UV/H_(2)O_(2)工艺降解饮用水中的亚硝基二苯胺

采用紫外光/双氧水工艺(UV/H_(2)O_(2))降解亚硝基二苯胺(NDPhA),研究了各试验条件对NDPhA去除率的影响,并讨论了其反应动力学.试验表明:UV/H_(2)O_(2)能够有效降解水中的NDPhA,降解过程符合一级反应动力学;将H_(2)O_(2)投加量控制在30μmol·L^(-1),经过光强为420μW·cm^(-2)的紫外光照射40 min后,NDPhA去除率达96.8%.

高铁酸钾去除饮用水中亚硝基二苯胺的研究

选取亚硝基二苯胺(NDPhA)作为目标污染物,采用高效液相色谱法,研究在不同反应条件下高铁酸钾(K_(2)FeO_(4))对NDPhA的去除效果,探讨其动力学规律。结果表明:随着反应的进行,NDPhA的去除率不断上升;K_(2)FeO_(4)投加量对去除效果的影响显著,随着投加量的增加,NDPhA的去除率不断升高;pH值影响NDPhA的去除率,当pH=6时,NDPhA的去除效果最好,去除率为64.47%;温度升高能促进NDPhA的去除,但促进作用不明显。K_(2)FeO_(4)降解NDPhA满足一级反应动力学规律。

基于人工智能的市政道路智能化施工技术研究

在当代建筑工程领域,随着科技的迅猛发展,特别是人工智能(AI)技术的不断成熟,其在市政道路施工中的应用已经成为一个值得深入探讨的新兴议题。人工智能在建筑领域的兴起不仅预示着施工方法和管理流程的根本性变革,也展现了其在提高施工效率、质量控制和安全管理方面的巨大潜力。本文综合探讨了人工智能在建筑工程领域的应用,重点研究了基于人工智能的市政道路智能化施工技术,包括自动化与机器学习在施工规划中的应用、智慧管理在施工监控中的运用,以及智能检测在质量控制中的作用,旨在全面展示人工智能技术在提升市政道路施工质量与效率方面的潜力和实际成效。