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水解酸化+A^2/O+超滤+光催化组合工艺处理猪场废水
被引量:
7
1
作者
陶冶
邢静
+3 位作者
孟瑞静
王梦雅
李喜柱
邬红娟
《水处理技术》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第8期121-124,共4页
针对规模化猪场粪污特点,进行了"厌氧+A2/O+UF+光催化组合工艺处理废水"工艺参数的设计、调试。通过小试确定工艺运行参数为:厌氧HRT为72h、缺氧池+好氧池HRT选择为36h。工程实际运行结果表明,在该工艺对废水中COD、BOD5、TP...
针对规模化猪场粪污特点,进行了"厌氧+A2/O+UF+光催化组合工艺处理废水"工艺参数的设计、调试。通过小试确定工艺运行参数为:厌氧HRT为72h、缺氧池+好氧池HRT选择为36h。工程实际运行结果表明,在该工艺对废水中COD、BOD5、TP和NH3-N去除率分别达98.75%、98.34%、96.67%和95.21%,出水能够稳定在COD为63.2~82.32 mg/L、BOD5为31.2~43.2 mg/L,TP、NH3-N的质量浓度分别为1.5~2.5、11.2~18.4 mg/L,水质达GB 5084-2005要求,可全部用于厂区农业灌溉。
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关键词
猪场废水
水解酸化
A^2
O
超滤
光催化
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职称材料
基于BP神经网络的黄河小浪底济源断面水质评价模型研究
被引量:
7
2
作者
李海华
邢静
+2 位作者
李喜柱
赵毅
郑俊耀
《节水灌溉》
北大核心
2014年第6期57-59,共3页
为了解BP神经网络模型在水质评价上的适用性,以黄河流域小浪底济源断面2010-2013年4个水质指标pH值、DO、COD、NH3-N为评价研究对象,结合统计软件MATLAB,以2010-2012年水质指标为训练集,2013年水质指标为检验预测集,通过输入变量和输出...
为了解BP神经网络模型在水质评价上的适用性,以黄河流域小浪底济源断面2010-2013年4个水质指标pH值、DO、COD、NH3-N为评价研究对象,结合统计软件MATLAB,以2010-2012年水质指标为训练集,2013年水质指标为检验预测集,通过输入变量和输出变量的确定以及隐层节点数的选择,确定最优的模型拓扑结构,构建单隐层BP神经网络模型。结果表明,BP神经网络模型评价水质结果同综合污染指数法评价水质结果基本吻合,BP神经网络训练结果吻合率达到93.33%。通过实例分析表明,该模型应用于水质评价具有客观性和实用性,经过训练的模型能够准确评价黄河流域水体的水质类别,模型具有较好的评价效果。
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关键词
BP神经网络
水质评价
黄河流域小浪底济源断面
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职称材料
题名
水解酸化+A^2/O+超滤+光催化组合工艺处理猪场废水
被引量:
7
1
作者
陶冶
邢静
孟瑞静
王梦雅
李喜柱
邬红娟
机构
华中科技大学
环境
科学与工程学院
河南省
环境
保护
厅
环境
监控中心
华北水利水电大学
环境
与市政工程学院
河南省孟州市环境保护局
出处
《水处理技术》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第8期121-124,共4页
基金
河南省科技攻关项目(132102110185)
文摘
针对规模化猪场粪污特点,进行了"厌氧+A2/O+UF+光催化组合工艺处理废水"工艺参数的设计、调试。通过小试确定工艺运行参数为:厌氧HRT为72h、缺氧池+好氧池HRT选择为36h。工程实际运行结果表明,在该工艺对废水中COD、BOD5、TP和NH3-N去除率分别达98.75%、98.34%、96.67%和95.21%,出水能够稳定在COD为63.2~82.32 mg/L、BOD5为31.2~43.2 mg/L,TP、NH3-N的质量浓度分别为1.5~2.5、11.2~18.4 mg/L,水质达GB 5084-2005要求,可全部用于厂区农业灌溉。
关键词
猪场废水
水解酸化
A^2
O
超滤
光催化
Keywords
piggery wastewater
hydrolytic acidification
A2/O
UF
photo catalysis
分类号
X713 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于BP神经网络的黄河小浪底济源断面水质评价模型研究
被引量:
7
2
作者
李海华
邢静
李喜柱
赵毅
郑俊耀
机构
西安理工大学西北水资源与
环境
生态教育部重点实验室
华北水利水电大学
环境
与市政工程学院
河南省孟州市环境保护局
华北水利水电大学数学与信息科学学院
出处
《节水灌溉》
北大核心
2014年第6期57-59,共3页
基金
国家自然科学基金重大项目(5119003)
河南省科技攻关项目(132102110185)
文摘
为了解BP神经网络模型在水质评价上的适用性,以黄河流域小浪底济源断面2010-2013年4个水质指标pH值、DO、COD、NH3-N为评价研究对象,结合统计软件MATLAB,以2010-2012年水质指标为训练集,2013年水质指标为检验预测集,通过输入变量和输出变量的确定以及隐层节点数的选择,确定最优的模型拓扑结构,构建单隐层BP神经网络模型。结果表明,BP神经网络模型评价水质结果同综合污染指数法评价水质结果基本吻合,BP神经网络训练结果吻合率达到93.33%。通过实例分析表明,该模型应用于水质评价具有客观性和实用性,经过训练的模型能够准确评价黄河流域水体的水质类别,模型具有较好的评价效果。
关键词
BP神经网络
水质评价
黄河流域小浪底济源断面
Keywords
BP Neural Network
water quality evaluation
Xiaolangdi Jiyuan section of Yellow River basin
分类号
X824 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
水解酸化+A^2/O+超滤+光催化组合工艺处理猪场废水
陶冶
邢静
孟瑞静
王梦雅
李喜柱
邬红娟
《水处理技术》
CAS
CSCD
北大核心
2014
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于BP神经网络的黄河小浪底济源断面水质评价模型研究
李海华
邢静
李喜柱
赵毅
郑俊耀
《节水灌溉》
北大核心
2014
7
在线阅读
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职称材料
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参考文献
引证文献
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