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公开(公告)号:CN117113803A
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202310671828.9
申请日:2023-06-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种污水生化处理中温室气体的模拟及预测方法,所述方法包括以下步骤:S100、采集污水处理厂生化池水质数据及温室气体排放数据,构建活性污泥模型;S200、建立所述活性污泥模型的化学计量矩阵和动力学速率方程矩阵;S300、验证所述活性污泥模型的连续性;S400、确定活性污泥模型的优化参数集合;S500、采用网格遍历寻优算法确定优化参数的最优组合,对所述活性污泥模型完成模拟;S600、将所述测试集输入训练好的所述活性污泥模型,运行该活性污泥模型,得到温室气体排放量的预测值。本发明公开的污水生化处理中温室气体的模拟及预测方法,为污水厂温室气体排放的评估与调控提供科学依据和理论指导,为工艺优化提供技术支持。
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公开(公告)号:CN117030632A
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202310994527.X
申请日:2023-08-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明涉及水质监测技术领域,具体涉及一种水体硝酸盐氮在线监测系统及定量测定方法。本发明使用在线全光谱仪采集水样数据,采用差分导数法实现水体硝酸盐氮定量。本发明系统包含在线区光源模块、在线区光谱采集模块、稀释区纯水模块、稀释区光源模块、稀释区光谱采集模块、光谱信息处理模块以及电源模块,能根据水体特性进行原位监测或稀释监测,线性范围广、泛化能力强。本发明系统及方法适用于市政管道污水、城市生活污水、河水、湖泊水体等多种水体的硝酸盐氮在线监测,普适性高、监测成本低,能够为水体硝酸盐氮实时监测提供有力支撑。
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公开(公告)号:CN117113803B
公开(公告)日:2024-08-20
申请号:CN202310671828.9
申请日:2023-06-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种污水生化处理中温室气体的模拟及预测方法,所述方法包括以下步骤:S100、采集污水处理厂生化池水质数据及温室气体排放数据,构建活性污泥模型;S200、建立所述活性污泥模型的化学计量矩阵和动力学速率方程矩阵;S300、验证所述活性污泥模型的连续性;S400、确定活性污泥模型的优化参数集合;S500、采用网格遍历寻优算法确定优化参数的最优组合,对所述活性污泥模型完成模拟;S600、将所述测试集输入训练好的所述活性污泥模型,运行该活性污泥模型,得到温室气体排放量的预测值。本发明公开的污水生化处理中温室气体的模拟及预测方法,为污水厂温室气体排放的评估与调控提供科学依据和理论指导,为工艺优化提供技术支持。
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公开(公告)号:CN114195322A
公开(公告)日:2022-03-18
申请号:CN202111386467.0
申请日:2021-11-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: C02F9/14 , B01D65/08 , B01D65/06 , C02F101/10 , C02F101/12 , C02F101/16 , C02F101/30
Abstract: 本发明属于污水处理领域,尤其涉及污水再生利用新生水制备三元定向技术系统及其应用。所述系统包括:定向分离单元、低盐有机浓水净化单元和反渗透浓水脱氮除磷单元,其中,定向分离单元主要通过在反渗透前设置宽流道定向分离疏松纳滤段替代超滤,疏松纳滤段含有机污染物低盐浓水与反渗透段低有机物高盐浓水分开处理,避免高盐高有机物浓水处理的困境;低盐有机浓水净化单元采用类芬顿/臭氧催化预处理后,通过臭氧活性炭最终矿化,出水回流或排放;反渗透浓水脱氮除磷单元采用反硝化滤池实现高盐浓水氮磷深度净化,排出或可作为高品质水工业回用。本技术具有良好的经济、环境及社会效益,应用前景广泛。
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公开(公告)号:CN115602258A
公开(公告)日:2023-01-13
申请号:CN202211145607.X
申请日:2022-09-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(CN)
Abstract: 本发明属于好氧池内曝气设定值探究技术领域,具体涉及污水处理厂中好氧池内曝气设定值计算方法。包括四个步骤:步骤一:污水厂生化段活性污泥机理模型的建立;步骤二:建立GA-BP神经网络模型;步骤三,定时采集当前污水处理厂进水端的水质参数值,得到监测数据集;步骤四,将步骤三中所述的监测数据集相关值对应输入在GA-BP神经网络模型中,得出好氧池曝气设定值。本发明结合了机理(污水厂生化段活性污泥机理模型)与深度学习模型(GA-BP神经网络模型),能根据污水厂的质水量变化,调节好氧池曝气设定值,进一步保证水质,节约能耗。
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公开(公告)号:CN216997948U
公开(公告)日:2022-07-19
申请号:CN202122864205.2
申请日:2021-11-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: C02F9/04 , C02F9/08 , C02F101/30 , C02F1/72 , C02F1/78
Abstract: 本实用新型属于污水处理领域,尤其涉及污水再生利用新生水制备三元定向技术系统及其应用。所述系统包括:定向分离单元、低盐有机浓水净化单元和反渗透浓水脱氮除磷单元,其中,定向分离单元主要通过在反渗透前设置宽流道定向分离疏松纳滤段替代超滤,疏松纳滤段含有机污染物低盐浓水与反渗透段低有机物高盐浓水分开处理,避免高盐高有机物浓水处理的困境;低盐有机浓水净化单元采用类芬顿/臭氧催化预处理后,通过臭氧活性炭最终矿化,出水回流或排放;反渗透浓水脱氮除磷单元采用反硝化滤池实现高盐浓水氮磷深度净化,排出或可作为高品质水工业回用。本技术具有良好的经济、环境及社会效益,应用前景广泛。
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