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茶树菇废菌体对水中Cr(Ⅵ)吸附的响应面优化及机理研究被引量：28: 2010年; 采用响应面优化(Box-Behnkendesign,BBD)法对茶树菇废菌体吸附水中Cr(Ⅵ)的过程进行了优化,并设定pH值、Cr(Ⅵ)初始浓度、反应时间、摇床转速和吸附剂用量为5个影响因子,Cr(Ⅵ)吸附率为响应值,对吸附过程的热力学特征及吸附机理进行了研究.结果表明,对废菌体吸附Cr(Ⅵ)有显著影响的因素是pH值、Cr(Ⅵ)初始浓度和吸附剂用量;废菌体对Cr(Ⅵ)吸附的最佳条件为pH=1.19,Cr(Ⅵ)初始浓度为148.58mg·mL-1,反应时间为89.02min,摇床转速为180.12r.min-1,吸附剂用量为10.90g.L-1,在此条件下,实测Cr(Ⅵ)的吸附率达96%以上.用Langmuir、Freundlich及Dubinin-Raduskevich吸附等温模型对吸附过程进行拟合发现,Langmuir模型可以很好地反映茶树菇废菌体对Cr(Ⅵ)的吸附特性,在298K时最大吸附量为46.95mg·g-1.对表观热力学参数ΔG、ΔS及ΔH的计算表明,废菌体对Cr(Ⅵ)吸附为吸热的自发过程,并且吸附过程增加了体系的混乱度.最后结合FTIR图对吸附机理进行了探讨,结果表明,废菌体对Cr(Ⅵ)具有良好的吸附效果,可用于处理含铬废水,达到以废治废的目的.; 陈颖杨朝晖李小江唐志刚徐峥勇季丽丽孙红松; 关键词：响应面优化

序批式内循环生物脱氮工艺的生物脱氮装置: 本发明公开了一种序批式内循环生物脱氮工艺的生物脱氮装置，该工艺主要包括进水、生物脱氮反应、沉淀和排水排泥四个步骤，生物脱氮反应又包括由短程硝化处理到脱氧处理、由脱氧处理到厌氧氨氧化处理、最后回到短程硝化处理的内循环式反应...; 徐峥勇曾光明杨朝晖张长刘婕丝曹明孙红松; 文献传递

Ca^2＋在净水生物膜团聚体培养中的影响研究: 2009年; 通过在5组相同型号的SBBR反应器(A、B、C、D和E)内调节进水中的Ca2+含量,研究Ca2+在净水生物膜团聚体培养过程的作用影响。结果表明,进水Ca2+投加浓度为25 mg/L时驯化培养的生物膜团聚体具有较好的抗挤压能力,抗压强度达到了22 N/cm2,密度为1.059 g/cm3,活性微生物的百分含量达到了86.90%,远远高于一般污泥团聚体中的微生物含量。分析运行效果,反应器C和D的生物膜团聚体通过29 d的驯化培养就达到了一个比较好的净水效果,并能维持稳定状态,相比于一般生物膜反应器的驯化时间有所缩短。不同进水负荷条件下氨氮的去除率变化表明,反应器C和D针对不同进水负荷表现出来的适应效果明显优于其他反应器。; 彭瑜杨朝晖曾光明孙珮石曹明徐峥勇孙红松; 关键词：钙离子活性微生物水力负荷氨氮去除率

序批式内循环生物脱氮工艺及装置: 本发明公开了一种序批式内循环生物脱氮工艺，主要包括进水、生物脱氮反应、沉淀和排水排泥四个步骤，生物脱氮反应又包括由短程硝化处理到脱氧处理、由脱氧处理到厌氧氨氧化处理、最后回到短程硝化处理的内循环式反应，短程硝化处理、脱氧...; 徐峥勇曾光明杨朝晖张长刘婕丝曹明孙红松; 文献传递

新型SBBR工艺处理低C/N值生活污水的研究被引量：7: 2011年; 采用自行设计的SBBR反应器处理低C／N值生活污水，通过研究不同条件下的处理性能来寻求其最佳的运行条件。结果表明，在好彩缺氧的运行模式下，提高C／N值对COD的去除并没有太大的影响，去除率维持在85％-90％；当C／N值为6．73时，对1、N和NH4^＋ -N的去除率最大，分别为80％和85％。分段进水比一次性进水表现出更好的处理效果和抗冲击负荷能力，在相同的进水水量下，一次性进水时对COD、TN和NH4^＋ -N的去除率分别为85％、75％、81％，而采用三段式进水时对COD、TN和NH4^＋ -N的去除率分别可达96％、85％和90％。这是因为分段进水将负荷分散到各个阶段，从而提高了反应器的处理效能。; 易艳红李小江孙红松徐峥勇杨朝晖; 关键词：SBBR 生活污水 C/N值

基于ANN的SBBR-CRI处理模拟生活污水及其仿真研究: 随着经济社会的发展，水污染和水资源短缺已成为我国面临的严重问题。生活污水处理工艺越来越受到人们的关注，尤其是分散生活污水的处理工艺，由于分散生活污水水量水质变化大，水量小，其处理一度成为水处理领域的难题，研究者一直致力于...; 孙红松; 关键词：SBBR反应器人工快渗生活污水; 文献传递

基于ANN的SBBR-CRI处理模拟生活污水及其仿真研究被引量：5: 2010年; 采用序批式生物膜反应器(SBBR)与人工快速渗滤系统(CRI)工艺结合对模拟生活污水进行处理,由于该工艺影响因素与出水参数的复杂非线性关系,利用人工神经网络(ANN)对SBBR-CRI处理生活污水的过程进行仿真模拟.在MATLAB语言环境下,以DO、淹没时间/落干时间、曝气时间/停曝时间、进水COD、进水NH4+-N、进水TP为输入因素,出水COD、NH4+-N、TN和TP为输出因素,构建具有自适应学习规则的人工神经网络.结合最优网络运行参数:隐含层节点数6,初始学习率0.13,动量因子0.6,训练次数6000次,对样本仿真学习,预测值与实际值拟合度较好,样本的绝对平均误差率在7.5%之内,均方根误差均在0.085之内.结果表明,当DO为2mg/L,曝气时间/停曝时间为2/1,淹没时间/落干时间为1/3时,NH4+-N去除率能达到98%以上,TN和TP去除率85%以上,COD去除率94%以上.通过权重分析,进水NH4+-N、DO和进水TP对出水参数影响较大.; 孙红松杨朝晖曾光明刘水清徐峥勇邓久华季丽丽陈颖; 关键词：人工神经网络 SBBR 人工快渗生活污水

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孙红松