【摘 要】
：
为了充分发挥水资源价值，探索同一工业园区内污水处理厂与排污企业点对点用水系统的技术可行性，同步解决排污企业节水改造规模效应小、资金压力大的问题，并进一步延伸污水处理厂产业链，提供新的经济增长点，最终实现工业用水节水改造的系统性、整体性和可持续性。开展基于超滤反渗透的污水资源化利用中试试验，摸索工艺参数，优化工艺流程。结果显示：活性炭+超滤+反渗透组合工艺运行稳定，可以实现不同水质下的分级利用，是实
论文部分内容阅读
为了充分发挥水资源价值，探索同一工业园区内污水处理厂与排污企业点对点用水系统的技术可行性，同步解决排污企业节水改造规模效应小、资金压力大的问题，并进一步延伸污水处理厂产业链，提供新的经济增长点，最终实现工业用水节水改造的系统性、整体性和可持续性。开展基于超滤反渗透的污水资源化利用中试试验，摸索工艺参数，优化工艺流程。结果显示：活性炭+超滤+反渗透组合工艺运行稳定，可以实现不同水质下的分级利用，是实现基于工业园区的区域工业水资源循环利用的有效技术路线。
其他文献
为制备性能优异的石墨烯薄片/碳化硅复合粉体及探究石墨烯薄片与抗氧化剂硅粉在含碳耐火材料中的结构蚀变过程。采用埋碳硅熏蒸法制备了石墨烯薄片/碳化硅（GF-Si C）复合粉体,并探究其性能变化和反应机理;在此基础上研究了GF-Si C复合粉体对Al2O3-Si C-C质铁沟浇注料性能的影响。结果表明:反应机理为含Si蒸汽与石墨烯薄片通过气固法（V-S）生长Si C纳米线。同时含Si蒸汽附着在Si C晶
目的:建立HPLC法同时测定肾衰宁胶囊中芦荟大黄素、大黄酸、大黄素、大黄酚、大黄素甲醚的含量。方法:采用资生堂MGⅡC18色谱柱（5 μm, 4.6 mm×250 mm）,流动相为甲醇（A）-0.1%磷酸水（B）,二元梯度洗脱，检测波长为254 nm,柱温30℃,流速为1.0 mL·min-1,进样量10 μL。结果:芦荟大黄素、大黄酸、大黄素、大黄酚、大黄素甲醚的进样量范围分别在0.008 61
本文介绍了河南省观赏鱼养殖调查情况，分析了发展中存在的问题，比较河南与国内发达地区观赏鱼发展特征，探索提升河南省观赏鱼产业发展的可能途径。
目标跟踪作为计算机视觉中一项重要的任务,受到了众多科研人员的关注。目标跟踪技术在智能交通、无人机、军事等领域都存在广泛的应用。在视频序列中,目标跟踪的任务是在初始帧获得跟踪目标的位置与特征信息,在后续帧预测跟踪目标的位置。由于目前跟踪器准确度不高,运行速度慢等问题仍无法落地,所以目标跟踪技术的研究仍有重要意义。针对跟踪器中特征提取网络方式单一,模板更新方式简单或冗余,信息融合使得信息表达混乱等问题
作为制造业中重要的加工工艺之一,焊接在生产制造领域做出了重大贡献。在传统的手工焊接过程中,烟尘、飞溅和弧光等恶劣的焊接环境对焊工的身体健康造成很大伤害。因此,焊接自动化和智能化将会成为接下来研究的重点方向,将视觉系统与自动化相结合,可以使焊接机器人更快更精准地识别定位焊缝。针对当前自动化焊接过程中焊缝检测定位精度低、速度慢的问题,设计了一个基于激光光源的单目视觉系统,结合显著性目标检测、模板匹配和
随着科技的飞速发展,机器人的应用越来越广泛。移动焊接机器人作为机器人的重要分支之一,将移动技术与焊接技术集成于一体,具有广泛的应用前景。路径规划是移动技术的核心,目的是以最快的速度安全抵达指定位置。目前的障碍物环境日益复杂化,对路径规划方法的适应能力和优化性能提出了更高更迫切的要求。针对路径距离长、拐点多和规划时间久的问题,课题以智能仿生算法中的蚁群算法为基础,在简单、复杂和动态三个作业环境中对其
在洋河水库设置6个采样点,于2015年5—10月采集水样,利用高效液相色谱测定了微囊藻毒素（MC-LR、MC-RR、MC-YR）的浓度,并采用基于mcy A和mcy B基因的荧光定量PCR技术检测产毒蓝藻与产毒微囊藻种群.同时,分析了水体中微囊藻毒素浓度和组成的时空分布特征,以及产毒蓝藻与产毒微囊藻丰度的动态变化.结果表明,洋河水库微囊藻毒素（Microcystins,MCs）浓度范围为0.24~
煤气作为重要的二次能源,它的再利用率和放散率对钢铁企业有着直接的影响。在钢铁企业冷轧生产过程中,煤气消耗量会随着不同的生产状态发生较大的波动,突然过剩或紧缺不仅影响企业生产,还会加大资源与环境压力。因此,对煤气进行预测与调度成为能源管理中的重点和难点。针对煤气消耗数据非线性、不稳定、强相关的特点,建立了经验模态分解-长短时记忆神经网络的冷轧煤气消耗预测模型。经验模态分解将复杂煤气信号分解为频率由高
波前传感与测量技术在光学元器件性能检测、望远镜等复杂光学系统的装调和测试、自适应光学等领域具有重要价值。基于离焦图像的波前测量技术,采用各种算法对离焦强度图像进行解算,从而得出入射波前信息,具有结构简单、成本低廉特点。目前常用的复原算法存在迭代次数多、测量范围小等不足。利用深度学习建立传感器的模型,将离焦图像作为输入,波前数据作为输出,有望解决上述不足。首先介绍了波前传感和复原算法等基础理论和方法
轧机振动问题由来已久,以往学者对轧机振动的研究主要集中于轧机振动机理建模和振动信号分析等方面,由于板带轧机系统具有非线性、大滞后等特性,建模难度较大,所建立的机理模型与实际系统仍存在偏差,且传统信号处理方法也具有一定局限性。而采用数据驱动的方法可以很好解决该问题,从而实现对轧机振动状态的准确预测和故障诊断。针对轧机振动具有非线性、强耦合等特点,且与历史输入输出相关,建立了一种基于集合经验模态分解-