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公开(公告)号:CN106517678A
公开(公告)日:2017-03-22
申请号:CN201611251535.1
申请日:2016-12-29
Applicant: 华南理工大学 , 广州奥蕾湾环保科技有限公司 , 贵州科学院
IPC: C02F9/14
CPC classification number: C02F3/30 , C02F3/302 , C02F2001/007
Abstract: 本发明公开了一种农村生活污水一体化处理设备及工艺。该设备依次包括厌氧池(1)、缺氧池(2)、好氧池和沉淀池(4);所述厌氧池(1)、缺氧池(2)、好氧池和沉淀池(4)处于同一壳体内,且每个池通过隔板分隔开。基于该设备的农村生活污水一体化处理工艺包括如下步骤:(1)厌氧池释磷(;2)缺氧池反硝化脱氮;(3)好氧池硝化;4)沉淀池沉淀;(5)溢流排水。本发明设备构造简洁,易于操作,占地面积小,运行成本低,提高了脱氮除磷的效率,适用于农村生活污水的处理。
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公开(公告)号:CN107434333A
公开(公告)日:2017-12-05
申请号:CN201710589064.3
申请日:2017-07-19
Applicant: 华南理工大学 , 广州奥蕾湾环保科技有限公司 , 贵州科学院
CPC classification number: Y02W10/15 , C02F9/00 , C02F1/001 , C02F1/32 , C02F3/1263 , C02F3/302 , C02F3/308 , C02F3/34 , C02F2001/007 , C02F2209/005 , C02F2209/02 , C02F2209/06 , C02F2209/22 , C02F2209/42 , C02F2303/04
Abstract: 本发明公开了一种强化脱氮除磷的SBR处理装置及方法。该装置按水流方向依次包括污水进水装置(3)、SBR反应池、溢流装置和出水装置(4);所述SBR反应池包括预反应池(1)和主反应池(2)。该处理方法包括如下步骤:(1)污水在预反应池进行进水曝气;(2)污水在主反应池延长曝气;(3)污水在主反应池静置沉淀;(4)沉淀后的上清液滗水排出。本发明装置主体设备只有一个序批式间歇反应器,无二沉池、污泥回流系统、调节池、初沉池,布置紧凑、占地面积小、造价低;本发明方法采用静止沉淀,出水效果好、厌/缺氧和好氧过程交替发生、泥龄短、活性高,有很好的脱氮除磷效果。
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公开(公告)号:CN206886895U
公开(公告)日:2018-01-16
申请号:CN201621468139.X
申请日:2016-12-29
Applicant: 华南理工大学 , 广州奥蕾湾环保科技有限公司 , 贵州科学院
IPC: C02F9/14
Abstract: 本实用新型公开了一种农村生活污水一体化处理设备。该设备依次包括厌氧池(1)、缺氧池(2)、好氧池和沉淀池(4);所述厌氧池(1)、缺氧池(2)、好氧池和沉淀池(4)处于同一壳体内,且每个池通过隔板分隔开。基于该设备的农村生活污水一体化处理工艺包括如下步骤:(1)厌氧池释磷;(2)缺氧池反硝化脱氮;(3)好氧池硝化;(4)沉淀池沉淀;(5)溢流排水。本实用新型设备构造简洁,易于操作,占地面积小,运行成本低,提高了脱氮除磷的效率,适用于农村生活污水的处理。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号:CN207760186U
公开(公告)日:2018-08-24
申请号:CN201720875080.4
申请日:2017-07-19
Applicant: 华南理工大学 , 广州奥蕾湾环保科技有限公司 , 贵州科学院
Abstract: 本实用新型公开了一种强化脱氮除磷的SBR处理装置。该装置按水流方向依次包括污水进水装置(3)、SBR反应池、溢流装置和出水装置(4);所述SBR反应池包括预反应池(1)和主反应池(2)。该处理方法包括如下步骤:(1)污水在预反应池进行进水曝气;(2)污水在主反应池延长曝气;(3)污水在主反应池静置沉淀;(4)沉淀后的上清液滗水排出。本实用新型装置主体设备只有一个序批式间歇反应器,无二沉池、污泥回流系统、调节池、初沉池,布置紧凑、占地面积小、造价低;本实用新型方法采用静止沉淀,出水效果好、厌/缺氧和好氧过程交替发生、泥龄短、活性高,有很好的脱氮除磷效果。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号:CN111995105A
公开(公告)日:2020-11-27
申请号:CN202010712913.1
申请日:2020-07-22
Applicant: 华南理工大学 , 湖北宜化集团有限责任公司 , 贵州科学院
IPC: C02F9/04 , C02F101/16 , C02F101/20 , C02F101/30
Abstract: 本发明提供了一种尿素解吸废液氨氮减排及废水回用设备及使用方法,所述设备包括多介质催化吸附过滤器、循环水箱、第一水泵、第二水泵、分离器、加氯反应器、引射器、气体分离器和加药箱;所述多介质催化吸附过滤器、循环水箱、第一水泵、引射器、分离器依次连接;所述分离器的入端通过管道与循环水箱连接,分离器的输出端通过管道与加氯反应器的输入端连接;加氯反应器的输出端与引射器输入端连接;所述加药箱的输入端和输出端分别与气体分离器的输出端和第二水泵连接。
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公开(公告)号:CN111995105B
公开(公告)日:2024-12-13
申请号:CN202010712913.1
申请日:2020-07-22
Applicant: 华南理工大学 , 湖北宜化集团有限责任公司 , 贵州科学院
IPC: C02F1/58 , C02F1/00 , C02F101/16 , C02F101/20 , C02F101/30
Abstract: 本发明提供了一种尿素解吸废液氨氮减排及废水回用设备及使用方法,所述设备包括多介质催化吸附过滤器、循环水箱、第一水泵、第二水泵、分离器、加氯反应器、引射器、气体分离器和加药箱;所述多介质催化吸附过滤器、循环水箱、第一水泵、引射器、分离器依次连接;所述分离器的入端通过管道与循环水箱连接,分离器的输出端通过管道与加氯反应器的输入端连接;加氯反应器的输出端与引射器输入端连接;所述加药箱的输入端和输出端分别与气体分离器的输出端和第二水泵连接。
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公开(公告)号:CN215627210U
公开(公告)日:2022-01-25
申请号:CN202021460671.3
申请日:2020-07-22
Applicant: 华南理工大学 , 湖北宜化集团有限责任公司 , 贵州科学院
IPC: C02F9/04 , C02F101/16 , C02F101/20 , C02F101/30
Abstract: 本实用新型提供了一种尿素解吸废液氨氮减排及废水回用设备,所述设备包括多介质催化吸附过滤器、循环水箱、第一水泵、第二水泵、分离器、加氯反应器、引射器、气体分离器和加药箱;所述多介质催化吸附过滤器、循环水箱、第一水泵、引射器、分离器依次连接;所述分离器的入端通过管道与循环水箱连接,分离器的输出端通过管道与加氯反应器的输入端连接;加氯反应器的输出端与引射器输入端连接;所述加药箱的输入端和输出端分别与气体分离器的输出端和第二水泵连接。
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公开(公告)号:CN118955451A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202410991192.0
申请日:2024-07-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: C07D311/30 , C09K11/06 , G01N21/64
Abstract: 本发明涉及草甘膦检测领域,公开了一种用于检测草甘膦的山奈酚‑Al3+络合物荧光探针及其制备方法。由于草甘膦与Al3+的络合能力强于山奈酚与Al3+的络合能力,在山奈酚‑Al3+络合物荧光探针中加入草甘膦,草甘膦夺取Al3+,探针解络合,呈现明显的荧光猝灭,基于该原理实现对草甘膦的检测。本发明构建的荧光传感体系检测草甘膦不受其他农药的干扰,具有制备简单、高选择性、高灵敏性和响应速度快的特点,实现了对草甘膦的痕量检测。此外,由本发明的荧光探针制成的试纸能够在紫外线照射下可视化检测草甘膦。
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公开(公告)号:CN109919541B
公开(公告)日:2023-06-20
申请号:CN201910144050.X
申请日:2019-02-27
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/0835 , G06Q10/087 , G06Q10/047
Abstract: 本发明公开了一种多级定位库存路径问题的建模求解方法,包括:S1、获取相关工厂、配送中心、销售点的基础物流信息;S2、利用燃油消耗模型和获取的基础物流信息建立三级定位存库路径问题模型;其中三级定位存库路径问题包括配送中心选址、配送车辆路径和补货量;S3、利用贪婪式遗传算法对配送中心选址和配送车辆路径进行优化;S4、利用梯度下降算法对补货量进行优化;在求解LIRP模型时,本发明设计了一种基于贪婪与遗传的混合启发式算法(GGA)求解物流系统中的选址、路径和库存方案,并设计了基于梯度下降算法(GD)实现补货量策略二次优化,降低物流系统的库存成本,从而进一步降低物流系统的总成本。
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公开(公告)号:CN109034449A
公开(公告)日:2018-12-18
申请号:CN201810614511.0
申请日:2018-06-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和乘客行为模式的短期公交客流预测方法,包括以下步骤:1、对公交客流影响因素进行识别与特征提取;2、对公交客流数据结构进行重新构造,将输入样本细分小时客流xt重新构造为细分小时客流矩阵Xt,使其能够适应CNN和ConvLSTM模型;3、以历史客流、影响公交客流的外部因素和内部因素作为输入数据,根据8种不同维度的数据输入方案,即考虑内部影响因素的7种组合数据输入方案和1种不考虑内部影响因素的数据输入方案,利用深度学习模型对公交客流进行预测,通过多次试验获取公交客流预测的平均相对误差和绝对误差。所述方法同时考虑公交客流的外部和内部因素,不仅可以预测公交客流总量,还可以预测公交客流组成结构。
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