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大规模的人工神经网络建模...
抽象的人工神经网络（ANN）是一种人工智能方法的方法，为复杂过程提供了有效的预性模型。开发了三种经过反向传播算法训练的独立ANN模型，以预测EF的化学氧需求（COD），悬浮固体（SS）和曝气罐混合酒悬浮固体（MLSS）浓度的Ankara Central Wastewater处理厂。通过对模型的训练和测试进行多个步骤来确定ANN模型的适当体系结构。ANN模型产生了令人满意的预测。均方根误差，平均绝对误差和平均绝对百分比误差的结果为3.23、2.41 mg/l，COD为5.03％； SS的1.59、1.21 mg/L和17.10％； MLSS分别为52.51、44.91 mg/L和3.77％，表明可以充分使用开发的模型。总体上还证实了ANN建模方法可能具有巨大的模拟，精确的性能预测和废水处理厂的过程控制的实施潜力。
燃料电池能源 - 康涅狄格州议会
康涅狄格州需要重视弹性，并在其能源政策中重新认识到经济多样性、环境正义和对城市地区的义务。SB 882 并未推进任何这些关键目标。在热带风暴伊萨亚斯期间，康涅狄格州近 1,000,000 名用户断电，有些断电时间长达一周以上。此外，许多停电的污水处理厂被迫将未经处理的污水排入康涅狄格州的河流和溪流。根据 SB 882，这显然比使用天然气燃料电池更容易接受，这种燃料电池不会排放 NOx、SOx 或颗粒物，而且二氧化碳排放量仅为传统燃烧发电机的一小部分，当配电系统出现故障时，燃料电池会提供电力以保持污水处理厂的运行。SB 882 忽视了为医院、学校、公共安全综合体或社区提供持续电力的需求，其中许多目前依靠备用柴油发电机来维持运营，而根据 SB 882，这些发电机将被禁止使用。
BM呼吸测定法 - Surcis
这是一项由Surcis设计的技术，它将传统呼吸测定法与最先进的方法结合在一起，允许以一种快速而简单的方法进行不同类型的测试，以测量活化污泥的任何生物废水处理厂的微生物的氧气吸收和从微生物中得出的参数。
2024 年 10 月公开招标奖励.pdf
依据《市政财务管理法》（MFMA）第 116(3) 条的规定，请求批准延长合同 PSC 2018/010 的履行期限和合同授权：哈马斯代尔污水处理厂改进液体和固体处理设施的专业服务合同（04 区及周边地区）–WS 2022/204
2023 年度饮用水质量年度报告
在 2023 日历年，群山空军基地直接与区域供水商（群山市）K-Water 连接，后者从龙潭水库取水。该地表水源是群山空军基地的次要水源。供应给群山水处理厂的饮用水主要来自玉口水库。玉口水库是主要用于农业的地表水源，位于群山空军基地东北约 2.5 公里处。由于群山水处理厂正在进行翻修，因此整个 2023 年都使用了次要水源。有关这些水源的更多信息，请联系生物环境工程 (BE) 航班 (8 OMRS/SGXB)，电话：DSN 315-782-6541。 2. 饮用水污染的常见源 常见的饮用水源（自来水和瓶装水）包括河流、湖泊、溪流、池塘、水库、泉水和水井。当水流过地表或穿过地面时，会溶解天然矿物质，有时还会溶解放射性物质，还会吸收动物或人类活动产生的物质。水源水或未经处理的水中可能存在的污染物包括： 微生物污染物，如病毒和细菌，可能来自污水处理厂、化粪池系统、农畜养殖和野生动物。 无机污染物，如盐和金属，可能是自然产生的，也可能是城市雨水径流、工业或生活废水排放、石油和天然气生产、采矿或农业产生的。 杀虫剂和除草剂，可能来自农业、城市雨水径流和住宅用途。 有机化学污染物，包括合成有机物和挥发性有机物，它们是工业过程和石油生产的副产品，可能来自加油站、城市雨水径流和化粪池系统。 放射性污染物，可能是自然产生的，也可能是石油/天然气生产和采矿活动的结果。
圣克莱门特岛公共供水系统 ID #3710707...
我们的水从哪里来？NBC 从圣地亚哥市 (CITYSD) 和 Sweetwater Authority (SWA) 购买水，然后在圣地亚哥海军基地的驳船上装水，然后运往圣克莱门特岛 (SCI)。全年的大部分水都来自 SWA。Sweetwater Authority 的水主要来自四个来源：从斯普林谷的 Sweetwater 水库抽取的 Sweetwater 河、位于国家城的深层淡水井、丘拉维斯塔的咸水井，以及该地区的进口水源来自科罗拉多河和/或州水利项目。根据分配系统内的需求水平，圣地亚哥市的水可以从 Otay 处理厂或 Alvarado 处理厂分配。圣地亚哥市从圣地亚哥县水务局进口大部分原地水供应。水务局是科罗拉多河和/或州水利工程的混合体。NBC 持续监测驳船、储水箱、储水罐的水质参数，并使用消毒剂加强以保持饮用水质量标准，同时采用处理方法减少三卤甲烷（氯消毒水的副产品）。
混合、传质评估
分区处理是一种有效、快速的控制气味和去除井水中的硫化氢 (H 2 S) 的方法。奥兰多公用事业委员会 (OUC) 是佛罗里达州第二大市政公用事业机构，也是美国第 14 大市政公用事业机构。从 1990 年代末开始，OUC 在 8 个水处理厂安装了空气供给和液氧 (LOX) 供给的臭氧化系统，使用细气泡扩散器 (FBD) 溶解气体，然后使用上下接触盆进行混合、消毒，并完成氧化反应和混合，以减轻井水中的 H 2 S 污染。OUC 不断利用技术变革，例如臭氧生成和溶解方面的进步来改进其处理工艺。它还一直在用较新的氧气供给臭氧发生器升级较旧的臭氧化系统，并结合使用先进建模技术设计的侧流文丘里喷射和管道接触。本文介绍了 OUC 西南水处理厂 (WTP)、康威 WTP 和
独立报告关于：榆树叉水处理厂的认证参与水质量改进计划建筑经理处于风险的危险和建筑阶段服务CIZ-DWU-24-049E
本报告的应用程序的目的是仅用于达拉斯市议会和城市管理的信息和使用，除了这些指定的当事方以外的任何人都不应使用，也不应使用。因此，该报告不适合任何其他目的。城市审计师的办公室没有参与，也没有进行考试或审查，其目的分别是根据遵守规定的意见或结论的表达。因此，城市审计师办公室没有表达这种意见或结论。已经执行了其他程序，可能已经确定了其他情况。
引用 (APA)：Sin, G., & Al, R. (2021)。人工智能十字路口的活性污泥模型——推进过程建模的视角。npj 清洁水，4 (1)，第 16 篇文章。https://doi.org/10.1038/s41545-021-00106-5
自 20 世纪 80 年代初推出活性污泥模型 1 号 (ASM1) 以来，人们在应用这些模型方面已有十年的经验，并证明了它们在污水处理厂的设计和运行方面的成熟度。然而，这些模型在复杂性和应用准确性方面已经达到了极限。一个例子是，尽管提出了许多扩展 ASM 来描述活性污泥厂中的 N2O 生成动态，但这些模型仍然过于复杂，尚未得到验证。这篇前瞻性论文提出了一种新的愿景，即通过明确整合活性污泥模型中分子数据测量的微生物群落信息来推进过程建模。在这个新的研究领域，我们建议利用先进基因测序技术丰富的分子数据与人工智能与过程工程模型的集成之间的协同作用。这是一个跨学科的研究领域，使两个独立的学科，即环境生物技术，能够联合起来，与建模和工程界合作，为未来可持续的污水处理厂进行新的理解和基于模型的工程。