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【新闻】集中式生活污水处理一体化设备系统油过滤器

发布时间:2020-10-19 00:41:38 阅读: 来源:衬塑设备厂家

集中式生活污水处理一体化设备系统

核心提示:集中式生活污水处理一体化设备系统,我公司是生产地埋式一体化污水处理设备、气浮机、絮凝沉淀设备、二氧化氯发生器及加药装置的专业厂家。集中式生活污水处理一体化设备系统

我公司是生产地埋式一体化污水处理设备、气浮机、絮凝沉淀设备、二氧化氯发生器及加药装置的专业厂家。客户可以找我们定做,我们可以为客户设计。因此染料生产废水的处理应根据废水的特性和对它的排放要求。选用适当的处理方法。例如:去除固体杂质和无机物,可采用混凝法和过滤法;去除有机物和有毒物质主要采用化学氧化法、生物法和反渗透法等;脱色一般可采用混凝法和吸附法组成的工艺流程,去除重金属可采用离子交换法等。化学工业废水主要来自石油化学工业、煤炭化学工业、酸碱工业、化肥工业、塑料工业、制药工业、染料工业、橡胶工业等排出的生产废水。化工废水污染防治的主要措施是:首先应改革生产工艺和设备,减少污染物,防止废水外排,进行综合利用和回收;必须外排的废水,其处理程度应根据水质和要求选择。一级处理主要分离水中的悬浮固体物、胶体物、浮油或重油等。可采用水质水量调节、自然沉淀、上浮和隔油等方法。

二级处理主要是去除可用生物降解的有机溶解物和部分胶体物,减少废水中的生化需氧量和部分化学需氧量,通常采用生物法处理。经生物处理后的废水中,还残存相当数量的COD,有时有较高的色、嗅、味,或因环境卫生标准要求高,则需采用三级处理方法进一步净化。三级处理主要是去除废水中难以生物降解的有机污染物和溶解性无机污染物。常用的方法有活性炭吸附法和臭氧氧化法,也可采用离子交换和膜分离技术等。各种化学工业废水可根据不同的水质、水量和处理后外排水质的要求,选用不同的处理方法。厌氧氨氧化(Anaerobic Ammonia Oxidation, Anammox)技术作为近年来成功研发的新型生物脱氮技术, 因具备能耗低、无需外加碳源、产泥量较少等优点受到人们的密切关注(胡宝兰等, 1999;Jetten et al., 1997).目前, 该技术在荷兰、丹麦等国已成功运用于消化污泥压滤液、马铃薯加工废水及垃圾渗滤液等废水处理过程(Li et al., 2015a;唐崇俭等, 2010).厌氧氨氧化是指厌氧氨氧化菌在厌氧或缺氧条件下, 以NH4+-N为电子供体, NO2--N为电子受体, 将NH4+-N、NO2--N转化为N2的生物氧化过程(曹天昊等, 2015).在厌氧氨氧化过程中, 约有11%的总氮会转变NO3--N, 造成NO3--N的累积;同时, 在实际含氮废水中, 也往往存在有机物(Chen et al., 2016;Li et al., 2015b).NO3--N和有机物均可被反硝化细菌利用, 但另一方面, 反硝化细菌也会同厌氧氨氧化菌竞争作为电子受体的NO2--N, 从而导致厌氧氨氧化菌脱氮能力的降低.目前, 已有学者(魏思佳等, 2016)报道, 厌氧氨氧化菌可以与其他细菌共存, 如反硝化细菌, 这也使得利用厌氧氨氧化与反硝化协同作用实现同步脱氮除碳处理含氮和COD的废水成为可能.当前, 已有较多研究表明, COD与COD/TN都会影响厌氧氨氧化脱氮性能, 另一方面, 作为厌氧氨氧化基质的NH4+-N、NO2--N也是影响其工艺稳定性的重要因素(操沈彬等, 2013;李媛, 2014).Chen等(2016)发现, 当进水COD<99.7 mg·L-1时, 厌氧氨氧化脱氮能力有所提升, 当COD达到284.1 mg·L-1时, 厌氧氨氧化完全被抑制;魏思佳等(2016)在保持进水COD 300 mg·L-1、NO2--N 145 mg·L-1条件下, 通过改变NH4+-N进水浓度发现, 要保持总氮去除率>94%, COD/NH4+-N值要大于3.25, NH4+-N/NO2--N值要小于0.63, 但未能考虑进水COD、NO2--N等因素变化的影响.因此, 如何快速、准确地选取工艺条件实现厌氧氨氧化与反硝化协同同步脱氮除碳, 采用传统方法仍较为复杂困难, 亟需新的解决手段.  智能算法作为当前一个新兴领域, 因具有无需准确的数学模型、强大的推理机制, 以及各智能算法之间良好的兼容性和相互弥补性, 对于解决复杂的实际问题变得越来越热门(向娜, 2012).在废水处理领域中, 智能算法的出现很好地解决了废水处理过程中具有的约束性、非线性、不确定性和建模困难等问题, 目前已广泛应用于水质监测、参数优化、模拟建模、工艺控制等方面(韩伟, 2015;Badrnezhad et al., 2014).BP算法是目前应用最广泛的神经网络学习算法, 它通过隐含层将输入数据从输入层变为网络输出量, 实现空间映射.通过对网络输出和期望输出进行比较, 根据梯度下降法调整权重, 至网络输出与期望输出的均方差达到最小, 使得BP神经网络具有良好的非线性映射能力(黄明智, 2010).目前, 针对基于BP神经网络的软测量模型已经有了大量研究, 其在废水处理中的运用也越来越广(韩伟等, 2014).

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