碘量法和BOD快速测定仪测定医疗出水BOD浓度的研究

通过碘量法和BOD快速测定仪测定雅安职业技术学院医疗出水BOD浓度,探究这2种方法的差异。采取碘量法测定6份平行样品的溶解氧BOD依次为6.89、6.67、6.73、6.62、7.03、6.76 mg·L^(-1),平均值AV为6.78 mg·L^(-1),标准偏差为0.15,相对标准偏差为0.02,具有统计学意义。采取快速测定法测定6份平行样品的溶解氧BOD依次为6.55、6.45、6.72、6.66、6.54、6.78 mg·L^(-1),平均值AV为6.62 mg·L^(-1),标准偏差为0.12,相对标准偏差为0.02,具有统计学意义。结合国家《医疗机构水污染物排放标准》(GB18466—2005)的排放标准,分别采用国标GB7489—87制定的碘量法和快速检测仪对医疗排放水进行BOD检测,符合污水排放标准。从标准差数据来看,碘量法的标准差为0.151,快速测定法的标准差为0.124,2种方法相比较,快速测定法比碘量法更精确。与快速测定仪的测定步骤相比较,碘量法在测定过程中容易受到环境温度、气压、压力、实验操作误差等因素的影响,相对来说,数据波动比较大。

生化需氧量(BOD)在线监测仪校准方法研究

本文介绍了基于紫外-可见光谱法原理的生化需氧量(BOD)在线监测仪的基本结构和工作原理,明确了监测仪的计量特性,确定了校准环境条件、测量标准、校准项目和校准方法,并对监测仪的关键性能指标的示值相对误差进行不确定度评定。同时,对不同监测仪进行试验验证。结果表明:该监测仪性能指标设置科学合理,且校准方法具有可操作性。

基于FRBPSO-RBF神经网络的污水BOD5软测量方法

污水处理过程中污水BOD5难以实时准确测量,故软测量方法逐渐被用于污水BOD5的预测,其中RBF神经网络软测量方法应用广泛,但存在训练过程易陷入局部极值等问题。为提高RBF神经网络的预测精度,提出了基于适应度排名的粒子群算法(fitness ranking based particle swarm optimization,FRBPSO),根据适应度排名与迭代次数确定惯性权重的大小,并根据粒子个体历史最优值的排名与迭代次数确定自我学习因子与社会学习因子的大小,并将FRBPSO算法引入RBF神经网络的参数训练中。基于13个基准测试函数与其他3个粒子群优化算法对比,实验结果显示FRBPSO算法的寻优能力相对较强。再将基于FRBPSO算法的RBF神经网络用于构建污水BOD5软测量模型,仿真结果表明,在测试数据中,FRBPSO-RBF软测量模型的平均绝对误差比PSO-RBF软测量模型、DAIW-RBF软测量模型、SCVPSO-RBF软测量模型分别降低了0.7178、0.2402、0.5851,平均绝对百分比误差分别降低了0.47%、0.15%、0.33%,均方根误差分别降低了0.0034、0.0015、0.0039。与其他3个基于PSO算法的BOD5软测量模型相比,FRBPSO-RBF模型具有较高的BOD5预测精度。

金山地区地表水BOD5污染指数和环保投入的相关性分析

BOD5是一种表示水体中可被微生物氧化的物质的含量,是水环境的重要参数。“十三五”期间,2016年至2020年金山区地表水BOD5浓度呈波形改善,依据BOD5单因子来判断2020年金山区17个市考断面都达到Ⅲ类水标准,BOD5浓度反复变化的原因多样,通过水体污防投入、污染减排指数的相关性分析,发现两者对BOD5浓度下降都产生了一定的作用,17个市考断面,其中南泖泾-亭枫公路桥断面的作用明显。对于金山地区地表水污染源的调查是实施金山区水环境综合整治,切实提高水环境水平,合理规划水污染治理工程的基础工作。

样品稀释倍数对测压法测定水质样品BOD_(5)的影响

文章采用测压法对样品稀释倍数与水质样品BOD5测定值的相关性进行深入研究。结果表明,WTW BOD测定仪不仅适用于含微生物适中的水质样品BOD5的测定,满足一定条件也适用于含少量微生物的水质样品BOD5的测定;另外,样品稀释倍数对水质样品BOD5的测定存在一定影响,对高浓度水质样品BOD5测定结果影响不大,对低浓度水质样品BOD5测定结果影响较大。

文献著录:认识BOD与POD

简要概述按需出版与按需印刷的概念,研究BOD与POD著录的必要性。调查我国部分图书馆、全国图书馆联合编目中心,以及CALIS的BOD与POD著录现状,建议BOD与POD著录在205字段与306字段。

基于高光谱与改进BP神经网络的水体生化需氧量(BOD)估算

生化需氧量(BOD)是用于评估水质及其污染程度的重要指标,水体BOD含量对于保护水资源、改善水环境以及维护生态平衡具有重要意义。为解决BOD传统测量存在设备昂贵易损、操作专业性强、时间周期长等问题,分别使用7种不同的高光谱预处理方法对100组水体BOD光谱透射率数据进行处理,再将高维度的光谱数据通过PCA降维,将主成分数降低至10,建立BP神经网络模型,通过比较模型的精度,拟合程度和运行效率筛选最优模型,建立了一种结合不同高光谱预处理技术和PCA降维技术的改进BP神经网络模型来实现对BOD值精准且快速的估算。结果显示,相比于基于原始数据建立的BP神经网络模型,7种结合预处理方法建立的模型在保证估算精度提高的情况下,训练时间上都有一定程度的下降,在经过PCA降维处理后又有进一步下降,其中PCA降维后的SNV-BP模型训练时间相较于未改进模型的7.4658 s,下降至3.9341 s,证明了高光谱预处理和PCA降维对高光谱数据中冗余信息有良好的去除能力,能够同时对光谱数据起到优化作用,使得BP神经网络回归模型在整体上得到性能提升,其中PCA降维后的VN-BP改进模型估算效果最为显著,保证效率的同时,均方根误差RMSE低至0.02425,R 2高达0.9929,说明改进模型为高效准确地监测估算水体BOD含量提供了一种可能的思路。

生物传感器快速测定BOD系统的稳定性研究

在前期研究工作的基础上，确定了生物传感器快速测定BOD的实验流程。研究了温度对检测结果的影响，初始BOD浓度与检测时间的关系，并探讨了检测结果的重现性及其线性范围。结果表明：恒温环境可以保持微生物活性的相对稳定，并保证了检测过程的相对稳定，检测结果的最大相对偏差7．7％，满足BOD快速测定的要求；溶液BOD浓度不同，所需的检测时间也不同，BOD浓度越高，所需时间越长。在曝气状态下，可以保证BOD浓度在200mg／L以下的样品在15min以内检测完毕。通过对线性范围的分析，该方法适宜的线性范围可达5～200mg／L。

基于GA-机器学习模型的污水处理厂BOD软测量研究

生化需氧量(BOD)是污水处理厂水质监测的重要指标。污水处理厂进水BOD指标的传统检测方法存在测试时间长、实际操作复杂等局限性,无法为污水处理厂根据进水水质波动进行工艺参数调整提供及时和准确的指导。为此,研究了使用支持向量机回归(Support Vector Regression, SVR)及极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting, XGBoost)两种机器学习模型算法对进水BOD进行软测量的可行性,同时辅以遗传算法(Genetic Algorithm, GA)进行参数优化。结果表明,采用GA进行参数优化能够提升SVR模型与XG-Boost模型的预测精度,均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)分别降低10.70%与33.33%。相比较GA-XGBoost模型,使用GA-SVR方法进行预测的结果更准确,拟合度(R2)可达0.918。研究结果可为污水处理厂进水BOD指标软测量方法的工程应用提供数据支撑。

基于IPSO-LSSVM的污水BOD预测应用研究

生化需氧量(BOD)的快速准确测量对于污水处理过程的调控至关重要。针对污水处理过程中BOD浓度测量时效性较低等问题,选择最小二乘支持向量机(LSSVM)作为BOD浓度预测模型,并选用粒子群优化算法(PSO)优化回归性能参数,同时使用自适应惯性权重计算方法对PSO进行改进,建立了IPSO-LSSVM预测模型。运用预测模型对某污水厂数据进行仿真研究以及3种误差分析,结果表明该模型具有较好的预测精度。

生物传感器快速测定BOD的研究

生化需氧量 (biochemicaloxygendemand ,BOD)是一种表征水体有机污染程度的综合指标 ,广泛应用于水体监测和废水处理厂的运行控制。由于BOD的标准测定方法需时 5天 ,不能及时地反映水质状况和反馈处理信息 ,因此快速测定BOD的方法和仪器化研究近年来得到广泛的重视。利用生物传感器测定BOD是一种有效地快速测定废水中可生化降解有机物的方法。介绍生物传感器的工作原理及其生物敏感材料 ,讨论BOD传感器的性能参数以及BOD快速测定值(BODst)与标准BOD5值的一致性问题。对现阶段市场上常见的几种BOD快速测定仪进行简单的介绍 。

BOD_(5)测定仪在污水厂进水样品BOD_(5)分析中的应用研究

通过实验对WTW BOD_(5)测定仪和传统稀释接种法测定污水厂进水五日生化需氧量进行对比研究。传统稀释法耗时较长,操作步骤复杂,药品繁杂,而BOD测定仪法测定污水厂进水BOD_(5)方法简便,节约药品,环境友好,与传统稀释法相对偏差满意,准确度较高。

在线BOD分析仪原理解析及应用

一 BOD、COD和TOC 通常我们用BOD（生化需氧量）、COD（化学需氧量）、TOC（总有机碳量）3个参数来衡量水中的有机物含量，它们主要应用于两类场合：一是水质监控，以求被测水质符合国家相应的水质标准：二是用于过程监控．以优化过程控制。

BOD微生物传感器的研制

本文是以BSA-GA为交联剂,将异常汉逊氏酵母菌(Hansenula anomalaVar.scheggil)菌体固定成膜,与氧电极偶合研制成BOD微生物传感器.在29.5℃、pH6.8的工作条件下,该传感器响应时间为2～3min,线性范围1～85mg/L,标准偏差0.91mg/L,变异系数4.2%,回收率94～107%,该电极操作简便、快速、测定的重现稳定性较好,能连续稳定测试一周以上,可作为各种污水中BOD测定的新方法.

吐蕃、Bod(蕃)、Tibet(土伯特)名称三分考论

本研究将汉文“吐蕃”、藏文bod、西文tibet的来由和演变分为三个问题考论。(1)隋末唐初,中原未闻“吐蕃”名号。吐蕃王朝建立(633年)前,玄奘已据印度人所言用汉字音译“吐蕃”(约629年)。(2)在《唐蕃会盟碑》(823年)中,bodchenpo(大蕃)与“大唐”相对。如恪守“蕃(*pi■n)”在唐代通音,“吐蕃”今音为tûu-fān。如认为“蕃”与bod对音,则今音为tǔ-bō。(3)波斯文tuput(982年)<阿拉伯文tubbat(851年)<粟特文twp'yt(825年)<突厥文tüpü(732年)。突厥人以tüpü(高地)的复数tüpü(土伯特)称呼青藏高原北部的吐谷浑。(4)从13世纪到17世纪,西文tibet从指称吐谷浑故地,经过含糊其辞阶段,再到转指吐蕃或西藏。曾德昭在《中华帝国史》(1642)中才将tibet这个概念与汉文的“乌斯藏”对应起来。

废水BOD5测定的探讨

文中通过理论推导说明了BOD5测定时应注意的问题,同时指出,为比较不同废水中可生化降解有机物的多少,测得的BOD5与UBOD(完全生化需氧量)的比值应为0.68左右,在此基础上才能可靠地计算BOD5/COD的值,进而判断废水的可生化性。最后,文中以某工业废水BOD5测定为例,对BOD5测定时需注意的问题进行了验证说明。

新型反应器式BOD快速测定仪的性能研究

BOD是反映水体有机污染的主要参数,广泛应用于水体监测、污水处理厂的运行以及水与废水处理的教学与研究工作。传统的BOD测量需要5天,耗时费力。因此,开发BOD快速测量方法及仪器十分重要。文章针对一种新型反应器式BOD快速测定仪在仪器化过程中需要解决的一些问题进行了探讨。包括固定化微生物颗粒制备、反应温度的优化、有无搅拌条件、仪器性能等。实验结果表明,最适宜的测量温度为30℃,可以利用微量曝气代替磁力搅拌,以方便仪器的制作。在对150mg/L的GGA标准液进行的5次测定实验中,测量结果的最大偏差≤10%,精密度为4.6%。该仪器的灵敏度与准确性均能满足BOD快速测量要求。

碘量法测定水中BOD5的不确定度评定

本文依据标准方法HJ 505-2009《水质五日生化需氧量的测定稀释与接种法的测定》,对采用碘量法测定水样中BOD5时的不确定度进行了评定。认为不确定度因素包括重铬酸钾称量的不确定度、量筒体积测量的不确定度和水样体积的不确定度。通过数学模型分析,对五日生化需氧量在不同浓度的测量下进行不确定度分析。

BOD生物传感器和BOD快速检测仪的发展现状

叙述了BOD快速检测仪的发展过程、现状及以后的发展方向 .着重说明在微生物选择、培养。

BOD_5的测定要点及C-BOD、N-BOD的估算——论BOD之一

该文讨论了BOD_5测定中有关恒温方式、稀释水的质量、稀释技术及操作要点等四方面的问题,着重介绍了我省在稀释技术方面较成功的经验,另外并推荐了C—BOD_5及N—BOD_5的估算方法,有关BOD_5方法原理、模式应用、质量控制等问题,将陆续发表,