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不同生态因子下LMBR处理制药废水运行效能及数学模型

摘要第1-4页
Abstract第4-13页
1 绪论第13-31页
   ·引言第13-14页
   ·制药废水的分类和水质第14-15页
     ·制药废水分类第14页
     ·制药废水的水质特征第14-15页
   ·制药废水处理技术国内外研究现状第15-20页
     ·物化法处理制药废水的研究现状第15-17页
     ·化学法处理制药废水的研究现状第17-18页
     ·生物法处理制药废水的研究现状第18-19页
     ·光合细菌处理法(PSB)第19-20页
     ·组合工艺处理制药废水的研究现状第20页
   ·微生物菌剂在制药废水处理中的应用研究第20-24页
     ·微生物菌剂的种类和应用第21-22页
     ·微生物菌剂的特点第22页
     ·微生物菌剂的应用现状第22-24页
   ·MBR在制药废水中的研究与应用现状第24-25页
     ·MBR技术特点和比较优势三级标题第24-25页
     ·MBR处理制药废水的研究现状第25页
   ·数学模型在MBR中的应用现状第25-28页
   ·神经网络模型在膜生物反应器中的应用概述第28-29页
   ·研究内容第29-31页
2 实验材料与方法第31-41页
   ·试验用水来源与水质第31-32页
   ·试验装置第32-34页
     ·传统膜生物反应器第32-33页
     ·新型MBR第33-34页
   ·新型膜生物反应器的流体力学分析第34-39页
     ·CFD技术和Fluent软件介绍第34-35页
     ·模型选用第35页
     ·模型建立及简化第35页
     ·压力分布第35-39页
   ·主要分析项目及方法第39页
   ·试验条件第39页
   ·接种污泥的培养与驯化第39-41页
3 不同反应器处理制药废水的运行效能第41-55页
   ·不同反应器对COD的去除效果第41-42页
   ·不同反应器对氨氮的去除效果第42-43页
   ·不同反应器对TN的去除效果第43-45页
   ·不同反应器对7-ACA的去除效果第45-46页
   ·不同反应器对6-APA的去除效果第46-47页
   ·LMBR微生物菌剂强化处理效果研究第47-54页
     ·LMBR2中污泥特性分析第47-48页
     ·LMBR2中污泥沉降性分析第48-49页
     ·LMBR2中VSS/55变化第49-52页
     ·LMBR中污泥比基质降解速率的变化第52-54页
   ·本章小结第54-55页
4 LMBR关键生态因子调控及其生物特性研究第55-74页
   ·容积负荷对LMBR运行效果的影响第55-57页
     ·容积负荷对废水中COD去除效果的影响第55-56页
     ·容积负荷对制药废水中氨氮去除效果的影响第56-57页
     ·容积负荷对制药废水中7-ACA去除效果的影响第57页
   ·温度对LMBR处理制药废水运行效果的影响第57-60页
     ·温度对制药废水中COD去除效果的影响第57-58页
     ·温度对制药废水中氨氮去除效果的影响第58-59页
     ·温度对制药废水中7-ACA去除效果的影响第59-60页
   ·pH值对LMBR处理制药废水运行效果的影响第60-63页
     ·pH对制药废水中COD去除效果的影响第60-61页
     ·pH对制药废水中氨氮去除效果的影响第61-62页
     ·pH对制药废水中7-ACA去除效果的影响第62-63页
   ·DO对LMBR处理制药废水运行效果的影响第63-65页
     ·DO对制药废水中COD去除效果的影响第63-64页
     ·DO对医药中间体废水中氨氮去除效果的影响第64页
     ·DO对制药废水中7-ACA去除效果的影响第64-65页
   ·基于响应曲面法LMBR去除7-ACA的最佳影响因素确定第65-66页
     ·优化试验设计第65-66页
   ·回归方程多项式选取第66-72页
     ·回归方程方差分析和回归方程系数显著性检验第68-69页
     ·双因子交互效应分析第69-72页
     ·LMBR去除7-ACA的最优参数确定第72页
   ·本章小结第72-74页
5 数学模型在膜生物反应器中的应用研究第74-103页
   ·MLR数学模型的建立及模拟结果分析第74-82页
     ·MLR在膜生物反应器中预测模拟COD的建模第74-77页
     ·MLR对LMBR中氨氮去除效果影响分析建模与预测第77-80页
     ·MLR对LMBR中7-ACA去除效果影响分析建模与预测第80-82页
   ·BP神经网络在LMBR预测出水中的应用第82-88页
     ·影响LMBR出水水质的因素及输入量的选择第83页
     ·输出量的选择第83-84页
     ·BP神经网络的拓扑结构第84-86页
     ·BP神经网络程序流程第86-88页
   ·基于ASM1的线性简化数学模型的建立及模拟预测第88-102页
     ·ASM1简介第89-91页
     ·模型组分第91-92页
     ·ASM1模型中应用于LMBR中的假设第92-93页
     ·对ASM1模型线性简化第93-95页
     ·LMBR平衡方程的建立第95-96页
     ·参数校核及灵敏度分析第96-100页
     ·计算机仿真值与实际试验值的对比分析第100-102页
   ·三种模型预测结果比较第102-103页
结论第103-105页
参考文献第105-113页
攻读学位期间发表的学术论文第113-114页
致谢第114-115页

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