杨家堡污水厂污泥脱水最佳投药比试验研究

结合杨家堡污水净化厂污泥脱水实际,通过试验得出了最佳投药比,并通过性价比的分析,得出了一些有益的结论,为合理选择絮凝剂厂家提供了科学依据。

联合容积絮凝法去除污水中磷的最佳投药量研究

实验研究了在不同磷浓度下铁盐、聚丙烯酰胺(PAM)和钢渣三者联合处理水中磷的方法。探索了在不同磷浓度下铁盐、聚丙烯酰胺(PAM)和钢渣三者联合容积絮凝处理水中磷的最佳投药量。在综合考虑各种情况下,原水磷浓度为8 mg/L时,三者联合容积絮凝最佳投加量为n(Fe)∶n(P)=2.5,PAM投加量为0.1 mg/L,钢渣投加量为4 g/L;原水磷浓度为4 mg/L时,三者联合容积絮凝最佳投加量为n(Fe)∶n(P)=3.5,PAM投加量为0.05 mg/L,钢渣投加量为3 g/L;原水磷浓度为2 mg/L时,三者联合容积絮凝最佳投加量为n(Fe)∶n(P)=2.5,PAM投加量为0.1 mg/L,钢渣投加量为3 g/L。最佳投药量下的出水磷浓度均满足《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)Ⅲ标准。

混凝投药系统中的控制方式研究进展

作为净水处理技术的核心工艺,混凝投药直接决定着出水水质。因此,混凝剂的准确投加至关重要。文章首先总结了目前净水厂常用的混凝投药系统控制方法,然后对不同类型的控制方法在混凝投药系统中的应用成果进行了归纳,并对现有研究成果的主要优点与不足进行了分析,最后展望了未来的研究趋势。

改进GA-RBF神经网络的水厂混凝投药预测

为了提高水厂混凝剂投加量预测准确性,针对投药系统易受多种水质因素影响,且投药后净水过程存在高度非线性的特点,通过改进遗传算法(GA)优化径向基函数神经网络(也称为RBF神经网络)的权值ω_i和高斯基函数中心宽度向量σ_i,构建GA-RBF神经网络净水厂投药量预测模型。Matlab仿真结果表明,GA-RBF神经网络预测模型可通过实现全局逼近来回避极值陷阱,提高了稳定性和全局寻优能力,相较于单一RBF神经网络预测模型,GA-RBF神经网络预测模型的拟合优度提高5.474%,平均绝对误差降低了4.14%,根均方误差降低3.392%,迭代速度和预测精度都有所提高,数据拟合能力更强。

亚铁活化过氧乙酸降解水中磺胺甲恶唑:投药策略和反应机理

为解决传统工艺难以有效降解水中抗生素类污染物的问题,采用亚铁离子(Fe^(2+))活化过氧乙酸(PAA)氧化降解水中典型抗生素类物质磺胺甲恶唑(SMX)。考察了PAA和Fe^(2+)投加量、药剂不同投加策略对PAA活化和SMX降解的影响,并鉴定了参与反应系统的活性物种。结果发现,PAA和Fe^(2+)浓度的适当增加,能提高SMX降解效率,但过量添加会抑制降解;从一次投加改为分次投加(投加相同的总量,但在特定的时间间隔内投加)和连续投加(投加相同的总量,但在反应时间内连续投加)时,SMX的降解效率显著提高;监测体系中Fe^(2+)和PAA的浓度发现,分次与连续投加方式均改善了PAA的活化效果。自由基捕获实验结果表明,羟基自由基(HO·)、有机自由基和Fe^(IV)O^(2+)均可能参与了SMX的降解;连续投加PAA策略下,HO·对SMX降解的贡献要大于一次投加和连续投加Fe^(2+)策略。

住院患者口服用药医嘱点评与分析

目的分析住院患者口服用药的医嘱点评结果。方法将2018年1月至2023年1月北京医院收治的9000例住院患者(9000张处方)作为研究对象,由临床药师对其口服用药处方进行医嘱点评,分析医嘱点评结果,包括不合理处方的发生率、时间分布、科室分布、不合理用药原因及医嘱书写不规范发生情况。结果9000张处方中,不合理处方张数为176张,不合理处方发生率为1.96%;住院患者口服用药不合理处方的时间分布,以2018年的不合理发生率最高(2.32%),2022—2023年的发生率最低(1.69%);住院患者口服用药不合理处方的科室分布中,以肿瘤科的不合理发生率最高(4.01%),外科的发生率最低(1.21%);住院患者口服用药不合理处方的原因中,未按药品临床应用管理规定用药最为常见,构成比为23.86%,超医嘱用药最为少见,构成比为3.98%;9000张处方中,医嘱书写不规范处方共849张,发生率为9.43%,其中包括药品名称387张、剂型规格273张、用法用量189张。结论住院患者口服用药不合理情况较为常见,应引起重视,加强用药管理。

硫酰氟熏蒸除鼠的投药剂量与作用时间的响应面模型研究

目的 :广谱熏蒸剂—硫酰氟熏蒸除鼠的投药剂量与作用时间的关系研究 ;方法 :采用静式呼吸道吸入染毒法对各组大鼠进行熏蒸处理 ,观察中毒症状与死亡情况 ,运用二次响应面回归模型对实验数据进行拟合及预测 ,并经过现场模拟验证 ;结果 :响应面模型有高度的显著性 (P <0 0 0 0 1) ,总决定系数R2 =0 884,模型的一次项、二次项与交叉项均有统计学上的显著性意义 ,其决定系数分别为 0 5 0 9,0 3 5 0 ,0 0 2 6,以该模型预测所得的硫酰氟除鼠剂量与作用时间值为依据进行现场模拟试验 ,除鼠率均达到 10 0 % ;结论 :根据本次研究基本确定了硫酰氟熏蒸除鼠的投药剂量与作用时间的关系 。

油田含油污水混凝投药自控技术

在现有的多种含油污水处理工艺中，一般都有投加混凝剂的处理过程，水质和水量等参数随时间而变化。一般处理站原水含油量为１００～１０００ｍｇ／Ｌ，悬浮固体为２０～１００ｍｇ／Ｌ，变化幅度很大。常规处理时，一次沉降罐出水含油量为５０～４００ｍｇ／Ｌ，悬浮固体...

基于人工神经网络算法的水厂混凝投药控制系统研究与开发

针对自来水生产投药工艺长滞后、非线性、多输入因子、不确定性、时变性、模糊性等特点,采用人工神经网络算法对周围环境自适应和自学习,研究和开发了一套用于水厂混凝投药的自动控制系统。系统以武汉市第一大水厂——宗关水厂为例,研究了Elman神经网络算法对控制系统混凝投药效果的影响,并基于OLE-DB开放性数据访问标准实现对WinCC工控系统样本数据读取和存储的预处理。系统主要包括投药工艺、数据查询、曲线生成、配药查询、报警日志、报警统计、药耗统计、波动评价、报警设置等功能模块,在宗关水厂的成功运行实现了混凝投药工艺生产运行参数的在线监视和全自动化运行。为水厂的安全生产提供了保障,达到了节约药耗、减少人工、降低操作人员劳动强度的目的。

给水处理投药控制的非线性数学模型及仿真

为了更好地控制给水处理系统中的投药量,本文用机理建模及分布参数系统建模的方法,建立了可用于给水处理投药过程控制的数学仿真模型,该仿真模型包括了给水处理过程中混凝、絮凝、沉淀3步最基本过程,反映了水厂各设计参数对水处理投药控制效果的影响以及混凝药剂与絮凝池、沉淀池出水浊度之间的动态响应关系.仿真模拟了水厂原水浊度发生突变对絮凝池及沉淀池的出水浊度的动态影响,仿真结果与实际水厂数据相近.研究结果可以用来进一步研究水处理过程控制,为更深入研究适用于给水处理的非线性控制方法提供良好的模拟仿真分析平台.

高浊度水絮凝投药自控系统生产试验

提出了ＰＯＡ检测值法高浊度水絮凝投药自控系统，并就该系统进行了一年多的生产试验。结果表明，该系统稳定性好，精度高，时滞小，较传统的人工投药节省药耗约３８％，且出水水质合格率１００％。

鸡粪厌氧发酵沼液混凝处理投药量预测

对某养鸡场沼气工程全混式发酵罐出水沼液混凝投药量预测模型进行了研究。采用回归分析法确定了混凝剂最优投加量的模型参数;通过回归正交试验研究了助凝剂最优投加量影响因素,建立了助凝剂最优投加量预测模型;通过中试试验,对所得投药量模型进行了验证。结果表明,混凝处理沼液混凝剂最优投加量模型为A=0.000 06C1.41;助凝剂最优投加量模型为B=0.000 148CN-0.014 2C-0.277N+26.7,原水CODCr及搅拌强度是影响助凝剂PAM投加量的重要因素;经统计检验及中试试验验证,表明所建预测模型准确可靠。

儿童哮喘吸入糖皮质激素治疗依从性影响因素分析

目的调查儿童支气管哮喘(简称哮喘)吸入糖皮质激素治疗依从性的现状,分析其原因和影响因素,以促进对哮喘病儿的长期规范化管理。方法通过问卷调查的方式,共收集296例哮喘病儿的临床资料,了解病儿糖皮质激素吸入治疗的依从性现状,分析相关原因,判断各种因素对依从性的影响强度。结果病儿的年龄、家庭月收入、居住地、使用峰流速仪监测、对疾病及药物的认知与病儿治疗依从性有关(χ^(2)=6.190~15.842,P<0.05)。年龄<6岁、居住在城市、家庭月收入高、使用峰流速仪监测、了解疾病及药物均为独立保护因素,提高吸入糖皮质激素治疗的依从性(OR=1.800~3.980,P<0.05)。有168例(56.8%)病儿存在不同程度的自行停药或减量等不遵医嘱行为,主要原因为担心糖皮质激素副作用(33.3%)及日常生活繁忙所致漏用(33.3%)。结论儿童哮喘吸入糖皮质激素治疗未按医嘱用药的主要原因为担心副作用和漏用,家长对于疾病的认识、是否坚持使用峰流速仪监测、病儿年龄、家庭经济条件及居住地都是相关影响因素。

新型混凝投药智能复合环控制系统

通过分析原水流量对水处理混凝投药系统质量控制的影响 ,阐述了单一流动电流混凝投药测控系统的局限性 。

人干扰素α2b注射液雾化吸入过程中的药雾粒度分布及沉降量的评价

目的评价人干扰素(IFN)α2b注射液雾化吸入质量的重要参数药雾粒度分布,比较不同配制方法下药雾粒度分布的差异,为临床用药提供依据和参考。方法研究时间2022年3―7月。采用激光衍射的方法测定IFNα2b注射液雾化过程中的药雾粒度分布,并比较不同配制方法下药雾粒度分布的差异。利用文献发表的不同大小颗粒在呼吸道沉降的分布系数和测定的不同大小药雾颗粒的体积累积分布数据,估算出不同呼吸道区域IFNα2b药雾颗粒的沉降量。结果随着雾化时间的延长,药雾颗粒体积平均直径有稍许增大趋势,在全部雾化过程中,IFNα2b注射液(1 mL药液∶1 mL生理盐水)药雾颗粒的平均特征粒径X_(90,3)为(7.88±0.09)μm,X_(50,3)为(2.80±0.05)μm,X_(10,3)为(0.82±0.01)μm。雾化吸入IFNα2b注射液适宜用生理盐水稀释,最佳稀释比例为1 mL药液加入1~1.5 mL生理盐水,药雾颗粒体积平均直径为3.61~3.67μm,0.5~5.0μm的药雾颗粒的体积百分含量为72.72%~73.82%。若雾化吸入300万IU人干扰素α2b,约有159.09万IU药物分布于鼻咽部,约37.49万IU药物进入肺部,约13.35万IU药物分布于气管支气管区域。结论雾化吸入IFNα2b注射液最佳配置方法是1 mL药液加入1.0~1.5 mL生理盐水稀释,此时,产生的适合于呼吸道药物递送的药雾颗粒体积总量最多,可使较多药雾沉降分布于气管支气管以及肺泡区域。

混凝投药智能控制系统实现方法的探讨

针对水处理混凝投药过程的工艺特点 ,介绍了两种人工智能方法 :对基于多项水质参数的混凝投药系统 ,提出利用人工神经网络方法实现混凝剂的优化投加控制 ,对于基于透光率脉动检测值的单因子混凝控制系统 ,提出利用模糊逻辑推理实现不同水质条件下的透光率脉动混凝投药系统设定值的在线自修正 ,初步解决了这一技术在常规浊度水应用中存在的问题。

复合投药混凝法预处理低温生活污水的试验研究

通过对低温生活污水混凝试验得知,采用PAC(聚合铝)与 PAM(聚丙烯酰铵)复合投药方式,在低温条件下,比单一混凝药剂具有更高的处理效果.能使CODCr的去除率达到 55%以上.此方法在减少投药量,降低运行成本的同时也减轻了后续处理工艺的负担.

基于神经网络的混凝投药系统预测模型

对目前水厂实际运行过程中混凝剂投量的确定及影响因素进行了分析 ,通过引入神经网络预测理论建立了混凝剂投量的预测模型 ,并以某水厂的实际运行数据对该模型的性能进行了验证。结果表明 ,网络预测模型具有很强的自学习性、自适应性和容错性 ,通过网络的在线自学习 ,可使预测结果的准确度明显提高。利用该模型可实现混凝剂投量的在线预测控制 ,为实现混凝剂的最优投加提供了一条有效途径。

净水厂混凝投药模糊控制方法

本文结合净水厂工程实例介绍水厂混凝投药模糊控制方法。该方法能够解决水厂混凝剂投加控制系统中存在的非线性、时滞性和模糊性问题,从而实现现场混凝投药自动控制。以一个单点模糊控制器的工作原理为例说明了混凝投药模糊控制系统中的核心技术的设计原理。本文提出的方法经工程实践取得了预期成效。

流动电流混凝投药控制系统的适用条件

针对实际混凝投药监测或控制中所涉及的若干重要问题,阐述了流动电流投药控制系统应用的水质条件、混凝剂条件和仪器条件,明确了该系统的应用范围,提出了相应的限制因素及其对保证混凝投药监控效果的实际意义。