研磨时间为12 min),工件表面粗糙度由初始的0.646μm降至0.021μm,材料去除量为42.3 mg。而采用200~300目、磨粒相粒径为W7的单一磁性磨料研磨工件时,要降至相同的表面粗糙度耗时30 min。因此,合理选用不同规格的磁性磨料对工件进行逐级研磨能大幅提升研磨效率,使工件表面质量在短时间内就得到明显改善。 相似文献
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The biodegradation of di-n-butyl phthalate (DBP) using immobilized microbial cells was carded out in an internal airlift loop reactor with ceramic honeycomb supports. A strain that is capable of degrading DBP was isolated from the activated sludge and identified as Bacillus sp. using 16S rDNA sequential analysis. Bacillus sp. could be rapidly attached onto the ceramic honeycomb supports. The immobilized cells could effectively degrade DBP in batch and continuous experiments. When the influent concentration of DBP was 50mg·L^-1, the effluent DBP reached less than lmg.L i with 6h hydraulic retention time (HRT) in continuous experiment. The immobilized microbial cells could grow and accumulate through the biodegradation of DBP, and the rate of degradation is accordingly increased. The possible pathway of DBP biodegradation using immobilized cells was tentatively proposed. 相似文献
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生物滴滤器净化苯/甲苯废气的对比 总被引:2,自引:0,他引:2
在不同模拟工况下研究生物滴滤器对低浓度苯、甲苯气体的净化性能.以苯和甲苯为目标污染物,采用陶瓷拉西环作为生物滴滤器填料,选用先期筛选驯化的苯、甲苯专性降解菌种对填料进行接种挂膜.结果表明:在气体流量为60~150L/h(对应的苯、甲苯停留时间分别为11.25~28.12s和10.6~26.4s),苯、甲苯入口气体浓度分别为0.61~4.14g/m3,0.43~4.40g/m3的条件下,生物滴滤器对苯、甲苯的最大生化去除负荷分别为333g/(m3.h)和593.4g/(m3.h),甲苯与苯相比更易被微生物降解,镜检表明苯、甲苯系统生物膜中的优势菌种都为短杆菌,密度分别达2.3×109CFU/ml和1.52×1011CFU/ml. 相似文献
29.
视频流中运动物体的分割 总被引:1,自引:0,他引:1
为了从视频流中快速、准确地找出运动物体,为后继智能图像处理工作奠定基础,从动态、静态两个方面对运动物体进行分割,采用消除背景的方法来获得视频流中的运动物体,并将获得运动物体作为消除背景图像的结果。在比较帧差算法的基础上,提出了基于视频流的帧间微分算法,并将图像回填技术应用于图像分割,不仅能够快速消除背景,获得运动物体,而且能够减少运算量,极大克服由于光线强弱、背景变化、局部抖动等因素带来的图像处理中的困难。 相似文献
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针对传统高斯噪声去噪算法残余噪声较大的不足,根据噪声对图像视觉的影响,提出了基于像素邻域相关性的去噪算法.首先运用邻域像素的连续性判断像素点是否位于平滑区内;其次对非平滑区根据边缘和纹理的局部连续性运用形态学提取图像边缘和纹理进而定位噪声点;最后对平滑区内的噪声运用自适应邻域进行去噪处理,对非平滑区的噪声仅利用非平滑区的邻域进行平滑,实现了对高斯噪声先定位再去噪.经实验结果验证:与传统方法相比,该算法较好地抑制了图像平滑区内噪声,提高了去噪后图像的视觉效果. 相似文献