有机负荷与回流比对餐厨垃圾两相厌氧消化的影响

【目的】研究产甲烷相的有机负荷与沼液的不同回流比在餐厨垃圾两相厌氧消化过程中对产酸和产气的影响。【方法】以餐厨垃圾为原料,采用两相厌氧消化工艺,分别设置了不同的有机负荷与回流比,考察两者对两相厌氧消化产酸和产气的影响。【结果】沼液回流可以提高产酸相的pH,促进餐厨垃圾酸化,在产酸相有机负荷(以挥发性固体物含量计,下同)为11.33 g·L^(–1)·d–1时,回流比为10%、30%和50%处理的挥发性脂肪酸(VFA)质量浓度分别为11 598.48、12 998.41和14 967.64 mg·L^(–1),比空白处理(CK)分别提高了9.06%、22.23%和40.74%;在沼液不回流时,产甲烷相的最适有机负荷为6.38 g·L^(–1)·d–1,当负荷提高至8.50 g·L^(–1)·d–1时,系统出现了酸抑制现象,而回流比为50%时,可以提高系统的缓冲性,维持系统的稳定;回流比50%处理的平均负荷产气量(以挥发性固体物含量计)为486.14 mL·g^(-1),比CK、回流比10%和30%处理分别提高了29.84%、20.80%和9.13%。【结论】餐厨垃圾两相厌氧消化过程中,沼液不回流时,产甲烷相的最适有机负荷为6.38 g·L^(–1)·d–1;继续提高有机负荷,系统会产生酸抑制现象;当沼液回流比为50%时,产甲烷相的最适有机负荷可以提高至8.50 g·L^(–1)·d–1,系统可以保持稳定运行。

4种水生植物对兽用抗生素去除效果比较

【目的】降低生活污水和畜禽养殖废水中兽药抗生素残留污染,为植物修复和人工湿地筛选较优去除兽用抗生素植物。【方法】选择4种常见水生植物(皇竹草Pennisetum hydridum、风车草Cyperus alternifolius、美人蕉Canna indica和梭鱼草Pontderia cordata)和3种常用兽药抗生素(阿莫西林、氟苯尼考和盐酸多西环素)构建水培试验体系,研究不同水生植物对水体环境中抗生素耐受性及去除效果。【结果】水培14 d后,4种供试植物对水体环境中的3种抗生素都有一定的去除能力,并且表现出抗生素低、中质量浓度(0~100μg/L)对植株株高和叶绿素含量具有促进作用,均高于对照;高质量浓度(大于100μg/L)则抑制生长,植株株高和叶绿素含量显著小于对照处理。100μg/L抗生素胁迫14 d后,各植株的去除效率最高,其中,对阿莫西林、氟苯尼考和盐酸多西环素去除效率最好的供试植物种类分别为皇竹草、美人蕉和美人蕉,去除效率分别为55.0%、56.2%和48.3%。【结论】在去除水体环境中的兽用抗生素时,本研究中4类植物对抗生素去除效率为美人蕉>皇竹草>梭鱼草、风车草。

添加镁渣曝气吹脱预处理对养猪场沼液脱氮效果研究

为探讨添加镁渣曝气吹脱预处理对猪场沼液脱氮效果的影响,利用猪场沼气发电机余热进行沼液热曝气吹脱,同时添加氧化镁脱硫废渣(镁渣)提高pH,促进形成磷酸铵镁,强化氨氮去除。结果表明,在温度60℃、曝气时间8 h、曝气量2.0 L/min、pH为9.0时,未添加镁渣的曝气吹脱处理NH3-N去除率为61.07%;而镁渣添加量1.0 g/L的曝气吹脱处理NH3-N去除率为69.48%,其中61.07%是以NH3曝气吹脱去除,8.41%是以MAP沉淀去除;经过曝气吹脱预处理,沼液COD/ρ(TN)由0.82提高到2.43,提高了可生化性;沼液沉积物主要成分是磷酸铵镁,可作为高效磷肥利用。添加镁渣曝气吹脱预处理能够降低猪场废水氨氮的同时回收磷肥副产品。

生物炭、沸石与化肥配施的农学和环境效应的研究进展

生物炭和沸石在提升耕地生产性能和作物生产力,修复土壤障碍和改善农业面源污染等方面有着重要的现实意义和应用价值,与化学肥料科学配施可作为农业与环境可持续发展的重要战略之一。为了提高生物炭、沸石与化学肥料配施的农学效益和环境效益,简要归纳了生物炭、沸石与化肥配施的农学和环境效应研究现状,包括生物炭和沸石的性质与特征,生物炭、沸石对土壤理化性质的作用机理,生物炭、沸石与化学肥料配施的农学效应和环境效应。最后指出了生物炭、沸石与化学肥料配施存在的问题以及研究趋势。

Robust Digital Predistortion for LTE/5G Power Amplifiers Utilizing Negative Feedback Iteration

A robust digital predistortion(DPD)technique utilizing negative feedback iteration is introduced for linearizing power amplifiers(PAs)in long term evolution(LTE)/5G systems.Different from the conventional direct learning and indirect learning structure,the proposed DPD suggests a two-step method to identify the predistortion.Firstly,a negative feedback based iteration is used to estimate the optimal DPD signal.Then the corresponding DPD parameters are extracted by forward modeling with the input signal and optimal DPD signal.The iteration can be applied to both single-band and dual-band PAs,which will achieve superior linear performance than the conventional direct learning DPD while having a relatively low computational complexity.The measurement is carried out on a broadband Doherty PA(DPA)with a 200 MHz bandwidth LTE signal at 2.1 GHz,and on a 5G DPA with two 10 MHz LTE signals at 3.4/3.6 GHz for validation in dual-band scenarios.