头孢氨苄降解菌的分离鉴定及其降解特性

从生活污水处理厂污泥中筛选出一株能高效降解头孢氨苄的菌株CQ2,鉴定为苍白杆菌(Ochrobactrum sp.)。考察了温度、pH、混合强度和接种量等对CQ2菌的生长和头孢氨苄降解率的影响,确定最佳培养条件为温度30℃、pH 7.0、转速150 r/min、接种量5%(体积分数)。在该条件下培养CQ2菌28 h,对水中初始质量浓度为10 mg/L的头孢氨苄的降解率可达100%;CQ2菌对其他抗生素的降解效果为:培氟沙星<磺胺嘧啶<土霉素<阿莫西林。基于液相色谱-串联质谱仪(LC-MS/MS)测定的降解中间产物,提出了CQ2菌生物降解头孢氨苄的初步路径。

光伏与“光伏+水务”在污水处理厂的应用现状

在环境保护压力和国家政策的双重推动下,太阳能光伏技术作为一种低碳排放和低碳足迹的方法成为了当前研究的热点,污水处理厂因其独特的空间分布和处理流程很适合嵌入光伏技术。介绍了国内外的光伏-污水厂应用现状和实例,其中国外的光伏-污水厂技术相对成熟并逐步实现了电力自给自足,而国内的光伏-污水厂自2011年在政策鼓励下开始发展,目前发电量和强度结构等问题仍待进一步研究;总结了光伏和水务结合过程中的具体关键技术,如非晶柔性薄膜电池组件、钢结构支架、柔性支架、储能技术,以及“光伏+水务”的智能化管理技术;最后介绍了国家在光伏技术与污水处理领域所推进的相关激励政策。光伏-污水厂具有显著的能源替代优势,虽然存在一些供电不稳定和运作上的问题,但在政策激励和技术创新的推动下仍能在当前获得较大的收益。

人工智能在电化学水处理过程中的应用

近年来,通过人工智能建立的模型可以对工业过程进行精确调控,人工智能应用于电化学水处理技术过程得到了广泛关注。在电化学水处理过程中,人工智能模型可以降低电化学过程的能耗,获取最优能效比。本文对人工智能在电化学水处理的应用进行了综述、分类和归纳,并介绍了其应用方法,概述了人工智能应用于电化学水处理过程的特点、优势以及局限性,比较了用于电化学水处理的人工智能建模与响应面模型、回归模型和经验动力学模型的优劣。进而提出了人工智能在工程应用上的改进思路,为相关研究提供了参考。

臭氧相关水处理工艺及其传质特征研究进展

通过对臭氧的性质和不同的反应机理介绍,回顾了臭氧在水处理中的应用发展概况,并介绍了臭氧在实际处理应用中的设备的3个关键部分,包括臭氧发生器、臭氧接触反应系统和臭氧破坏装置。在工艺设计、活化及催化方法开发的基础上,臭氧在水中传质过程的优化也是技术创新的重要环节,所以本文阐述了臭氧的传质速率影响因素,而臭氧接触器是改善传质的具体工程手段。基于人们对臭氧传质过程的理解,逐渐对臭氧接触器进行了设计和改进,本文对几种典型类型的接触器的发展历程和研究现状进行了介绍,并且对其各自的传质特征研究进行对比与总结,结果得出大流量工况下静态混合器的体积传质系数K_(L)a高达2s^(-1),而小流量工况下射流式接触器和微气泡反应器的KLa可分别达到216.15s^(-1)和4000s^(-1),并且发现臭氧反应中仍有某些问题需要进一步研究,如气泡直径等参数可以多加注意和臭氧体系中的界面反应的进一步研究。

MoO3/TiO2纳米管的制备及其光催化降解多环芳烃的机制

本研究将热分解法制备的MoO3与水热法制备的TiO2纳米管复合,得到具有高太阳光催化活性的MoO3/TiO2纳米管异质结催化剂.研究中以芘为模型多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs),探究了MoO3/TiO2纳米管模拟在太阳光下催化降解PAHs的效果及效率提升的机制.结果表明,MoO3和TiO2纳米管间形成的p-n异质结结构,降低了材料的能带间隙而获得更高的可见光利用效率,并有效促进了电子和空穴的分离,从而提高了复合材料的光催化活性.1%MoO3/TiO2纳米管催化降解芘速率(k)较MoO3和TiO2(锐钛矿)分别提升了5.3倍和1.5倍.催化体系中产生的·OH和光生空穴在芘的降解中起主要作用.

基于BP神经网络的电化学还原硝酸盐过程智能控制

电化学还原硝酸盐过程关键在于该废水处理过程中参数的有效控制。基于硝态氮电化学还原的测试数据和各参数间的相关性,得出与出水效果密切相关的四因素,即反应时间、初始浓度、初始pH和电流密度,采用BP神经网络算法建立了电化学法还原硝态氮的预测模型,并验证了模型的准确性。结果表明,4-7-1型BP神经网络网络构型最优,模型预测的去除效果与实测值相吻合,R2为0.9095。利用BP神经网络模型对参数调控,可以优化电化学处理过程:对电流密度进行阶段性调控,在相同处理量下可降低15%的能耗;在水质波动情况下进行电流密度控制,在相同处理时间内可保证出水达标。该研究结果可以为智能控制电化学去除硝态氮的过程提供参考。

神经网络BPNN模型机器学习方法应用于电化学去除氨氮过程的预测与优化

利用反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)建立氨氮去除效果预测模型和智能控制策略。模型由具有BPNN模型的预测模块和控制模块组成。首先,采用4层隐藏层(每层60个神经元)和负反馈调节机制开发BPNN算法,优化模型并预测氨氮去除率。参数分析及响应面模型对比结果表明所提出的BPNN模型具有更好的决定系数(0.9580)。根据水质变化和确定的氨氮去除率目标,通过BPNN模型获得电化学过程中电流智能调控策略,该智能控制策略减少了水质波动对氨氮去除的负面影响,并使能耗降低38%。

旋流反应脱除天然气中CO2研究

以离心强化传质机理为基础,将天然气脱碳吸收反应引入旋流场内进行;采用实验和CFD(Computational Fluid Dynamics)两种方法研究了不同条件下旋流反应器内各组分的浓度分布,考察了胺液(MEDA)作为吸收剂对CO2脱除率的关键影响因素。研究结果表明:操作气速有一个最佳范围,在这一气速范围内,CO2脱除率保持在一个较高水平;胺液吸收CO2反应非常迅速,在进入旋流反应器后反应物浓度快速降低,变化趋势呈现旋转涡流的形态;随着进口CO2浓度的增大,CO2浓度衰减的趋势有所减弱。20℃时,D75mm旋流器在进口流量36m3/h工况下,n(CO2)/n(MDEA)在0.25~1.0范围内,其比值越大,CO2脱除率越低;当n(CO2)/n(MDEA)=0.25时,CO2脱除率最高可达99.5%以上,可满足天然气脱除CO2的需要。

FeOCl层状材料及其插层化合物:结构、性质与应用

氧基氯化铁(FeOCl)是一种典型的Fe基层状材料,于20世纪30年代被发现,并于20世纪70年代起作为一种优异的插层主体在超分子插层化学领域进行了大量的研究。FeOCl的层状结构赋予了其远比传统铁(氢)氧化物更加灵活的调变空间,自2013年第一次发现FeOCl具有优异的固体Fenton活性以来,围绕FeOCl及其插层化合物在催化、能源等领域涌现了大量的应用性研究,展现了其巨大的发展潜力。本文首先对FeOCl及其几种典型的插层体系进行了介绍,重点对插层诱导的FeOCl晶体和电子结构变化进行了讨论,然后对FeOCl及其插层化合物在水中污染物高级氧化降解、电极材料以及其他新兴领域的应用研究进展进行了综述。最后,从FeOCl的结构设计和稳定性等方面对其未来的开发应用趋势进行了展望。

气泡尺寸对清洗固体表面油脂及颗粒污染物的影响

为明确气泡清洗技术在罐底油泥清洗中的应用情况,考察了气泡尺寸差异对固体表面清洗效果的影响。搭建了玻璃表面油污气泡清洗可视化实验装置,并设计了气泡发生器。该发生器可通过调节气液比产生多种尺寸分布的气泡。实验中产生的气泡直径分布于80~1200μm。研究了气泡尺寸、清洗时间、距离和角度等参数对清洗效果的影响,结果表明,在液体流量为2.5 L·min^(-1)条件下,清洗去除率随气泡尺寸的增大而提高,气泡的平均直径为800μm时的清洗效果最好,能够将去除率从用水清洗的4.5%提高到68.3%,且当基底与水流方向为45°时的清洗去除率高于垂直或平行放置。上述结果说明,气泡撞击和破裂产生的水射流和涡流冲刷作用是主要的清洗机制。本研究结果可为高效处理油泥污染问题提供理论和实践参考,为罐底油泥清洗开拓新的解决路径。