简介:摘要:随着工业企业的不断发展,企业用水量也在不断增加,造成水资源浪费比较严重,进而引起水资源严重匮乏,针对现在的用水形势,对污水进行深度处理然后再生利用是非常重要的趋势。水厂主要通过生物活性炭、膜生物反应器和臭氧等方法对污水处理进行排放,并且进行深度处理来达到再生水的标准,与新鲜水的水质相比再生水中的离子种类和有机物含量对比较大,需要进行有效的缓腐蚀和杀菌。炼厂作为我国重要的工业之一,在其生产和加工的过程中往往消耗很多的水资源,排放的废水量更大,更多,用于处理消耗的技术也会同样要求更高,可以利用再生水回用代替生产中所需要的循环水和系统水,这样可以降低对水资源的消耗,可以进一步实现企业的可持续发展[1]。对国内部分城市地区或单位的再生水设施建设、处理技术、经济投入等开展了研究,总结和分析现有污水再生处理系统在技术和经济方面的经验和存在的问题。
简介:摘要:对矿山各种水量之间的平衡关系,对生产用水进行合理回收利用,对剩余水进行达标排放,企业可以在保护当地生态环境的基础上更好地完成节水目标,推动区域水资源可持续利用。矿山在实现水量平衡目标时,存在着原矿硫化物成分含量高、高浓度重金属离子难降解、选矿药剂残留等亟待解决的问题,探索矿山在排水再利用方面对各单元排放废水的处置工艺迫在眉睫。工业用水利用系统中存在着水源泵取水量大、循环水利用率较低、管网供水压力过高、整个供水系统能耗大等问题,而沉淀后的尾矿库澄清水却无为地外排。为使选矿过程尾矿水循环回用,达到多利用循环水,少取新水,少排或零排废水,实现科学用水和节能减排增效的目的。
简介:摘要:本文针对车辆使用过程中的润滑油换油周期进行了预测方法的研究。润滑油是保证发动机和其他机械部件正常运行的重要因素之一,合理的换油周期可以有效延长机油的使用寿命,降低车辆维修成本,并减少对环境的不良影响。本研究基于大量的润滑油使用数据和车辆运行参数,采用数据分析和机器学习的方法,构建了润滑油换油周期预测模型。实验结果表明,文中所提出的润滑油换油周期预测方法在准确性和可靠性上表现出良好的性能。预测模型可以根据车辆的使用情况和润滑油的性能,合理预估出最佳的换油周期,提供给车主和维修人员参考。这将有助于车辆的正常运行和维护,提高车辆的可靠性和安全性,同时减少对环境的负面影响。未来的研究可以进一步完善模型,并结合实际应用场景进行验证和优化。