氧化沟工艺在污水处理中的应用与研究新进展

本文介绍了氧化沟工艺在我国污水处理中的应用和新进展-借鉴于卡鲁塞尔氧化沟、一体化氧化沟和奥贝尔氧化沟等工艺优势而集成的改良型氧化沟,并对该工艺优化进行了理论分析.     

改良型Carrousel 2000氧化沟的机理和工程应用

氧化沟工艺是20世纪50年代初期发展起来的一种污水处理工艺形式,因其构造简单,易于维护管理,很快得到广泛应用.到目前为止已发展成为多种形式,主要有:Passveer单沟型、Orbal同心圆型、Carrousel循环折流型、D型双沟式、T型三沟式及一体氧化沟等.传统的Passveer单沟型和Carrousel型氧化沟脱氮除磷功能差.但是在Carrousel氧化沟前增设厌氧池,在沟体内增设缺氧区,形成改良型Carrousel 2000氧化沟,便具备生物脱氮除磷功能.     

氧化沟生物脱氮工艺研究探讨

氧化沟的主要功能是降解有机物以及通过硝化菌作用将氨氮氧化为硝态氮，使氧化沟流态的特殊性而存在缺氧区，使氧化沟具有部分反硝化作用。本文以及门集美污水处理厂为例，重点对氧化沟生物脱氮工艺进行探讨。     

Orbal型氧化沟在处理酒精废水过程中的脱氮效果研究

通过对天冠集团生物能源公司Orbal型氧化沟脱氮效果的追踪观察,分析氧化沟内溶氧、有机负荷对硝化反硝化的影响,对生产车间提高Orbal型氧化沟脱氮效果提出建议。     

西安市第三污水处理厂Orbal氧化沟反硝化速率测定分析

通过对西安市第三污水处理厂Orbal氧化沟反硝化速率的测定分析,结果表明Orbal氧化沟外沟、中沟和内沟中的反硝化速率依次减小,且反硝化速率与SCOD成正比.研究分析了污水厂脱氮效率不高的原因,提出了相应的运行调整措施与建议,以确保Orbal氧化沟外沟的反硝化环境,从而提高系统的脱氮效果.     

双表曝机Carrousel氧化沟流态的PDA实验研究

文中采用颗粒动态分析仪(PDA)对具有2个倒伞形表面曝气机曝气的Carrousel氧化沟模型进行测试,获得了氧化沟内液固两相混合液流动的特性参数;系统分析了氧化沟内的流动速度、沉降速度,以及固体颗粒体积分数在不同位置和沟段的变化情况。这些测试结果可以为氧化沟的优化设计提供依据,可供实际工程和放大参考。     

浅谈Carrousel氧化沟构筑物主体施工措施

目前，在国内污水处理工艺中，Carrousel氧化沟得以广泛应用。结合某污水厂氧化沟工程实践，从垫层及底板修筑、池壁配模、对拉螺栓验算、防渗要点、施工缝处理等环节，对氧化沟构筑物主体的施工措施进行了针对性的论述。     

Cafrousel氧化沟理论与设计计算

综述了Carrousel氧化沟系统的主要优点、工艺演变形式和原理,认为现代脱氮除磷理论的发展是Carrousel氧化沟技术发展的推动力.通过实例解释说明了设计计算方法,同时讨论了Carrousel氧化沟技术的未来研究方向.     

加盖封闭及除臭技术在氧化沟工艺中的应用分析

本文从氧化沟的工艺特点和结构特点分析了其产生恶臭的原因和恶臭对周围环境的影响,并提出了对氧化沟进行加盖除臭的改进方案,探讨了氧化沟加盖技术的可行性,比较了不同加盖除臭的技术特点,最后通过实例对氧化沟加盖除臭技术进行了应用分析.     

氧化沟处理城市污水的同时硝化反硝化研究

采用有效容积为330L的氧化沟模型,以城市污水为研究对象,研究了Orbal氧化沟中的同时硝化反硝化生物脱氮现象.实验结果表明,在不投加外碳源和不设硝化液内回流的条件下,通过控制氧化沟溶解氧浓度及分布,可以实现氧化沟外沟道内的同时硝化反硝化生物脱氮,TN去除率最高可达86％.分析认为,溶解氧浓度及分布是氧化沟同时硝化反硝...     

剩余最短路径算法应用于起迄点交通调查统计

从研究旅行者的出行行为特征出发，并结合道路网拓扑关系，提出一种全新的剩余最短路径算法，用于起迄点交通量调查统计．对于每个起迄点对，先找到连接这个起迄点对的最短路径，再把这个路径上调查到的交通量从路段上转移到该起迄点对上．再寻找剩余的下一个最短路径，也把相应的路径调查交通量从路段上转移到起迄点对上．这样重复下去，直到该起迄点对的交通量全部从调查路段上转移至起迄点对．该方法可以有效解决交通出行被重复统计和被遗漏的情况，还可以为今后的起迄点调查提供更合理的测点．     

Automated Detection of Optic Disc from Digital Retinal Fundus Images for Screening Systems of Diabetic Retinopathy

Optic disc(OD) detection is a main step while developing automated screening systems for diabetic retinopathy. We present a method to automatically locate and extract the OD in digital retinal fundus images. Based on the property that main blood vessels gather in OD, the method starts with Otsu thresholding segmentation to obtain candidate regions of OD. Consequently, the main blood vessels which are segmented in H channel of color fundus images in Hue saturation value(HSV) space. Finally, a weighted vessels' direction matched filter is proposed to roughly match the direction of the main blood vessels to get the OD center which is used to pick the true OD out from the candidate regions of OD. The proposed method was evaluated on a dataset containing 100 fundus images of both normal and diseased retinas and the accuracy reaches 98%. Furthermore, the average time cost in processing an image is 1.3 s. Results suggest that the approach is reliable, and can efficiently detect OD from fundus images.     

基于IC卡数据估计交通小区的公交OD算法

公交客流OD是公交线网优化、评估的基础数据;也是公交运营管理不可或缺的重要信息,而公交站点OD是区域公交OD客流的基本单元。在分析利用IC卡数据挖掘公交站点OD客流原理的基础上,梳理公交站点OD推算小区OD的影响因素,引入公交站点至小区之间的距离权重系数以及地块用地分配权重系数,构建了公交站点OD推算交通小区OD的模型算法;并对比分析不同参数构建模型的优劣。同时,以广州市为例进行实证研究,算例表明了模型的可行性和算法的有效性。     

基于梯度法的OD矩阵估计和应用研究

以交通规划软件EMME／2为平台，在拥有合理的原始矩阵和一定数量的路段实测流量数据的基础上，运用梯度法(最速下降法)求出OD矩阵估计．结合具体的课题研究应用情况，证明该方法适用于大规模实际路网．     

基于发生率的高峰小时机动车OD矩阵预测

城市道路机动车交通分配一般使用的是高峰小时机动车起讫(OD)矩阵,提出一种基于高峰小时发生率调查的高峰小时机动车OD矩阵预测方法.直接调查各类用地的高峰小时机动车发生率以及其出行种类,可以进行高峰小时的小区出发到达量(OD)预测以及到出行产生吸引(PA)的转换.在使用高峰小时机动车PA进行出行分布预测之后,利用调查得到的出行种类比例进行高峰小时机动车PA矩阵到OD矩阵的转换,进而得到高峰小时机动车OD矩阵.     

填充床放电等离子体反应器对铜绿微囊藻的去除

研究了多根高压电极型填充床放电等离子体反应器对铜绿微囊藻光密度的去除.探讨了高压电极材料、气量、峰值电压和脉冲频率对填充床放电等离子体反应器中铜绿微囊藻光密度去除的影响.结果表明:高压电极材料对铜绿微囊藻光密度的去除不太明显;铜绿微囊藻光密度去除率在处理当天随气量、峰值电压、频率增加而增强的作用效果不明显;而是在放置培养期间,铜绿微囊藻生长受抑制的程度加强,光密度去除率增加.     

彩色视网膜图像中基于主血管网的视盘定位

视网膜图像被广泛地应用于糖尿病视网膜病变和青光眼的诊断与治疗。视盘作为视网膜图像的重要特征,是成功诊断视网膜疾病的重要前提。以彩色视网膜图像为研究对象,发展出一种快速有效的视盘定位方法。该方法首先在HSV空间的H通道中提取对比度高的主血管,然后确定主血管的方向图,最后利用一种加权匹配滤波方法找到视盘区域。该方法仅利用视网膜中主血管的方向信息,实验结果表明不仅鲁棒,而且相对快速有效。在Benchmark数据DRIVE、DIARETDB0和STARE上的准确检测率分别达到100％、97．6％和90．1％。     

融合长短期记忆网络和图卷积网络的轨道交通短时客流起讫点预测

轨道交通客流起讫点(origin-destination,OD)矩阵存在时间相关性和空间相关性。根据客流OD的时空特征,提出长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络和图卷积网络(graph convolutional networks,GCN)的短时组合预测方法。预测方法主要利用LSTM网络来获取客流的时间相关性,利用GCN来获取客流的空间相关性,基于出站口建立客流OD矩阵,对整个路网的客流OD进行训练预测。实验表明:融合LSTM神经网络和GCN神经网络的短时预测模型能有效预测轨道交通客流OD。相较于单独的LSTM神经网络,组合模型在预测误差方面有所改善,更适用于短时客流OD的预测。     

基于车辆自动识别技术的动态OD矩阵估计新方法

根据车辆自动识别(automatic vehicle identification,AVI)技术检测的新信息,提出了利用AVI检测信息进行动态OD(origin-destination)矩阵估计的新方法.该方法以粒子滤波算法思想为基础,引入AVI检测的部分路径信息、动态行程时间信息以及检测器可测性判据,首先通过贝叶斯估计算法对路径缺失的车辆信息进行缺失路径范围确定和选择概率修正;然后利用蒙特卡洛随机仿真模拟任意车辆对缺失路径的选择,进而获得基于个体车辆部分路径的初始修复OD矩阵;最后运用AVI检测的流量信息校正初始修复OD矩阵,得到最终的OD矩阵估计值.以上海市南北高架快速路网为研究对象,分析了在不同AVI覆盖率和先验精度条件下的动态OD估计精度,结果表明在60％及以上的AVI覆盖率都能获取相当高的OD估计精度;即使在50％覆盖率和60％的先验精度条件下运用本方法进行OD估计,其平均相对误差仅为28.87％.同时本方法对OD先验信息的精度要求较低,能更好地满足我国目前OD基础数据精度不高的现实需求.     

由路段交通流量反估出行OD矩阵技术的应用

由路段交通流量来估计交通出行 OD( origin-destination)矩阵 ,是一种先进的技术方法。它为获得 OD矩阵这种代价高昂而意义重要的交通需求信息提供了有效手段 ,并缓解了对难度很高的大规模居民出行调查的需要。利用一个适合实际应用的交通流量反估 OD矩阵模型——熵极大模型 ( entropy maximization model) ,在结合阐明其基于极大似然估计的数学原理的同时 ,重点给出适于计算机编程的模型迭代求解详细算法 ,并提出使用 Bi-Section和Newton-Raphson组合算法来保证其中非线性方程求解的稳定性和效率。进一步给出了使用熵极大模型的 OD矩阵估计软件包的设计思路和程序构架。该技术可直接指导高度实用化的 OD矩阵反估软件工具设计