用于高级废水处理的 nrPUR TM 膜生物反应器 Enereau nrPUR TM 膜生物反应器 (MBR) 是可靠、强大且久经考验的活性污泥 (AS) 技术与膜过滤固液分离工艺的组合。nrPUR TM MBR 解决方案旨在可靠且一致地将生活废水处理至安全、可重复使用的水平,它以易于使用和维护且价格合理的平台提供全球最先进的废水处理技术。MBR 技术在世界各地广泛用于各种再利用应用,包括景观和农业灌溉、再生工艺用水和含水层补给,是解决水资源短缺和增强可持续性的最具成本效益的选择之一。活性污泥法 100 多年来,AS 技术已在世界各地数以万计的应用中得到使用,将来自各种市政、工业和商业应用的废水处理至安全排放或潜在的再利用质量水平。 AS 技术是一种生物工艺,利用有益细菌或微生物消化废水流中的有机物,在称为混合液的肉汤中消化,产生二氧化碳、氮和死细胞物质等残留废物副产品。这些死细胞物质可能与其他不可生物降解的固体(如无机盐、砂砾、垃圾等)结合,必须定期从系统中“排出”,称为废活性污泥 (WAS)。
摘要。该论文证明了开发信息系统的需求,该信息系统能够监视与收集,运输,过滤和使用废水的所有流程,从任何个人资料的农场中进行废水。这些农场用水进行活动,随后对环境污染了危险。根据污染程度,确定使用这种水的规则和手段。信息系统的开发概念允许监视设备状况,污染水平,以对当前维护提出建议。应用分析和合成方法的应用可以定义信息系统用户功能功能功能和类别的要求。将面向对象的设计方法应用于所获得的结果,以创建软件产品的图形用户界面的原型。
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引入现场废水处理系统(OWTS),也称为化粪池系统或分散系统,处理废水并将所处理的废水返回到环境中。由于自然危害和极端天气,废水处理系统(包括集中式系统和OWT)可能会受到损害,并且需要更大的监督或更频繁的基础设施调整以确保适当的性能。废水处理系统故障可能导致未经处理的废水释放到环境中,从而增加了病原体暴露和土壤,地表水和地下水的污染风险。这些系统的脆弱性取决于几个因素,例如位置,使用和基础架构条件。例如,当暴露于不断变化的环境状况时,过时且维护较差的系统可能会看到比正确维护的系统更大的性能影响。适应废水系统更具弹性,需要房主和社区来确定当前和预期的影响,并制定个人和社区特定的缓解策略。
本文档包含战略规划领域(2级集水区)的资产,特征和绩效数据,并已由西南海水有限公司(Souts Water Limited)准备,目的是为我们的排水和废水计划提供有关资产,风险和拟议干预措施的特定详细信息。文档中显示的各种性能和其他指标中显示的数据记录可能与监管报告的数据不完全一致。这部分是由于基于集水的一些数据的总和以及与监管报告时间范围相比,已经整理了DWMP数据的时间范围的较小差异。
•废水系统通常平均每百万加仑流量为1-15°grit,在暴风雨事件中具有较高的范围•卫生:1-4𝑓𝑡 /mg /mg•组合:4-15𝑓𝑡 /mg•通常,砂砾通常是在卫生填充物或埋葬的情况下,因此必须保留卫生纪录,因此要保留较精确的记录。
使用专为现实的能源产生投影而设计的复杂计算器,这些预测是所有潜在因素,包括现场环境条件,面板类型,间距配置和加热系数。每个太阳能电池板类型具有不同的能力变化。这些能力还取决于将它们放置在何处以及面板本身的物理组成。可行性研究不一定需要精确的计算,而是可以准确地说明现实的生产能力。
抽象的废水处理对于环境保护至关重要,但是传统的生物学方法通常会因效率而困难,尤其是在不同的进水疾病下。本研究通过整合机器学习(ML)和遗传优化来解决常规生物处理的局限性,以提高降解效率。目标是开发一个AI驱动的模型,该模型优化了关键参数,例如温度和溶解氧,以改善化学氧需求(COD)和生物氧需求(BOD)的去除。数据收集包括进水和废水质量参数,这些参数通过标准化和异常处理进行了预处理。方法涉及测试多种ML算法,梯度提升是COD的最准确,最精确的均方根误差(RMSE)值为7.1,BOD为6.8。遗传算法优化了参数设置,与传统方法相比,分别达到58%和55%的COD和BOD降低,为42%和38%。灵敏度分析确定温度和溶解氧为关键因素,证实了实时,AI驱动的调整在维持污染物去除效率方面的有效性。这些发现将AI驱动的优化作为一种有前途的,可扩展的解决方案,用于增强废水处理过程,从而对常规方法进行了重大改进。
此预印本的版权所有者此版本于 2021 年 6 月 1 日发布。;https://doi.org/10.1101/2021.05.30.21257992 doi: medRxiv preprint
这使得我们能够在整个企业范围内采用一致的方法,利用服务和基于价值的决策来规划、管理和做出投资决策。它使用前瞻性的方法来预测风险的变化,告知何时应降低风险,并使用干预措施的层次结构来确定适当的解决方案。使用服务衡量框架 (SMF) 对每个解决方案的风险降低和增加的收益进行量化和分配价值。SMF 使用四种资本(自然、社会、人力和财务/建设)将风险和收益货币化。在 EDA 中运行优化时,将对解决方案进行评估,以确定最具价值的选项和相关的最佳实施时间,这也有助于在给定的财务约束内有效地降低项目级风险并实现所需的绩效目标。
