| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-12页 |
| 1.3 国内外的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 高盐水处理技术现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 高盐水工艺及回收现状 | 第14-15页 |
| 1.4 主要研究内容与技术路线 | 第15-18页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第16-18页 |
| 第二章 项目区概况 | 第18-27页 |
| 2.1 项目选址 | 第18-21页 |
| 2.1.1 输水方案 | 第18-20页 |
| 2.1.2 输水线路 | 第20-21页 |
| 2.2 项目区自然条件 | 第21-26页 |
| 2.2.1 地形地貌 | 第21页 |
| 2.2.2 地层岩性 | 第21-22页 |
| 2.2.3 地质构造 | 第22-23页 |
| 2.2.4 地震 | 第23-24页 |
| 2.2.5 水文地质 | 第24页 |
| 2.2.6 气象条件 | 第24-25页 |
| 2.2.7 生态环境 | 第25-26页 |
| 2.3 小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于Pi.Sigma模糊神经网络的水质评价 | 第27-39页 |
| 3.1 混合型Pi.Sigma模糊神经网络 | 第27-30页 |
| 3.1.1 模糊数学简介 | 第27页 |
| 3.1.2 模糊神经网络模型 | 第27-28页 |
| 3.1.3 混合型Pi.Sigma模糊神经网络 | 第28-30页 |
| 3.2 污水水质评价 | 第30-37页 |
| 3.2.1 水质指标浓度 | 第31-34页 |
| 3.2.2 水质标准 | 第34-35页 |
| 3.2.3 混合型Pi.Sigma神经网络的应用 | 第35-37页 |
| 3.3 小结 | 第37-39页 |
| 第四章 项目技术方案 | 第39-67页 |
| 4.1 高盐水输送系统 | 第39-47页 |
| 4.1.1 加压泵站系统 | 第39-45页 |
| 4.1.2 管道系统 | 第45-47页 |
| 4.2 高盐水净化水厂 | 第47-55页 |
| 4.2.1 技术方案概述 | 第48-49页 |
| 4.2.2 中水厂具体工艺方案 | 第49-54页 |
| 4.2.3 化工新材料园区中水厂 | 第54-55页 |
| 4.3 浓盐水综合利用项目区 | 第55-66页 |
| 4.3.1 本项目利用方案叙述 | 第56页 |
| 4.3.2 浓盐水储水池(300万m3)建设 | 第56-61页 |
| 4.3.3 蒸发晾晒塘区 | 第61-63页 |
| 4.3.4 造冰储冰区 | 第63-64页 |
| 4.3.5 螺旋藻养殖项目 | 第64-66页 |
| 4.4 小结 | 第66-67页 |
| 第五章 结论与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 结论 | 第67-68页 |
| 5.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72页 |