"A/O/MBR+RO"工艺处理垃圾渗滤液的中试研究

垃圾渗滤液是一种成分复杂的高浓度有机废水,若不加处理而直接排入环境,会造成严重的环境污染,研发高效可行的渗滤液处理工艺具有重要意义.通过建立"缺氧(A)/好氧(O)/膜生物反应器(MBR)+反渗透(RO)"中试设备,现场处理实际垃圾渗滤液,探讨进水浓度和温度条件对垃圾渗滤液中污染物去除影响,考察"A/O/MBR+RO"工艺处理垃圾渗滤液的工艺可行性.结果表明:该工艺在冬季时(5～15°C)对COD、NH_3-N、TN去除率仍可达60%、63%和47%左右.冬季低温时,MBR出水中含有一定的NO_2-N,而此时COD满足不了完全反硝化需求,初步说明可能存在一定的短程硝化反硝化.对MBR出水进行RO深度处理后,出水中NH_3-N、COD和TN等水质指标均达到《生活垃圾填埋场污染控制标准》(GB16889-2008)要求.     

缺氧-平板膜生物反应器处理焦化废水的研究

采用缺氧(A)-平板膜生物反应器(A-MBR)中试设备于不同负荷下连续运行处理实际焦化废水,并与柳钢缺氧-好氧(A-O)活性污泥处理工艺的去除效果进行了对比。结果表明,运行期间A-MBR工艺的处理效果优于A-O工艺。随着运行负荷的不断提高,A-MBR工艺对COD去除率基本高于A-O工艺。A-MBR工艺对NH3-N、酚类和氰化物均有较高的去除率,化学在线清洗可有效缓解平板MBR膜污染。     

基于改进YOLO6D的缸盖位姿估计算法

<正>针对机器人在分拣、装配等应用场景中,工件难以被识别和位姿精准定位的问题,本文以视觉引导机器人抓取缸盖为对象,提出一种基于YOLO6D改进的目标位姿估计算法。该算法使用Darknet53作为模型的特征提取网络,对输入的RGB图像进行处理,进而提取特征。该算法在自建的Line Mod格式的缸盖数据集中效果较好,其中2D投影误差精度达到83.65%,ADD精度达到98.92%,5cm5°精度达到95.44%,为基于视觉的工业机器人抓取应用提供了借鉴。