污水处理提标改造工程实例

分析原工艺及原有设施情况,并详述了主要构筑物。经过原工艺处理后,出水水质只能达到《太湖地区城镇污水处理厂及重点工业行业主要水污染物排放限值》(DB 32/1072—2007)和《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB 18918—2002)的一级A标准,其中TN小于等于15 mg/L,而现在要求TN小于等于12 mg/L(水温大于12℃),所以本次提标改造工程增加了反硝化滤池,运行结果表明,采用“厌氧+缺氧+好氧+反硝化+混凝沉淀+滤布滤池”组合工艺即提标改造后的新工艺处理后,出水达到DB 32∕1072—2018排放要求,增加的处理成本为0.71元/t水。

基于点云反射特性的前方道路附着系数估计方法研究

路面附着系数是影响自动驾驶系统决策控制策略的重要因素。为实现对道路附着系数前瞻性的高精度感知,本文基于车载激光雷达设计了一种新的路面附着系数估计方法。首先采集了干燥柏油路面、混凝土路面、湿滑柏油路面、结冰路面和积雪路面构建道路数据集;基于使用布料模拟滤波和RANSAC算法进行了道路点云提取、基于高斯滤波去除反射率异常噪点;根据点云反射率随距离和入射角变化的规律将路面划分为不同区域分别提取特征;基于深度神经网络构建了道路识别模型,并基于采集数据集进行了训练,最后基于路面材质和峰值附着系数的统计经验确定了前方道路的附着系数。测试结果表明,本文提出的算法道路类型辨识精度超过99.3%,算法平均运行周期55ms,可实现实时高精度的路面峰值附着系数估计。

两级过滤AnMBR反应器的运行效能和污染特性

构建以高分子滤布及附着在其表面动态膜作为反应器的一级过滤系统及聚偏氟乙烯(PVDF)超滤膜的二级过滤系统组成的两级过滤式An MBR(F-An MBR),探究其在低浓度市政污水处理中的应用效果.结果表明,亲水性较好的聚酰胺滤布,80μm滤布在12LMH运行通量下有效拦截污泥,动态膜形成后TSS拦截率超过88%,适于F-An MBR.一级过滤显著提高了An MBR的抗污染性,PVDF超滤膜的临界通量从6LMH提升至12LMH,膜污染速率及跨膜压差的增长速率明显下降.分析显示,动态膜组件降低了膜池中50%以上的MLSS、MLVSS和EPS等膜污染物质,有效延缓超滤膜滤饼层污染的形成.然而,动态膜组件对SMP的拦截相对较弱,溶解性蛋白质含量仅减少19.34%,限制了对凝胶层污染的改善.

面向复杂山区微地貌的手持LiDAR点云滤波方法比较

本文以手持激光点云数据是否可用于进行复杂山地土壤侵蚀和地表剥蚀测量为典型实例,试验对比分析了渐进加密三角网滤波算法、坡度滤波算法及布料模拟滤波算法在地面激光雷达点云分类中的性能。具体分别采用了3种滤波对应的参数对试验数据集进行测试以获得最高性能,并对比分析而获得每种算法的最优滤波。试验结果表明:对于平缓裸露地貌的滤波处理,布料模拟滤波效果最好,渐进加密三角网滤波次之,坡度滤波算法效果最差;对于复杂山地地貌的滤波处理,渐进加密三角网滤波算法滤波效果最好,布料模拟滤波次之,坡度滤波算法效果最差。试验研究成果为优化滤波算法的参数以提高其检测微地形变化的性能提供了有价值的信息,并验证了渐进加密三角网滤波在复杂地区滤波效果的有效性。

林区机载LiDAR点云的多分辨率层次布料模拟滤波

针对现有机载LiDAR(light detection and ranging)点云滤波方法在地形起伏剧烈的林区适用性不足的问题,提出一种多分辨率层次布料模拟滤波方法。首先,通过多尺度形态学开运算选择大量种子地面点;然后,基于种子地面点,使用布料模拟法由低至高逐层构建参考地形,以快速获取高分辨率参考地形;最后,基于点至参考地形的高差区分地面点和非地面点。利用国际摄影测量和遥感学会提供的数据集和参考方法,评估该方法性能。利用在中国、美国多个代表性林区的点云数据,评估该方法的可推广性。结果表明,该方法的Kappa系数和运行时间是83.72%和34.11 s,精度和效率较经典布料模拟滤波方法提高10.49%和52.17%。相比8种参考方法,该方法能够获得更高精度,并且具有稳定的可推广性。

基于车载激光雷达点云数据的预处理研究

随着人们对数字化城市的探索以及点云数据获取方式飞速的发展,点云已成为继二维栅格的影像数据和结构化的矢量地图数据后的第三类空间数据,具有最接近物理世界刻画的数据表征能力。点云数据的预处理包含点云下采样、点云去噪和点云滤波等,点云预处理是后续进行点云分割、三维重建等操作的关键步骤。以车载激光雷达点云数据为研究内容,提出布料模拟滤波算法对车载点云数据进行滤波操作,并与数字形态学滤波和坡度值滤波进行对比,结果表明布料模拟滤波算法的Ⅱ类误差在10%以内,要小于其余两种算法,且参数设置较为简单,更有利于点云归一化。

广东某污水处理厂氧化沟工艺提质增效改造工程设计

广东省某污水处理厂一期工程原采用氧化沟为主体的工艺,提标改造后要求出水指标达到《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB 18918-2002)一级A标准及《广东省地方标准水污染物排放限值》(DB44/26-2001)的第二时段一级标准的两者较严值,实际出水部分指标(如COD、SS、TP、TN)已临近排放限值,BOD_(5)、NH_(3)-N常有超标现象。提质增效工程旨在对原有生化池、消毒池等进行改造优化,并在二沉池后端新增“高效沉淀+滤布滤池”深度处理单元。提质增效后的运行数据表明,出水COD≤14 mg/L、BOD_(5)≤3.1 mg/L、ρ(TN)≤9.5 mg/L、ρ(TP)≤0.24 mg/L、ρ(SS)≤5.1 mg/L,去除率均>90%,出水水质稳定达到设计标准,同时氧化沟曝气单位能耗降低25%,单位成本低于同类型项目水平。

面向磁浮轨道的多源点云数据的混合滤波方法

在磁浮轨道的仿真数据处理过程中,磁浮轨道点云数据的滤波提取是重要环节之一,实际应用应根据待提取的磁浮数据特性,采用高效的滤波方法。磁浮轨道的点云数据对象主要包括由无人机(UAV)倾斜摄影获取的磁浮轨道的图像数据并经过三维重建后形成的稠密点云数据、由手持式激光雷达扫描磁浮轨道获取的激光点云数据。根据这两种点云的数据特性,考虑磁浮轨道四周复杂场景的点云环境,分别对两种点云进行混合滤波。首先,对激光点云数据采用八叉树下采样方法,有效降低了点云数据的数量级,节省了运行时间。然后,分别对激光点云与稠密点云数据采用布料模拟滤波(CSF)方法,过滤了地平面点云数据,保留了非地面点云数据;采用统计离群点去除(SOR)滤波方法,筛除了大量离群点;根据磁浮轨道特征,采用直通滤波过滤了坐标范围外的点云数据。实验结果表明,在不影响磁浮轨道结构的前提下,对于采用八叉树下采样方法的激光点云数据和没有采用八叉树下采样的稠密点云数据,该方法的滤波率分别为86.15%和64.76%,经混合滤波后的两种点云数据的结构近似,点云数量处于同一数量级,为磁浮轨道点云特征提取等后续任务提供了有效保障。

一种复杂地形场景点云的WOA-CSF自适应性滤波方法

为解决布料模拟滤波算法(CSF)自适应性不高的问题,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)和自适应参数调整的改进CSF算法(WOA-CSF)。本文首先构造以误分类点云误差率最小为标准的适应度评价函数,然后采用WOA算法对CSF算法的四个参数进行自适应寻优,构建了WOA-CSF滤波算法,最后开展了WOA-CSF算法与CSF算法滤波实验的对比研究。实验结果表明:WOA-CSF算法在城市、乡镇、村庄和山区等四种复杂环境下平均Kappa系数从68.33%提升到81.54%,平均总误差率从10.54%下降到6.62%,平均I类误差率从25.87%下降到6.77%,在复杂场景下较好地滤除非地面点的同时,又极大程度上保留了地形特征。

车载激光点云组合滤波算法

为了解决传统车载点云滤波算法无法有效剔除地形坡度较大区域非地面点的问题,本文结合布料模拟滤波(CSF)算法与传统不规则三角网(TIN)的特点,提出一种基于CSF算法的改进TIN滤波算法。首先,使用CSF算法对原始点云进行滤波处理,获取初始地面点;其次,使用改进TIN滤波算法对CSF算法滤波结果进行进一步滤波,通过邻域卷积和选取种子点与构造虚拟种子点,根据滤波次数改变格网大小进行迭代滤波。使用两组地形条件不同的城市道路点云进行试验,对比不同滤波算法的滤波结果。结果表明,本文提出的组合滤波算法能够有效弥补单一滤波算法的不足,能够较好地适应城区情况。

机载LiDAR点云数据滤波方法研究

为了改善地形复杂区域机载激光雷达点云滤波效果,本文提出了一种结合布料模拟滤波与改进不规则三角网的机载LiDAR点云滤波方法。该方法实现机载LiDAR点云滤波的主要步骤为:首先,使用KD树算法将原始点云数据中的粗差剔除;其次,使用CSF对粗差剔除后点云数据进行滤波,滤除建筑物等高大地物点得到初始地面点;最后,使用改进的TIN算法对初始地面点进行进一步精滤波,得到最终地面点结果。为了对本文提出方法的有效性与优越性进行检验,使用两组实验数据进行滤波实验,结果表明本文点云滤波方法可有效降低Ⅰ类、Ⅱ类误差,对不同地形条件进行点云滤波均有较高的准确性。

基于布料模拟滤波和点云泊松曲面重建技术的土方量计算方法研究

提出了一种基于布料模拟滤波和点云泊松曲面重建技术的土方量计算方法,该方法首先通过靶标将多站数据进行配准,获得测区的整体点云数据,然后采用布料模拟滤波算法(Cloth Simulation Filter, CSF)剔除植被等非地面点,获取地面点云,第三,采用泊松曲面重建的方法对地面点云进行三维重建,依据设计要求,通过设置格网宽度得到三维模型的体积,从而实现区域土方量计算。最后,通过选择多阶次拟合来分析格网尺寸对土方量计算精度的影响。

探讨机织过滤布行业纺织设备管理的重要性

介绍了机织过滤布行业纺织设备管理的分类及其重要性,分析当前机织过滤布行业纺织设备管理中存在的问题,探讨优化策略,以期为进一步完善机织过滤布行业纺织设备管理提供方向和思路。

自来水厂排泥水处理中板框压滤脱水技术的应用

研究自来水厂排泥水处理中板框压滤脱水技术的应用,降低自来水厂的运行成本。以长桥自来水厂作为研究对象,采用板框压滤脱水技术完成自来水厂的排泥水处理,通过隔膜板框压滤机完成脱水;分析隔膜板框压滤机的设计参数,并通过过滤物质的性质选择压滤机的滤布;最终通过进泥、反吹、脱水、卸泥以及滤布清洗五个部分完成污泥脱水工作。实验表明该方法具有出泥含固率较高、脱水效果好等优势。

WPA-CSFTC模型在点云滤波中的应用

为了提升经典布料模拟滤波(CSF)算法的点云滤波精度、自适应性以及稳定性,本文提出了一种基于狼群算法(WPA)与地形认知的CSF算法。该改进滤波算法实现点云滤波的思路为:首先,将构建的地形认知模型扩展为粗精度数字高程模型(R-DEM);其次,通过点云地形归一化处理,将地形趋势与地形细节分离;最后,将经WPA优化后的CSF算法用于点云滤波中。使用某实测机载激光点云数据进行实验,并使用误差评判标准与Kappa系数对滤波结果进行精度评价。结果表明,WPA-CSFTC模型的点云滤波总误差较经典CSF算法与CSFTC算法分别降低了6.13%、9.67%,Kappa系数较经典CSF算法与CSFTC算法分别提升了23.60%、10.36%,对于点云分类效果更优,具有较高的点云滤波稳定性与自适应性。

基于车载激光点云数据的城市道路面提取方法研究

随着智慧城市建设的不断发展以及城市交通管理难度的日益增加,准确获取道路信息的研究已成为热点。本文针对城市结构化道路的空间特征,提出了一种基于车载激光扫描点云数据的道路面提取方法。该方法实现道路面提取的有效步骤为:首先对原始车载点云数据进行抽稀、降噪等预处理,使用一种布料模拟滤波(Cloth Simulation Filter, CSF)算法对预处理后点云数据进行滤波,去除非地面点对后续算法的影响;其次,使用主成分分析法估算得到各地面点局部法向量与曲率值;最后,使用改进的区域生长算法,结合各参数设置实现道路面点云的精确提取。通过两段实测数据对本文提出方法进行检验,实验结果的完整性r、准确性p以及检测质量q均在94%以上,表明在不同点云场景下,使用本文方法均能得到良好的提取结果,具有较高的适应性。

氟美特斯滤袋试验与产业化研究

为减少火电厂大气污染排放,采用布袋除尘器的形式。布袋除尘器主要应用细旦碱无碱玻璃纤维、全氟聚乙烯又称聚氟聚乙烯(PTFE)/1414纤维、芳砜纶纤维等材料,这些是耐高温的最好纤维,经开松、混和、梳理成网后,采用高速针刺缠结的方法与细旦无碱玻璃纤维大网格机织布复合,经含氟助剂整理后制成氟美特斯针刺复合过滤毡系列产品,来减少工业化生产中的废气物。

基于道路扫描点云数据的城市道路标线提取

提出了一种基于车载激光扫描点云的道路标线提取方法。该方法实现道路标线提取的流程为:首先,为尽可能减少无用点云数据对道路标线提取的影响,使用布料模拟滤波(Cloth Simulation Filter,CSF)算法提取地面点,滤除非地面点,并利用基于法向量的区域生长算法提取得到路面点;其次,将路面点投影为强度特征图,根据标线几何特征提取标线边缘;最后,根据道路标线边缘信息实现标线候选点提取,并利用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)将噪声点剔除。使用两段道路点云数据对本文方法进行验证,结果表明本文方法提取道路标线点结果的精度指标均优于对比算法提取结果,能够提取较为完整的道路标线。

车载激光扫描点云数据的道路标线自动提取方法

随着无人驾驶、智慧城市建设技术的发展,能够高效、准确地提取城市道路标线尤为必要,本文根据道路标线在车载激光扫描点云空间场景中的强度特征以及几何形态,提出了一种联合布料模拟滤波(CSF)算法、强度特征图像以及边缘检测的道路标线提取新方法。首先利用CSF算法从原始车载点云数据中提取出地面点;其次将地面点转换生成强度特征图像,基于强度特征特性图像进行图像边缘检测以及连通分析提取的标线边缘;最后引入高斯混合模型(Gaussian mixed model)对标线候选点进行分类,剔除地面噪声点。为检验本文提出算法的效果,使用两种不同类型道路点云数据进行实验,结果表明,本文提出算法道路标线提取结果的平均完整率、准确率以及综合提取质量分别为92.5%、85.9%、89.0%,均优于对比模型,验证了本文提出算法的可靠性与优越性。

基于多波束点云空间变换的布料模拟滤波算法

为解决传统布料模拟滤波算法在陡坡处存在过度滤波的问题,基于多波束点云的特点提出了结合空间变换的布料模拟滤波算法。该算法通过空间变换对点云高程进行等比例压缩,使各类地形变得平坦后再进行布料模拟滤波。结果表明,该算法与传统布料模拟滤波算法相比,在多种水下地形中滤波效果均更好,Ⅰ类误差下降至0.98%,总体误差仅1.78%,生产出的DEM产品与实际高程接近,能满足多波束水下地形测绘的生产需要。