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复合滤料驱动混养反硝化脱氮研究
1
作者 程彬彬 宋艳珂 +4 位作者 王庆宏 宋海港 陈春茂 李晋 刘植昌 《工业水处理》 北大核心 2025年第7期41-48,共8页
炼化污水经生化处理后,NH_(4)^(+)-N全部转化为NO_(3)^(-)-N,出水C/N极低,使用传统异养反硝化工艺需外加碳源,处理成本较高,增加了企业运行负担。采用不同电子供体驱动混养反硝化系统已被认为是一种高效、低碳的脱氮新技术。以硫磺、聚... 炼化污水经生化处理后,NH_(4)^(+)-N全部转化为NO_(3)^(-)-N,出水C/N极低,使用传统异养反硝化工艺需外加碳源,处理成本较高,增加了企业运行负担。采用不同电子供体驱动混养反硝化系统已被认为是一种高效、低碳的脱氮新技术。以硫磺、聚己内酯和蛋壳制备混养反硝化复合滤料,并探究不同硫磺(自养反硝化电子供体,e_(自)^(-))与聚己内酯(异养反硝化电子供体,e-异)配比的复合滤料对混养反硝化体系脱氮性能的影响,采用最佳复合滤料开展复合滤料长周期混养反硝化脱氮性能评价实验。结果显示:复合滤料PSD-Ⅱ(e_(自)^(-)∶e^(异)^(-)=1∶1)驱动的混养反硝化体系,NO_(3)^(-)-N去除率可达99%,且无NO_(2)^(-)-N累积;长周期实验过程,水力停留时间从2.5 h缩短至1.25 h,升流式填充床反应器的NO_(3)^(-)-N去除率仍保持在90%以上;混养体系中,Thiobacillus、Sulfurimonas等自养反硝化菌有所减少,异养反硝化菌得到富集,最终自养和异养反硝化脱氮贡献率分别为59%和41%;而总的硝酸盐还原酶基因(NARG、NAPA)、亚硝酸盐还原酶基因(NIRK、NIRS)丰度显著增加,混养反硝化系统整体脱氮效率提升。该研究开发的复合滤料适于驱动混养反硝化系统处理低C/N污水,为石化企业外排水脱氮处理提供技术参考。 展开更多
关键词 复合滤料 硫磺 聚己内酯 蛋壳 混养反硝化
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基于机器学习算法的炼化污水厂出水水质预测模型研究
2
作者 陈霖 刘浩威 +4 位作者 王庆宏 冯光明 詹亚力 王强 陈春茂 《工业水处理》 北大核心 2025年第7期81-93,共13页
炼化企业生产工艺流程复杂且装置繁多,污水水质和水量波动大,下游响应调控滞后,水质超标问题难以避免,亟需构建高效水质预测模型。以广东省某炼化企业2023年全年监测池出水水质数据为基础,构建水质预测模型。结果表明:插值算法可以实现... 炼化企业生产工艺流程复杂且装置繁多,污水水质和水量波动大,下游响应调控滞后,水质超标问题难以避免,亟需构建高效水质预测模型。以广东省某炼化企业2023年全年监测池出水水质数据为基础,构建水质预测模型。结果表明:插值算法可以实现对炼化污水缺失数据的有效填充;出水硫化物(HS)、总氮(TN)、总有机碳(TOC)、五日生化需氧量(BOD5)、pH与化学需氧量(COD)未表现出明显的相关性,多参数预测模型无法捕获数据特征;选用反向传播-神经网络(BP-NN)与支持向量回归机(SVR)为基础算法构建的时间序列预测模型可以大幅提高预测准确性,变异粒子群算法(MPSO)可以实现对BP-NN权值、阈值以及SVR惩罚因子c和核函数参数g的显著优化;MPSO-BP-NN模型在测试集中对COD的预测精度最高,决定系数(R^(2))和相关系数(r)分别为0.81和0.89,MAE、RMSE、MBE和MAPE分别为1.10 mg/L、1.63 mg/L、-0.25 mg/L和2.58%;现场验证结果表明MPSO-BP-NN模型有较好的稳定性和泛化能力,可以显著提升预测水质数据的时效性,为炼化污水处理系统上游工艺参数的调控提供理论指导,保障系统长周期平稳运行。 展开更多
关键词 炼化污水 水质预测 相关性分析 机器学习 算法优化
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复数域匹配追踪近地表Q值估计及深度学习建模 被引量：10
3
作者 李拥军 宋炜 +5 位作者 唐传章 史应龙 王泽丹 陈树光 刘静 王标 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期123-135,共13页
常规基于微测井资料的品质因子(Q值)求取方法,通常需要拾取初至时间并按时窗求取初至波频谱,因而工作量较大,并且受选取的窗函数参数大小的影响。为此,提出了一种基于非零相位雷克子波的复数域快速匹配追踪分解并结合对数谱比法估算微... 常规基于微测井资料的品质因子(Q值)求取方法,通常需要拾取初至时间并按时窗求取初至波频谱,因而工作量较大,并且受选取的窗函数参数大小的影响。为此,提出了一种基于非零相位雷克子波的复数域快速匹配追踪分解并结合对数谱比法估算微测井数据近地表Q值的方法。根据微测井数据初至波能量最强的特点,利用非零相位雷克子波匹配追踪提取第一个匹配原子,其频谱表达了初至波的能量,中心时间则包含了初至旅行时信息,从而实现了用于谱比法Q值估算的初至波频谱和旅行时参数的自动提取。在谱比计算中引入整形正则化算子提高算法的稳定性,并采用优化反演算法求出稳定的谱比值,以保证对数谱比法近地表Q值估计的精度。将工区内不同测点求取的品质因子函数作为已知样本标签,通过深度学习训练形成近地表Q值的多元非线性回归算子,建立三维近地表品质因子模型。模型数据和实际数据的处理结果表明,该方法自动、高效、稳定,且抗噪能力强,将获得的近地表Q值模型用于Q值补偿,可有效提高地震资料的分辨率。 展开更多
关键词 非零相位雷克子波 匹配追踪 对数谱比 整形正则化 深度学习 微测井
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