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1.
采用具有磷酸盐还原功能的菌株,对模拟的食品发酵废水进行厌氧除磷工艺研究。通过向厌氧反应器投加前期筛选得到的磷酸盐还原菌进行污泥驯化、正交试验和单因素实验,确定食品发酵废水厌氧除磷工艺的最佳工艺条件。研究结果表明:经过12个周期的驯化,使投加菌株的污泥具有良好的生化和除磷性能,反应器出水CODCr和总磷质量浓度分别为319.60mg/L和13.58mg/L,相应去除率分别为69.43%和20.95%。厌氧除磷工艺最佳工艺条件为培养温度30℃、pH值为7、氮源为蛋白胨+NH4Cl+NaNO3,总磷质量浓度为17.5mg/L,总磷去除率可达37.96%,产生的PH3的磷含量占总磷去除量的24.61%。  相似文献   
2.
为研究内插热管太阳能真空集热管(solar vacuum collector tube with an inserted heat pipe,SVCTIHP)内部各部件及界面改变与传热效果间关系,指导结构和工艺优化,提高SVHCTIHP性能,建立了SVHCTIHP内部热量传递的数学模型.利用MATLAB软件对型号为Z-Bj/0.6-WF-1.5/16-58的SVCTIHP的动态响应特征进行模拟分析和实验验证.对热量在SVCTIHP内部传递过程中各主要环节的热损失随结构、材料参数的变化规律进行了模拟,分析了提高SVCTIHP集热性能的途径,发现热管与翅片的接触热阻对SVCTIHP集热效率的影响大.利用新型导热胶对热管与翅片的接触部位进行了填充性黏结并进行了实验测试.结果 表明:工艺改进后,该型热管冷凝出口端温度提高了37.8℃,集热效率提高12%.  相似文献   
3.
建筑用太阳能热管式光伏光热系统优化   总被引:1,自引:0,他引:1  
根据热管式光伏光热(photovoltaicthermal,PVT)系统的能量流动过程,建立了热管式PVT系统数学模型。为研究主要变化参数对系统性能的影响规律,达到系统效率的最优值,以光伏效率及光热效率为优化指标对系统进行了优化,分析了系统主要变化参数(集热器热管数量和集热器倾角)对系统光伏效率及光热效率的影响规律,确定了热管式PVT系统分别在春分、夏至、秋分、冬至日的最高光热效率和光伏效率及系统对应的最优集热器热管数量和集热器倾角。  相似文献   
4.
为探究拌和工艺参数对厂拌热再生混合料性能的影响规律,采用弯曲蠕变试验研究了回收沥青路面材料(RAP)与新集料拌和过程中不同拌和温度和时间的工艺组合对再生沥青混合料高低温性能的影响。研究表明,不同工艺组合拌制的再生混合料性能存在显著差异,低温性能和高温性能的影响规律相反,这与拌和过程中旧沥青性能状态变化有关;基于旧沥青的性能恢复效果与再生混合料的性能,建议拌和温度165 ℃、拌和时间150 s。  相似文献   
5.
采用具有污泥减量化功能的菌株,对柠檬酸发酵废水生化处理二沉池剩余污泥进行摇瓶减量实验。通过对初筛菌株进行定向驯化,再通过正交试验与单因素实验,确定菌株污泥处理优化培养条件后进行优选菌株污泥最终处理。研究结果表明:经过4个周期的驯化,菌株W1-6、W1-10好氧处理后污泥MLSS减量与同期对照相比分别从17.62%提高到24.61%和从16.60%提高到23.17%。在优化培养条件下,污泥MLSS与MLVSS分别减量27%和40%以上,污泥清液中SCOD值从521.7mg/L提高到1700mg/L左右,原污泥91%的SV30可降低到54%~57%。污泥减量效果明显,同时污泥脱水性能也得到明显改善。  相似文献   
6.
水资源供需矛盾日益突出,需水量预测已成为广泛关注的焦点.需水量预测可以为“三条红线”的实施提供依据,以强化水资源管理和节水监督管理,缓解水资源供需矛盾.基于BP神经网络模型,采用自适应调整的算法,改进了BP神经网络模型中学习率的求解方法,并将其应用到郑州市经济社会需水量预测中,预测了2012年和2015年经济社会需水量,分别为14.41亿m3和14.84亿m3;通过与BP神经网络模型、主成分回归分析结果对比,发现改进后的BP神经网络模型根据迭代误差自动调整学习率,求解速度和计算结果精度明显提高,适用于郑州市需水量预测.  相似文献   
7.
以高速公路主流运输车型六轴铰接列车为被超车型,利用统计分析方法,对小客车超越六轴铰接列车的速度变化规律进行了研究,建立了小客车超车时刻t与实时速度v的关系模型。结果显示,小客车超车时刻t与实时速度v的函数关系为v=v_0-0.002t~3+0.047 8t~2-0.111 3t+0.459 5(v_0为初速度),该模型相关系数的平方R~2为0.936 5,表明各超车时刻与样本对应时刻小客车的速度数据均值存在较强的相关性,能够定量描述小客车超越铰接列车过程的速度变化特征,为高速公路超车风险评估提供决策支持。  相似文献   
8.
针对管道泄漏检测与定位方法存在负压波传播衰减、噪声干扰大、数据融合率低等3种问题,提出了基于鲸鱼参数优化(Whale Optimization Algorithm, WOA)的变分模态分解(Variational modal decomposition, VMD)和改进的自适应加权融合算法(Improved Adaptive Weighted Fusion, IAWF)的管道泄漏检测与定位方法。该方法提出了三传感器泄漏检测与定位模型,并利用抗干扰能力强的WOA-VMD算法对原始信号进行消噪处理;然后采用小波分析求消噪信号的奇异点,进一步求出压力变送器检测到负压波信号的时间差;在此基础上,利用改进的自适应加权融合算法对多传感器数据进行融合,最终求得泄漏点的实际位置。实验结果表明:该方法可以有效地滤除噪声分量,能获得更精确的融合结果,定位精度高,相对定位误差可以控制在1%以内,为管道泄漏检测与定位提供了一种新方法。  相似文献   
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