硫自养反硝化处理地表水的极限脱氮中试研究

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研究基于地表水,进行小试探索实验并搭建中试装置,研究了不同时间下的系统脱氮效果、除浊效果和副产物生产量,为该工艺在地表水方面的工程化应用提供理论依据。
其他文献
采用激光淬火工艺对钻具用4145H钢进行了表面强化处理,并利用仿真和实验进行了验证,综合考虑硬度、耐磨性能等指标,对激光功率和激光扫描速度等热处理参数进行了优化。结果表明:4145H钢表面淬硬层硬度以及耐磨性随激光扫描速度和激光功率的增加呈现先增大后减小的趋势,当激光淬火速度为400 mm/min、淬火功率为2 kW时,硬化层晶粒细小,耐磨性能最佳,具有相变硬化效果,该优化参数可作为4145H钻具的表面处理参数。
采用等离子弧熔炼和真空感应重熔的方法制备了Ni-32%Cu合金坯锭,经热锻、热轧及退火得到实验用合金,将其置于350℃下保温0、1.5和4.0 h获得了3种不同调幅分解程度的Ni-32%Cu合金。这些合金经过总变形量为98%的冷轧后,采用X射线四环衍射仪,研究了调幅分解程度对Ni-32%Cu合金形变织构的影响。结果表明:Ni-32%Cu合金在350℃保温时发生了调幅分解,且随着保温时间的延长,合金的调幅分解程度增大。随着调幅分解程度的增加,Ni-32%Cu合金形变织构中S取向和C取向份额呈下降趋势,B取向
分别以Ni60+30 mass%WC粉末和Ni60+30 mass%Ni包WC粉末为原料,采用激光熔覆技术在45钢表面制备了Ni60/WC涂层,研究了WC初始状态对激光熔覆Ni60/WC涂层组织及性能的影响.结果 表
采用光学显微镜、扫描电镜、显微硬度仪及电子万能拉伸试验机等研究了退火温度和退火保温时间对5083铝合金热轧厚板力学性能和显微组织的影响。结果表明:随着退火温度升高与保温时间延长,5083铝合金热轧板的强度逐渐下降而伸长率增大;退火温度比保温时间对力学性能的影响更为显著;热轧过程中表层和心部变形不均匀,导致在后续退火过程中板材的显微组织演化规律大不相同。在不同退火制度下,5083铝合金热轧板材的拉伸断口均为微孔聚集性韧性断裂。综合考虑,在450℃退火保温2 h后5083铝合金热轧板材的组织和性能较好。
The reflection of a bright light source on a dynamic surface such as water with waves can be difficult to render well in real time due to reflection aliasing and flickering. In this paper, we propose
采用光学显微镜、场发射扫描电镜和布氏硬度计等研究了固溶处理对Al-Mg-4.5Si-4.5Zn合金微观组织及力学性能的影响。结果表明,固溶温度对Al-Mg-4.5Si-4.5Zn合金第二相形貌和数量影响较大,随着固溶温度的提高,合金中第二相数量降低,第二相形貌逐渐趋于球形;固溶温度和时间对合金的硬度值影响较大,随着固溶温度的提高,合金的硬度值逐步增大,在540℃时达到最大,随着固溶时间的延长,合金的硬度值先增加后降低,在2 h时达到最大;合金中第二相含量随着固溶时间的增加迅速降低,固溶时间超过2 h后合金
为促进流域水资源与社会发展相协调,分析了流域水环境现状,通过对比国内外生态流量研究现状,选择了模型计算方法,开展了基于NH 3 N和TP两种污染物指标的生态流量分析。
采用X射线衍射仪、扫描电镜、洛氏硬度计及摩擦磨损试验机等研究了不同温度回火及回火+深冷处理对M35高速钢微观组织、硬度、红硬性及耐磨性的影响。结果表明:随着回火温度的升高,M35高速钢的硬度先下降后上升,最后急剧下降;在525℃回火+深冷处理后M35高速钢的洛氏硬度最大,为67.1 HRC;与只进行回火处理相比,回火+深冷处理后M35高速钢的洛氏峰值硬度提高了0.7 HRC,回火温度由550℃降至525℃,具有良好红硬硬度稳定性。随着回火温度的升高,M35高速钢中残留奥氏体减少,晶粒尺寸逐渐增大。深冷处理
基于A286高温合金抽芯铆钉钉套局部感应加热工艺方法,研究了局部感应退火温度场对退火区组织性能和力学性能的影响,并定性地描述了局部感应退火软化机制。结果表明:A286高温合金钉套退火区的晶粒尺寸随退火温度的升高而增大,其硬度随晶粒尺寸增大而减小;在感应退火过程中,Σ3晶界的数量随温度的升高而先增加后降低,并且有一定数量的Σ9晶界产生;通过感应退火,消除了加工硬化带来的内应力,A286高温合金钉套局部感应退火硬度呈梯度变化的机理是再结晶退火作用的结果。
Recent image aesthetic assessment methods have achieved remarkable progress due to the emergence of deep convolutional neural networks(CNNs). However,these methods focus primarily on predicting genera