污水生物处理的数学模型与应用基本信息

书    名 污水生物处理的数学模型与应用 作    者 施汉昌 邱勇
出版社 中国建筑工业出版社 出版时间 2014年01月01日

本书共分13章,第1章概述了污水生物处理数学模型的发展历史,第2章和第3章对化学计量学和酶催化反应动力学进行了介绍,第4章系统地介绍了污水生物处理的经典模型及其应用,第5章和第6章分别介绍了厌氧生物处理反应动力学和生物膜反应器动力学,第7章介绍了二次沉淀池的模型。从第8章到第11章介绍了由国际水质协会(IAWQ)提出的ASM系列模型,包括ASM1、ASM2、ASM2d和ASM3模型,工艺概化模型的建立与模型求解,ASM模型的水质表达与动力学参数估值,运用ASM模型进行模拟的方法与流程。鉴于污水生物处理的数值模拟技术主要应用于设计和优化运行,第12章和第13章分别提供了污水生物处理工艺复算和工艺参数优化的算例。

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第1章 概述

1.1 污水生物处理技术的发展

1.2 污水生物处理的数学模型

1.3 活性污泥模型(ASM)

1.4 污水生物处理的其他数学模型

1.4.1 固定生长好氧生物处理过程的数学模型

1.4.2 厌氧生物处理过程的数学模型

1.5 小结

第2章 污水生物处理的化学计量学与能量转化

2.1 微生物细胞的经验分子式

2.2 污水生物处理的化学计量学基础

2.3 广义反应速率与多重反应的表达

2.4 细胞生长与基质利用

2.5 小结

第3章 酶和酶催化反应动力学

第4章 活性污泥法的经典模型

第5章 厌氧生物处理的反应动力学

第6章 生物膜反应器的动力学

第7章 二次沉淀池的模型

第8章 IAWQ活性污泥法模型

第9章 活性污泥工艺的建模基础与模型求解

第10章 IAWQ模型的水质表达与动力学参数估值

第11章 ASM模型用于污水处理过程模拟的方法与流程

第12章 ASM模型在污水处理工艺设计中的应用

第13章 ASM模型在污水处理厂优化运行中的应用 2100433B

作者:施汉昌 邱勇

出版社:中国建筑工业出版社

出版时间: 2014-01-01

上架日期: 201606

征订号:24895

版次:第一版

页数:308

装帧:平膜

开本:小16开

印张:19.250

ISBN:978-7-112-16184-3

污水生物处理的数学模型与应用常见问题

污水生物处理的数学模型与应用文献

水玻璃旧砂湿法再生污水生物处理研究 水玻璃旧砂湿法再生污水生物处理研究

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页数: 4页

评分: 4.3

介绍了水玻璃旧砂湿法再生强碱性污水生物处理技术的研究结果.利用硅藻依赖污水中Na+和SiO32+而繁殖的特性,在强碱性污水中提供适宜的条件培养经过驯化的硅藻,使快速生长的硅藻大量消耗碱性污水中的Na+和SiO32+,使污水的碱性显著降低.生物处理的关键技术包括:硅藻藻种的选择(选用谷皮菱形藻);在高碱性水玻璃湿法再生污水中逐步驯化得到硅藻良种;提供适宜条件使耐碱硅藻大量繁殖以消耗污水中的Na+和SiO32+离子实现回收(回收效率影响因素包括环境温度和光照度、营养物的氮源类型和氮磷比等).研究结果证明:所选用的谷皮菱形藻能将质量分数超过51.0%的Na+和质量分数超过24.0%的SiO32+从污水中提取出来,污水的pH值可由11.0降低到8.8.

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冲厕污水生物处理技术研究 冲厕污水生物处理技术研究

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主要研究了复合生物技术对冲厕污水有机污染物和NH4+-N的去除效果。结果表明,在进水COD和NH4+-N负荷分别为1.2~1.4 kg COD/(m3.d)和0.10~0.11 kg NH4+-N/(m3.d)时,出水COD和NH4+-N稳定维持在15 mg/L和5 mg/L,达到国家中水回用相关标准,满足了循环冲洗水水质要求,根本上实现了冲厕污水源头治理和资源化。

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第1章水处理与流体力学

第2章水质工程中的水力计算

第3章好氧活性污泥模型及其运用

第4章厌氧颗粒污泥反应器模拟

第5章厌氧模型运用的例子

第6章复杂厌氧消化过程动力学参数的估计

第7章EGSB反应器建模

参考文献

附录1参数表

附录2厌氧消化葡萄糖动力学方程

附录3Matlab-SIMULINK构建污水处理组态软件

彩图 2100433B

本书介绍了水处理领域涉及的模型,相关的模型分为水力学模型和活性污泥数值模型。书中首先介绍计算流体力学的基本理论,通过这些理论的介绍,读者可以理解并尝试利用主流的计算流体力学软件进行相关的流体计算。在此基础上,介绍针对给水处理中用到的水工设备、构筑物进行流体力学计算的案例。最后,介绍活性污泥模型的基本概念、理论及相应的建模案例。

综上所述, 改善板型的方法是通过板型自动控制系统实现的, 而板型控制的数学模型是板型控制系统的核心内容。人们采用不同方法对板型控制的数学模型进行了细致的研究, 在带材板型设定、预测和控制等方面均取得很大进展, 出现了应用BP 神经网络与预测控制算法相结合的板型预测模型、基于人工智能的自适应板型控制等。但是,目前板型控制方案的制定往往依靠大量的生产试验和经验积累, 缺乏比较成熟的理论方案和数学模型。

1996 年, 攀枝花钢铁公司冷轧厂引进了日立公司制造的1 220 mm 六辊HC 四机架串列式冷连轧机, 但在实际生产中板型闭环控制不理想, 不得不通过手动调节弯辊力和轧辊倾斜的方式控制板形, 板型质量出现了时好时坏的现象。宝山钢铁股份有限公司2 030 mm 冷连轧机组前面4 个机架的弯辊力, 原来是由操作人员目测各机架出口带钢的板型而现场设定的, 板型质量不稳定。技术人员通过大量现场数据, 对轧制力、轧件宽度、轧件厚度、压下量、轧辊直径对弯辊力设定的关系等主要工艺参数进行回归计算与分析, 建立了弯辊力设定计算模型。显然, 这些方法缺少理论指导, 适应面窄, 因此, 迫切需要建立具有理论基础的板型控制的数学模型。

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