添加铁氧化物和活性炭对玉米秸秆两相厌氧消化性能和微生物学特性影响研究

为了提高玉米秸秆厌氧消化性能,将铁氧化物（Fe₂O₃,Fe₃O₄）和活性炭分别添加到玉米秸秆两相厌氧消化系统中的酸化相和甲烷相进行试验。结果表明,在酸化相和甲烷相中分别添加Fe₃O₄粉末和活性炭粉末（PAC）的试验组效果最佳。Fe₃O₄粉末添加到酸化相后,挥发性脂肪酸（volatile fatty acids,VFAs）与乙醇的总含量比对照组中两者的总含量提高了25.4%。酸化结束后加入活性炭粉末继续进行甲烷化试验,玉米秸秆累积产甲烷量达到7 965 mL,比对照组提高了27.8%。与对照组相比,添加Fe₃O₄粉末和活性炭粉末试验组的t₈₀（累积产甲烷量达到总甲烷产量的80%所用的时间）缩短了8 d,电导率提高了33.3%。从微生物群落角度分析,在Fe₃O₄+PAC试验组中,细菌优势菌属为Clostridium_sensu_stricto_1,古菌优势菌属为Methanobacterium,可以提高H₂利用率并且促进厌氧过程中的直接种间电子传递（direct interspecies electron transfer,DIET）。因此,Fe₃O₄粉末和活性炭粉末的添加可以有效提高玉米秸秆厌氧消化产甲烷潜力。     

基于人工神经网络的联合厌氧消化产气预测模型

有机固体废物厌氧消化为非均相体系,预警调控对系统的稳定运行非常重要。为了准确预测负荷跨越式提升的联合厌氧消化体系的日产气量,利用灰色关联分析方法量化了厌氧消化体系中常见因素间的关联度,评估了厌氧消化体系的复杂程度,构建了反向传播（back propagation,BP）神经网络对日产气量进行预测。结果表明,各指标间的灰色关联度均大于0.7,表明厌氧消化体系中各参数之间关系的高度的关联性和复杂性。利用试验获取的148组数据作为BP神经网络的训练集和测试集,构建的BP神经网络精度较高,对148组样本数据的平均预测准确率达到99.17%,对日产气量具有较好的预测能力。     

KOH预处理玉米秸秆与猪粪混合厌氧消化过程中性能参数变化规律研究

为了探究KOH预处理玉米秸秆与猪粪厌氧消化过程中性能参数的变化规律,采用间隔卸料的方式在中温条件下进行厌氧共发酵,结果表明：预处理玉米秸秆与猪粪混合后可以改善产气性能,提高厌氧消化效率。经KOH预处理后的玉米秸秆与猪粪混合原料的产气高峰比未预处理的玉米秸秆与猪粪混合原料的产气高峰提前了3~6 d,产气速率和累积甲烷产量分别比未预处理组提高了9.6%~65.6%和13.8%;预处理可使原料消化更彻底,有机物去除率达到71.1%;修正后的Gompertz方程能较好地反映厌氧消化产甲烷过程,其中预处理组的产甲烷率速率（基于挥发性固体含量）比未处理组提高了8.8%。因此,采用KOH预处理玉米秸秆可以提高混合厌氧消化的产甲烷性能。     

从对澳门供水南系统运行看河口供水工程的局限性

1 前言 由于珠海是水质性缺水地区,受季节性咸潮严重影响,加之无足够库容调节,又因澳门供水需求量逐年的增加、内河道因城市开发的污染.尤其于1989～1990年冬季枯水成潮期成度严重超标亦无法取水,咸期(每年的10月至次年的4月)保证率很低,使得对澳供水南系统这一以西江出海口为取水点的供水工程的局限性越来越明显,随着取水点上移,工程规模变大,在提高保障率的同时,运行成本成倍提高,工程的经济性恶化.