简介:以某污水厂好氧污泥为接种污泥,半软性纤维填料为载体,采用逐步提高盐度和有机负荷的方法对生物膜进行耐盐性和高有机负荷驯化。结果表明:经过一段时间驯化所得异养生物膜能够适应高盐度和高有机负荷的环境;生物膜对环境盐度变化的适应性有一定的波动;生物膜对有机物的降解能力随系统有机负荷增大而降低,连续进水、出水不回流且流量为0.292L/h,HRT为24h条件下,COD去除率最后保持在65%左右;COD去除率达到65%的时间与系统有机负荷呈线性正相关,相关系数为0.9112;驯化后耐盐微生物对温度和酸碱度不敏感,最佳生长温度为23℃,pH值为7~8。
简介:摘要:由于天然气田陆续被研究,天然气田采出的量也相应增多,但采出流由于构成复杂,对回注体系产生的腐蚀性污染等现象也有较多情况的发生,部分控制系统发生损坏从而给现实工作带来了极大的不良影响,给公司也带来了风险。想要避免此类情况的发生,提升项目的产出效益,就必须对其做出正确的管理。文章首先对天然气田采出水处理技术加以阐述,然后研究了天然气田采出水处理技术可能面临的污染问题,最后探讨了天然气田采出水处理技术的改善措施。
简介:摘要:气田水具有化学性质复杂、生物活性强等特点,其质量对于水处理工艺具有显著影响。本文选择了代表性的三个不同气田,包括含盐气田、含硫气田和油田气井,研究了各自的水质特性:含盐气田主要存在电解质溶解,降低设备寿命;含硫气田则以硫化氢和硫酸盐为主,对设备产生腐蚀影响;油田气井中也存在部分飞沙沙尘,对水质调节产生困扰。就以上特性,针对性地在处理工艺上进行改良,结果显示,改进措施能够有效地提高设备运行效率与寿命,并抑制腐蚀和减轻沙尘对设备的损伤。以上研究不仅优化了水处理工艺,使其更具针对性,而且为不同气田水的特性识别和处理提供了有效的参考依据。
简介:摘要:本研究针对复杂气田水处理工艺进行优化设计,借助人工智能技术研究探讨其在此领域的应用。首先,通过详细调研分析了当前气田水处理技术的不足,同时基于人工智能的优势分析了使用人工智能技术进行气田水处理的可能性。其次,构建并应用人工智能模型,通过线上实时数据采集和处理,实现了对气田水处理工艺开发的数据驱动优化。结果显示,人工智能技术能更准确地理解气田水处理过程中的复杂性,并能根据气田水的质量进行调整优化,从而极大的提高了复杂气田水处理的效率和水质,显著降低了产业运行成本。最后,研究结果还揭示了人工智能在气田水处理工艺优化中的广泛应用前景,为未来复杂气田水处理的更深度优化提供了重要参考。