废水COD快速测定方法研究

本文利用国产微波炉作为测定废水的ＣＯＤ（化学需氧量）的消解装置,微波密封消解法与标准回流法相比,省时省电,省试剂,无需加催化剂和掩蔽剂,避免了银盐和汞盐的污染,对不同的ＣＯＤＣｒ值范围,在相应的氯离子浓度条件下测定效果较好,适于批量水样的测定和水样的连续监测,研究证明,该法具有较好的准确度和精度密,可以得到与标准回流法相近的结果。     

基于ISSA-SVR算法的近海典型水质参数遥感反演

化学需氧量（COD）和叶绿素a（Chl-a）浓度作为与光谱相关的典型水质参数,是反映水体污染程度和富营养化程度的重要指标。支持向量回归模型（Support Vector Regression,SVR）适用于小样本,广泛用于近海典型水质参数的遥感反演,但也存在模型参数选择困难、容易陷入局部最优解的问题。针对这一问题,本文构建融合反向学习和模拟退火的改进麻雀算法（Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA）,通过改进麻雀算法对SVR模型的惩罚系数和核函数参数进行参数寻优,提出了一种改进的支持向量回归模型（ISSA-SVR）。通过该模型利用实测水面光谱与水质参数数据建立COD和Chl-a浓度反演模型。利用Sentinel-2卫星遥感光谱数据对模型的精度进行验证,得到各水质参数浓度的反演精度。采用ISSA算法优化SVR建立的COD浓度预测模型和Chl-a浓度预测模型的平均相对误差（MRE）分别为20.02%和30.17%。反演结果均优于其他模型（线性回归、SVR和SSA-SVR模型）。实验结果证实,ISSA-SVR算法是实现COD浓度和Chl-a浓度遥感反演的有效方法,可为我国近海典型水质参数遥感反演及后续水体科学管理提供参考。     

磁絮凝在餐饮废水中的应用研究

以COD去除率作性能参数,考察了几种复合磁絮凝剂在高、低二种浓度餐饮废水中的絮凝效果。研究结果表明:与普通絮凝剂相比,采用复合磁絮凝剂处理餐饮废水不仅能大大缩短分离时间、减少污泥体积,还能提高絮凝效果。