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裂化催化剂生产过程中产生的高盐度、高浊度、高氨氮、低C/N比废水难以处理。构建了电絮凝-半短程硝化-厌氧氨氧化组合工艺,考察了该组合工艺对实际裂化催化剂废水的处理效果以及处理稳定性。结果表明组合工艺处理裂化催化剂废水具有较好的稳定性,出水水质稳定在以下水平:浊度< 30 NTU,NH4+-N< 10 mg·L-1,NO2--N< 3 mg·L-1, NO3-< 40 mg·L-1,COD< 100 mg·L-1;通过进水氨氮浓度确定曝气时间的方式可以保证长期稳定的半短程硝化过程,出水NO2-/NH4+-N比值维持在0.9~1.4之间,满足厌氧氨氧化反应器的进水要求;同时在裂化催化剂废水的高盐度胁迫下厌氧氨氧化工艺能够表现出显著的厌氧氨氧化效果。 相似文献
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以实验室培养的Candidatus Jettenia属厌氧氨氧化颗粒污泥为种泥,通过批次与连续试验,考察了盐度对Anammox脱氮效能的影响。结果表明以Candidatus Jettenia为优势菌属的Anammox污泥对盐度的增加表现敏感。在连续试验中,UAFB反应器经55 d无盐环境的启动,总氮去除速率达到1.15 kg/(m~3·d),当盐度为5、7.5 g/L时,反应器脱氮效率分别下降了20%、60%,但仍能表现出显著的厌氧氨氧化效能。批次试验中,5、7.5、10 g/L盐度下,Anammox污泥活性分别下降了25%、55%、67%;盐度15 g/L时,Anammox菌失去活性。 相似文献
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为了提高多类半监督分类的性能,提出了一种基于证据理论的多类协同森林算法(DSM-Co-Forest).首先,通过"多对多"模式将有标记的多类数据随机拆分为多个二类数据集,并以此训练二类基分类器;然后,利用多个基分类器同时对未标记样本进行预测,并利用证据组合算法挑选出可信度较高的未标记样本;最后,将高可信度的未标记样本加入到原训练样本中,以迭代更新其他的基分类器,从而提高分类器的整体性能.通过在一些公共数据集上进行实验,并与其他半监督分类算法进行对比,验证了所提算法的可行性和有效性. 相似文献
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