Isolation and denitrification characteristic of an aerobic denitrifier

Nitrification and denitrification are two main stagesof nitrogen removal process in wastewater treatment.Conventional systems for the treatment of nitrogen-containing wastes at least need two facilities.This isbecause they are based on the principle that nitrifica-tion is an aerobic process,whereas denitrification is re-stricted to anoxic conditions.Operation of the single re-actor system is simple and cost effective.Simultaneousnitrification and denitrification within biofilm can occuronly un…     

生产规模好氧工艺(CAR)处理高浓度中药废水

为处理高浓度难降解中药废水,采用交叉流好氧反应池(CAR)作为生物处理的最后方法进行了生产规模试验研究.从CAR反应池的运行情况和微生物相观察来看,虽容积然经过两相厌氧工艺处理后进入到CAR的废水仍属不易生物降解废水,而且浓度高(3-4g/L以上),COD容积负荷大(5-6kg/m3.d),CAR仍可以发挥传统好氧反应池难以达到的效力:填料迅速挂膜、微生物生长良好、去除率99%以上、出水稳定且达到松花江水系排放标准.运行结果证明了,CAR反应池的独特专利结构,使它具有高效性和抗冲击负荷能力,更适宜处理经过一定可生化性调节的高浓度难降解工业废水.     

改进型生物脱臭滴滤塔对硫化氢和氨气的处理

针对污水处理厂和化工厂排放的硫化氢(H2S)和氨气(NH3)严重污染环境并威胁人居健康的情况,以H2S和NH3混合臭气为研究对象,考察小试规模的改进型生物滴滤塔对H2S和NH3的脱臭效能及两者的相互影响.试验结果表明,该装置对H2S和NH3去除效果较好,在循环液喷淋量为10 L/s,气体流量为400 L/s的情况下,H2S容积负荷为68.2 g/(m3.h)时,去除率为99.2%;NH3容积负荷为10.53 g/(m3.h)时,去除率达到99.5%.而H2S和NH3之间的相互作用对两者的去除效果没有明显的影响,除非长时间通NH3和H2S混合气且相对质量浓度较高的情况.推测认为是高负荷条件导致生物膜中的功能微生物种群发生变动,从而引起NH3和H2S去除效率变化.     

两相厌氧系统处理磺胺废水的试验研究

高浓度有机酸性磺胺废水通过中和、稀释、两相厌氧处理及对所产甲烷的毒性检测结果表明，该废水对产酸菌和产甲烷菌都有毒害抑制作用，但经中和、用其他废水稀释7倍后可进行厌氧处理，同时提出了适宜处理磺胺废水的工艺流程。     

厌氧处理构筑物中的SRB的生态学

对处理硫酸盐废水过程中,硫酸盐还原菌（SRB）在处理构筑物中的生态学研究进行了综述。着重论述了影响SRB代谢的重要生态因子（包括pH值、温度、底物资源、抑制剂等）,SRB与MPB和AB对H2和乙酸、VFA等共同底物的竞争利用,并介绍了不同SRB种群对底物的竞争,指出对SRB生态学研究的深入和完善可使硫酸盐废水的处理水平和技术不断提高。     

厌氧处理构筑物中SRB的生态学

对处理硫酸盐废水过程中,硫酸盐还原菌(SRB)在处理构筑物中的生态学研究进行了综述。着重论述了影响SRB代谢的重要生态因子包括pH值、温度、底物资源、抑制剂等),SRB与MPB和AB对H2和乙酸、VFA等共同底物的竞争利用,并介绍了不同SRB种群对底物的竞争,指出对SRB生态学研究的深入和完善可使硫酸盐废水的处理水平和技术不断提高。     

一种准最佳二进序列偶的生成算法

在深入研究准最佳二进序列偶性质的基础上,提出了一种准最佳二进序列偶的快速生成算法,该算法利用移位序列的思想,借助原序列的列向量和移位序列,能够快速的生成任意长度为4的倍数的准最佳二进序列偶,比计算机穷举搜索法简单易行且容易理解,在最后本文给出了实验加以验证.     

双准最佳屏蔽二进阵列偶的理论研究

提出了一种新的具有良好周期相关特性的离散信号,即双准最佳屏蔽二进阵列偶,讨论了双准最佳屏蔽二进阵列偶的相关性质及变换性质,并用计算机搜索出部分小体积的双准最佳屏蔽二进阵列偶。     

一种基于广度优先搜索的K-means初始化算法

K-means算法是在现实应用中非常广泛的聚类算法,K-means算法对初始中心的选择非常敏感,对已存在的有代表性的初始算法进行了研究,提出了一种基于广度优先搜索的K-means初始化算法。该算法综合考虑了密度与距离因素,选择初始点。分析表明该算法选择的初始点非常接近期望的中心点。