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对甲酚为碳源的反硝化脱硫工艺运行效能研究

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-25页
    1.1 含氮含硫有机废水的来源及危害第11-12页
    1.2 废水传统氮、硫去除工艺研究现状第12-15页
        1.2.1 废水生物脱氮研究现状第12-14页
        1.2.2 废水生物脱硫研究现状第14-15页
    1.3 废水同步脱氮除硫工艺研究进展第15-18页
        1.3.1 同步反硝化脱硫研究背景第15-16页
        1.3.2 自养反硝化脱硫技术第16页
        1.3.3 异养反硝化脱硫技术第16-17页
        1.3.4 自养、异养联合反硝化脱硫技术的研究进展第17-18页
    1.4 脱硫微生物第18-19页
    1.5 电子介体的促进作用第19-20页
    1.6 神经网络模型第20-22页
    1.7 本课题研究目的及内容第22-25页
        1.7.1 课题来源第22页
        1.7.2 研究目的及意义第22页
        1.7.3 主要研究内容第22-23页
        1.7.4 本课题技术路线及创新点第23-25页
第二章 实验材料与方法第25-28页
    2.1 实验装置第25-26页
    2.2 实验材料第26页
        2.2.1 种泥来源第26页
        2.2.2 实验废水第26页
    2.3 分析测定方法及仪器第26-28页
        2.3.1 分析方法第26-27页
        2.3.2 实验仪器第27-28页
第三章 反硝化脱硫工艺碳氮硫同步脱除效果第28-53页
    3.1 进水碳硫比对碳氮硫脱除效果的影响第28-37页
        3.1.1 进水碳硫比对硫化物去除效果及硫酸盐和单质硫累积效果的影响第28-30页
        3.1.2 进水碳硫比对对甲酚去除效果的影响第30页
        3.1.3 进水碳硫比对硝酸盐(NO_(3~-)-N)去除效果的影响第30-31页
        3.1.4 进水碳硫比对pH的影响第31-32页
        3.1.5 微生物群落结构分析第32-37页
    3.2 水力停留时间对碳氮硫脱除效果的影响第37-42页
        3.2.1 水力停留时间对硫化物去除效果及硫酸盐和单质硫累积效果的影响第37-39页
        3.2.2 水力停留时间对对甲酚去除效果的影响第39-40页
        3.2.3 水力停留时间对硝酸盐(NO_(3~-)-N)去除效果的影响第40-41页
        3.2.4 水力停留时间对pH的影响第41-42页
    3.3 底物浓度对碳氮硫脱除效果的影响第42-47页
        3.3.1 底物浓度对硫化物去除效果及硫酸盐和单质硫累积效果的影响第42-44页
        3.3.2 底物浓度对对甲酚去除效果的影响第44-45页
        3.3.3 底物浓度对硝酸盐(NO_(3~-)-N)去除效果的影响第45-46页
        3.3.4 底物浓度对pH的影响第46-47页
    3.4 硫化物、硝酸盐及对甲酚同步去除机理初探第47-50页
    3.5 本章小结第50-53页
第四章 电子介体对反硝化脱硫工艺的影响第53-68页
    4.1 醌的种类对反硝化脱硫工艺的影响第53-57页
        4.1.1 醌种类对对甲酚去除效果的影响第53-54页
        4.1.2 醌种类对硝酸盐(NO_(3~-)-N)去除效果的影响第54-55页
        4.1.3 醌种类对硫化物去除效果及单质硫累积率的影响第55-57页
    4.2 NQS浓度对反硝化脱硫工艺的影响第57-62页
        4.2.1 NQS浓度对对甲酚去除效果的影响第57-59页
        4.2.2 NQS浓度对硝酸盐(NO_(3~-)-N)去除效果的影响第59-60页
        4.2.3 NQS浓度对硫化物去除效果及单质硫累积率的影响第60-62页
    4.3连续流验证实验第62-66页
        4.3.1 NQS对对甲酚去除效果的影响第62-63页
        4.3.2 NQS对硝酸盐(NO_(3~-)-N)去除效果的影响第63-64页
        4.3.3 NQS对硫化物去除效果及硫酸盐和单质硫累积率的影响第64-65页
        4.3.4 NQS对 pH影响第65-66页
    4.4 本章小结第66-68页
第五章 反硝化脱硫工艺神经网络模型第68-77页
    5.1 基于BP神经网络的反硝化脱硫工艺高效产硫仿真模型第68-69页
        5.1.1 输入参数选取第68页
        5.1.2 激励函数第68-69页
    5.2 BP神经网络训练第69-76页
        5.2.1 问题及解决方法第70页
        5.2.2 输入参数的确定第70-72页
        5.2.3 训练数据第72页
        5.2.4 BP神经网络仿真结果第72-75页
        5.2.5 主因子分析第75-76页
    5.3 本章小结第76-77页
第六章 结论与建议第77-79页
    6.1 结论第77-78页
    6.2 建议第78-79页
参考文献第79-85页
攻读硕士期间取得的成果第85-86页
致谢第86页

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