CN114455715A - 一种基于“药方式”的水体生态治理方法及系统 - Google Patents

一种基于“药方式”的水体生态治理方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于“药方式”的水体生态治理方法及系统,旨在使水体生态治理流程标准化,提高水体治理效率,提高处理方法的多环境适用性,其中本发明的水体生态治理方法包括以下步骤:采集典型水生生物对水体污染物水质指标去除率试验数据并建立生物“药”数据库;获取待治理水体的污染物水质指标数据;根据所述污染物水质指标数据以及治理目标确定超标水质指标类目,并对超标水质指标的污染程度进行排序;根据所述数据库为污染物水质指标配置生物“药”;根据所述排序的递减序列为超标水质指标对应的生物“药”设置使用优先级数,形成水体生态治理“药方”。本发明具有治理效率提高、设计流程标准化、可适用于多种污染环境的优点。

Description

一种基于“药方式”的水体生态治理方法及系统
技术领域
本发明涉及水体治理技术领域,具体涉及一种基于“药方式”的水体生态治理方法及系统。
背景技术
近年来,随着经济社会发展和城市化进程加快,城市水体污染造成的生态环境问题日益严峻;另一方面,随着生活水平的提高,人们对城市水体的生态环境的要求也越来越高。
水体生态治理技术是改善城市水体生态环境的重要手段,水体生态治理应秉持科学、高效、低碳和环保的理念。水体生态治理技术主要包括:
(1)向水体投放微生物、水生动物,水生植物等水栖生物,构建水下生态链;
(2)水下生态链中微生物、水生动物和水生植物对水中污染物进行吸附、降解、吸收和消化,达到净化水体和水环境的目的;
(3)同时,水生动物还可以生产各类鱼、虾、河蚌等水产品,水生植物还可以生境营造、美化环境,产生巨大的生态价值。
但是,现阶段的水体生态治理方法,往往是根据以往的项目经验进行临时设计,存在以下问题:
(1)缺乏科学性和针对性,现有的治理方法缺少水下微生物、水生动物和水生植物对各类污染物去除能力数据储备,因而不能科学合理地确定处理对象水体所需要水生动物的投放数量或水生植物的种植面积;
(2)缺少标准化和高效性,现有的治理方法的流程和植物配置设计还没有得到标准化,依然各自成章,对治理效果无法预判以及多方案推演,缺乏高效性和环境适应性。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是如何使水体生态治理方法流程和生物配置标准化,从而适应多种污染环境的治理,目的在于提供一种基于“药方式”的水体生态治理方法及系统。
本发明通过下述技术方案实现:
一方面,本发明提供一种基于“药方式”的水体生态治理方法,包括以下步骤:
采集典型水生生物对水体污染物水质指标去除率试验数据并建立生物“药”数据库;
获取待治理水体的污染物水质指标数据;
根据所述污染物水质指标数据以及治理目标确定超标水质指标类目,并对超标水质指标的污染程度进行排序;
根据所述数据库为超标水质指标配置生物“药”;
根据所述排序的递减序列为超标水质指标对应的所述生物“药”设置使用优先级数,形成水体生态治理“药方”。
优选的,所述污染物指标包括TN和/或TP和/或叶绿素和/或COD和/或BOD和/或DO。
优选的,所述生物“药”包括沉水植物和/或水生动物和/或微生物。
优选的,所述生物“药”包括单一生物和组合生物群落。
优选的,所述数据库包括第一数据库和第二数据库,其中,
所述第一数据库包括污染物水质指标、单一生物以及该单一生物对污染物水质指标的去除率;
所述第二数据库包括污染物水质指标、组合生物群落以及该组合生物群落对污染物水质指标的去除率;
优选的,为超标水质指标配置生物“药”时,根据所述第二数据库为排序最靠前的污染物水质指标优先配置组合生物群落。
优选的,当所述组合生物群落满足排序靠后的超标水质指标的去除率要求时,取消排序靠后的超标水质指标对应的生物“药”的使用优先级。
优选的,当获取的待治理水体的超标水质指标为一项时,根据所述第一数据库为该超标水质指标配置单一生物。
优选的,为超标水质指标的污染程度进行排序时包括以下内容:
根据《地表水环境质量标准》GB3838判别各污染物水质指标所属的水体类别;
根据水体治理目标确定超标水质指标的类目;
当所有超标水质指标的所属水体类别各不相同时,根据《地表水环境质量标准》GB3838为所述超标水质指标的污染程度排序;
当至少两个超标水质指标所属同一水体类别时,根据该至少两个超标水质指标实际浓度与所属水体类别的标准值的差值占该标准值的百分比进行排序。
另一方面,本发明提供一种基于“药方式”的水体生态治理系统,包括:
第一数据采集装置,用于采集污染物水质指标的去除率试验数据;
第二数据采集装置,用于采集待治理水体的污染物水质指标数据;
处理器,所述处理器用于获取第一数据采集装置采集的数据及获取第二数据采集装置采集的数据;
所述处理器用于根据污染物去除率试验数据建立生物“药”数据库;
所述处理器用于根据所述生物“药”数据库为所述污染物水质指标配置生物“药”;
所述处理器用于为所述超标水质指标的污染程度进行排序;
所述处理器用于根据排序的递减序列依次为超标水质指标对应的生物“药”设置使用优先级数。
本发明与现有技术相比,具有如下的优点和有益效果:
1、本发明建立了生物“药”的标准化数据库,实现了去除不同污染物水质指标所需配置的生物“药”类别、生物“药”特性等标准化的数据储备,从而在各种水体生态治理的过程中,只需采集水体的污染物水质指标数据即可得到需要使用的生物药类别、数量、特性及使用顺序,节约大量的治理成本和时间,且为智慧水务发展提供科学基础数据支撑。
2、本发明为水体生态治理提供了标准化的水体生态治理设计流程,即生物“药”标准数据库构建→水质“诊断”→“药方式”水体生态治理,适用于多种水体污染环境。
附图说明
为了更清楚地说明本发明示例性实施方式的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。在附图中:
图1为本发明提供的一种基于“药方式”的水体生态治理方法实施例的流程示意图;
图2为本发明提供的又一种基于“药方式”的水体生态治理方法实施例的流程示意图;
图3为本发明提供的一种第一数据库实施例的示意图;
图4为本发明提供的一种第二数据库实施例的示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下面结合实施例和附图,对本发明作进一步的详细说明,本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明,并不作为对本发明的限定。
实施例1
本发明提供的一种基于“药方式”的水体生态治理方法的一个实施例中,如图1所示,该治理方法包括以下步骤:
S1.采集典型水生生物对水体污染物水质指标去除率试验数据并建立生物“药”数据库。
其中,污染物水质指标去除率试验是指针水体治理常用的N个污染物水质指标,结合地域特点、生物多样性、景观生境选取M种满足治理条件的生物“药”,进行污染物水质指标的去除率试验,所述生物“药”可以是沉水植物、水生动物或微生物等,测得每一生物“药”对每一污染物水质指标的去除率;建立生物“药”数据库时,针对每一个污染物水质指标,录入对其去除率最高的生物“药”及该生物“药”对应的去除率试验数据。
可理解的是,数据库中的生物“药”总数为N1种,则N1≤N。其原因在于存在同一种生物“药”对多种污染物水质指标的去除率相同。
可理解的是,在建立生物“药”数据库时,还可录入生物“药”的密度、生物特性数据等。
应当注意的是,所述的生物“药”数据库中的数据是在一定的地域、气候、水温、PH等条件下自去除率试验中采集而得,在实际的应用过程中,由于待治理水体所在地的地域、气候、水温、PH等条件与去除率试验中的条件不同,故数据库中的去除率与实际的去除率有所差异。在建立生物“药”数据库时,该数据库中还包括去除率试验中地域、气候、水温、PH等条件数据,实际应用时结合数据库中的条件数据以及待治理水体实际的条件数据获得修正系数,从而得出真实的去除率,继而使被配置的药量更加精确。
需要说明的是,所述的生物“药”可以设置为单一生物,也可以设置为组合生物群落;当设置为组合生物群落时,生物“药”数据库中还可录入该组合生物群落的生物组成、各组成成分的密度以及组成比例。例如,设置为水体生态治理工程中常用的沉水植物群落时,生物“药”数据库中便录入该沉水植物群落的植物组成、植物组成比例、各类植物的密度。
需要说明的是,本实施例所述的典型水生生物中的典型是指针对于不同的地域环境,根据水体治理工程经验推荐使用的一类或多类水生生物;即在不同地域环境的同一类污染物水质指标的去除率实验中,所采用的典型水生生物类别可能不同。
其中,所述的试验数据可以通过输入终端进行有线采集或无线采集,当采用无线采集时,可通过数据云传输。
其中,所述生物“药”数据库的种类可以是标准的Oracle、MySQL/MariaDB、SQLServer、PostgrcSQL、DB2数据库或标准的Redis、Memcached、RiakKV、Hazelcast、EhcacheL、MongoDB、Couchbase、AmazonDynamoDB、CouchDB、MarkLogic数据库,也可以是具有数据库功能的Excel表格,本实施例采用Excel表格。
请参阅图3,在构建生物“药”数据库的一个示例中,Excel的表头内容包括生物“药”名称、生物“药”密度、污染物水质指标名称以及生物“药”对污染物水质指标的去除率,其中Y1~YN为污染物水质指标名称。
S2.获取待治理水体的污染物水质指标数据。
其中,污染物水质指标数据需要根据实际的水体污染环境进行现场取样分析或无线采集得到。污染物水质指标可以是TN(TotalNitrogen,总氮)、TP(TotalPhosphorus,总磷)、叶绿素、COD(Chemical Oxygen Demand,化学需氧量)、BOD(Biochemical OxygenDemand,生化需氧量)、DO(Dissolved Oxygen,溶解氧)等其中的一种或多种。
S3.根据所述污染物水质指标数据以及治理目标确定超标水质指标类目,并对超标水质指标的污染程度进行排序;
具体而言,将采集到的每一污染物水质指标数据对标《地表水环境质量标准》GB3838,将每一污染物水质指标划分为Ⅰ类水体或Ⅱ类水体或Ⅲ类水体或Ⅳ类水体或Ⅴ类水体,其中V类水体为污染程度最大的水体。
假设水体治理目标为Ⅲ类水体(根据项目具体情况定义),则Ⅳ类、Ⅴ类水体以上的污染物水质指标为超标水质指标,根据超标水质指标所属水体类别可得到所有超标水质指标的污染程度排序。
需要说明的是,在判别超标水质指标水体类别时,可能出现多个超标水质指标并列为同一类水体,此时排序还包括以下内容:
假设并列为某一类水体的多个超标水质指标对应的该类水体水质标准浓度分别为A1,A2,…Am,检测分析到实际浓度分别为B1,B2,…Bm,浓度超标百分比Δc=(B-A)/A,其中A为某污染物水质指标对应的该类水体水质标准浓度,B为该某污染物水质指标超标时的实际浓度,那么根据前式就能得到不同污染物水质指标的超标百分比分别为Δc1,Δc2,Δc3……Δcm,根据Δc的大小进一步为并列的超标水质指标进行排序,最终得到唯一的水体超标水质指标的污染程度排序。
S4.根据所述数据库为超标水质指标配置生物“药”。
S5.根据所述排序的递减序列为超标水质指标对应的的生物“药”设置使用优先级数,形成水体生态治理“药方”。
即污染程度最高的超标水质指标所对应的生物“药”优先使用,再根据需要按照超标水质指标的排序序列依次使用相应的生物“药”。
需要说明的是,优先使用的生物“药”对排序靠后的超标水质指标也具有一定的治理效果,当该治理效果满足排序靠后的某个超标水质指标的治理目标时,便不再为该超标水质指标对应的生物“药”设置使用优先级数,即该生物“药”无需使用。例如:当根据设计要求为污染程度最高的超标水质指标X配置了生物“药”E1后,其他超标水质指标也达到了设计目标,则取消所述其他超标水质指标对应生物“药”的使用优先级;当根据设计要求为污染程度最高的超标水质指标X配置了生物“药”E1后,存在其他超标指标依然不达标的情况,根据使用优先级别,为剩余污染程度最大的超标水质指标Y继续配置生物“药”E2,以此类推。即在每次配置生物“药”后,都会判断剩下的各个超标水质指标是否达到了设计目标,为剩下尚未达到设计目标的污染物程度最大的超标水质指标继续配置相应的生物“药”,取消剩下达到了设计目标的超标水质指标所对应的生物“药”的使用优先级,最终形成水体生态治理“药方”。
承上述,将超标水质指标排序后再设置对应的使用优先级,优先使用的生物“药”在治理排序靠前的超标水质指标的同时对排序靠后的超标水质指标也具有治理作用,能够提高治理效率;当优先使用的一种或多种生物“药”满足排序靠后的超标水质指标的治理目标时,还能减少生物“药”的取用。
需要说明的是,本实施例所述的方法不仅适用于实际的水体治理工程项目,而且还适用于水体生态治理前期的小试/中试等试验中。
实施例2
本发明提供的一种基于“药方式”的水体生态治理方法的一个实施例中,如图2所示,该治理方法包括以下步骤:
S11.采集典型水生生物对水体污染物水质指标去除率试验数据并建立第一数据库和第二数据库;
在构建第一数据库的一个示例中,请参阅图3,Excel的表头内容包括单一生物名称、单一生物密度、污染物水质指标名称以及单一生物对污染物水质指标的去除率,其中Y1~YN为污染物水质指标名称。
在构建第二数据库的一个示例中,请参阅图4,Excel的表头内容包括组合生物群落名称、组合生物群落组成成分、组合生物群落密度、各组成成分的占比比例、污染物水质指标名称以及组合生物群落对污染物水质指标的去除率;其中Y1~YN为污染物水质指标名称。
其中,污染物水质指标去除率试验是针对水体治理常用的N个污染物水质指标,根据地域特点、生物多样性、景观生境等M种满足条件的生物“药”,所述生物“药”可以是沉水植物、水生动物或微生物等,获取被试单一生物M种以及常用组合生物群落MZ种。测得每一单一生物或组合生物群落对每一污染物水质指标的去除率;针对每一个污染物水质指标,录入对其去除率最高的单一生物及该单一生物对应的去除试验数据以构建第一数据库。结合第一数据库中的所录入的单一生物N1种,组建以每种单一生物为主的组合生物群落N2种,结合MZ种常用组合生物群落,共N2+MZ种组合生物群落进行污染物指标去除率实验,测得每一组合生物群落对每一污染物水质指标的去除率;针对每一个污染物水质指标,录入对其去除率最高的组合生物群落及该组合生物群落对应的去除试验数据以构建第二数据库。
可理解的是,第二数据库中的组合生物群落种类总数为M1,则M1≤N2+Mz。其原因在于存在同一种组合生物群落对多种污染物水质指标的去除率相同。
可理解的是,在建立第二数据库时,还可录入组合生物群落的的生物组成、组成比例、生物特性数据等。
S12.获取待治理水体的污染物水质指标数据。
S13.根据所述污染物水质指标数据以及治理目标确定超标水质指标类目,并对超标水质指标的污染程度进行排序。
S14.根据所述第二数据库为污染程度最大的超标水质指标配置对应的组合生物群落,再依次按需根据所述第一数据库为其余超标水质指标匹配单一生物;当超标水质指标为一项时,根据所述第一数据库为该超标水质指标配置单一生物。
S15.根据所述排序的递减序列依次为超标水质指标对应的组合生物群落和/或单一生物设置使用优先级数。
即优先使用污染程度最高的超标水质指标对应的第二数据库中的组合生物群落,再依次根据需要使用污染程度较低的超标物水质指标对应的第一数据库中的单一生物。
本实施例与实施例1相比,增设了第二数据库,能够为超标水质指标配置组合生物群落提供基础。组合生物群落相比于单一生物,其同时对多个超标水质指标的治理效果更佳,从而可进一步提高治理效率,同时兼顾了生态景观效果。
实施例3
本发明提供的一种基于“药方式”的水体生态治理系统的一个实施例中,该系统包括:
第一数据采集装置,用于采集污染物水质指标的去除率试验数据;
第二数据采集装置,用于采集待治理水体的污染物水质指标数据;
处理器,所述处理器用于获取第一数据采集装置采集的数据及获取第二数据采集装置采集的数据;
所述处理器用于根据污染物去除率试验数据建立生物“药”数据库;
所述处理器用于根据所述生物“药”数据库为所述污染物水质指标配置生物“药”;
所述处理器用于为所述超标水质指标的污染程度进行排序;
所述处理器用于根据排序的递减序列依次为超标水质指标对应的生物“药”设置使用优先级数。需要说明的是,第一数据采集装置可以是进行污染物去除率实验的实验设备,第一数据采集装置与处理器通信连接,第一数据采集装置也可以是输入终端,通过人工键入实验数据。
需要说明的是,第二数据采集装置可以是进行水质检测的检测仪器,第二数据采集装置与处理器通信连接,第二数据采集装置也可以是输入终端,通过人工键入实验数据。
以上所述的具体实施方式,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施方式而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于“药方式”的水体生态治理方法,其特征在于,包括以下步骤:
采集典型水生生物对水体污染物水质指标去除率试验数据并建立生物“药”数据库;
获取待治理水体的污染物水质指标数据;
根据所述污染物水质指标数据以及治理目标确定超标水质指标类目,并对超标水质指标的污染程度进行排序;
根据所述数据库为超标水质指标配置生物“药”;
根据所述排序的递减序列为超标水质指标对应的生物“药”设置使用优先级数,形成水体生态治理“药方”。
2.根据权利要求1所述的一种基于“药方式”的水体生态治理方法,其特征在于,所述污染物指标包括TN和/或TP和/或叶绿素和/或COD和/或BOD和/或DO。
3.根据权利要求1所述的一种基于“药方式”的水体生态治理方法,其特征在于,所述生物“药”包括沉水植物和/或水生动物和/或微生物。
4.根据权利要求1所述的一种基于“药方式”的水体生态治理方法,其特征在于,所述生物“药”包括单一生物和组合生物群落。
5.根据权利要求1所述的一种基于“药方式”的水体生态治理方法,其特征在于,所述数据库包括第一数据库和第二数据库,其中,
所述第一数据库包括污染物水质指标、单一生物以及该单一生物对污染物水质指标的去除率;
所述第二数据库包括污染物水质指标、组合生物群落以及该组合生物群落对污染物水质指标的去除率。
6.根据权利要求5所述的一种基于“药方式”的水体生态治理方法,其特征在于,为超标水质指标配置生物“药”时,根据所述第二数据库为排序最靠前的污染物水质指标优先配置组合生物群落。
7.根据权利要求6所述的一种基于“药方式”的水体生态治理方法,其特征在于,当所述组合生物群落满足排序靠后的超标水质指标的去除率要求时,取消排序靠后的超标水质指标对应的生物“药”的使用优先级。
8.根据权利要求5所述的一种基于“药方式”的水体生态治理方法,其特征在于,当获取的待治理水体的超标水质指标为一项时,根据所述第一数据库为该超标水质指标配置单一生物。
9.根据权利要求1所述的一种基于“药方式”的水体生态治理方法,其特征在于,为超标水质指标的污染程度进行排序时包括以下内容:
根据《地表水环境质量标准》GB3838判别各污染物水质指标所属的水体类别;
根据水体治理目标确定超标水质指标的类目;
当所有超标水质指标的所属水体类别各不相同时,根据《地表水环境质量标准》GB3838为所述超标水质指标的污染程度排序;
当至少两个超标水质指标所属同一水体类别时,根据该至少两个超标水质指标的实际浓度与所属水体类别标准值的差值占该标准值的百分比进行排序。
10.一种基于“药方式”的水体生态治理系统,其特征在于,包括:
第一数据采集装置,用于采集污染物水质指标的去除率试验数据;
第二数据采集装置,用于采集待治理水体的污染物水质指标数据;
处理器,所述处理器用于获取第一数据采集装置采集的数据及获取第二数据采集装置采集的数据;
所述处理器用于根据污染物去除率试验数据建立生物“药”数据库;
所述处理器用于根据所述生物“药”数据库为所述超标水质指标配置生物“药”;
所述处理器用于为所述超标水质指标的污染程度进行排序;
所述处理器用于根据排序的递减序列依次为超标水质指标对应的生物“药”设置使用优先级数。
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Citations (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB0002693D0 (en) * 2000-02-07 2000-03-29 Mini Agriculture & Fisheries A system, method and article of manufacture for media contamination risk analysis and for identifying priorities for testing for the prescence and/or level of
JP2000253886A (ja) * 1999-03-11 2000-09-19 Taisei Corp 環境浄化関連遺伝子検出用dnaマイクロアレイ及び環境浄化方法
US20040088116A1 (en) * 2002-11-04 2004-05-06 Gene Network Sciences, Inc. Methods and systems for creating and using comprehensive and data-driven simulations of biological systems for pharmacological and industrial applications
JP2006223951A (ja) * 2005-02-15 2006-08-31 Hitachi Ltd 水道水の水質管理方法及び水質管理システム
US20110163045A1 (en) * 2008-09-07 2011-07-07 Ramot At Tel-Aviv University Ltd. Method and system for treating contaminated water
CN102855401A (zh) * 2012-09-10 2013-01-02 济南市环境保护科学研究院 一种水污染源优控污染物综合指标筛选的方法
WO2015021669A1 (zh) * 2013-08-16 2015-02-19 深圳市兰德玛水环境工程科技有限公司 基于分质排放和分质处理的水污染防治系统及方法
WO2015147349A1 (ko) * 2014-03-26 2015-10-01 부산대학교 산학협력단 동일한 방류수계를 공유하는 다수의 하수처리장의 통합운영관리장치 및 그 방법
CN105565584A (zh) * 2014-10-16 2016-05-11 上海库克莱生态科技有限公司 一种快速构建河道水体生态系统的方法
CN107366938A (zh) * 2017-07-19 2017-11-21 珠海格力电器股份有限公司 一种空气净化设备及其控制方法和装置
JP2018187620A (ja) * 2017-05-01 2018-11-29 株式会社ウォーターエージェンシー 活性汚泥法を用いる下水処理場の運転支援装置及び運転支援方法
CN111362413A (zh) * 2020-03-12 2020-07-03 中电建生态环境集团有限公司 一种净化河流水质的方法
CN111369176A (zh) * 2020-03-27 2020-07-03 中水北方勘测设计研究有限责任公司 一种基于python的水生态修复植物群落匹配方法及系统
US20200378943A1 (en) * 2019-05-30 2020-12-03 Cambrian Innovation, Inc. Systems And Methods For Providing Micro-Utility Water And Energy Services
WO2021026792A1 (zh) * 2019-08-14 2021-02-18 柯灵爱尔(北京)环境技术中心 一种选择污染物治理措施的方法
CN113112153A (zh) * 2021-04-13 2021-07-13 中国科学院生态环境研究中心 再生水优控污染物甄别与清单析出方法、系统、终端、介质
CN113327056A (zh) * 2021-06-23 2021-08-31 中国环境科学研究院 一种水体污染类型的界定方法
WO2021174751A1 (zh) * 2020-03-02 2021-09-10 平安国际智慧城市科技股份有限公司 基于大数据的污染源定位方法、装置、设备及存储介质
US20210377286A1 (en) * 2020-06-01 2021-12-02 Tata Consultancy Services Limited Method and system for machine learning model testing and preventive measure recommendation
CN115033552A (zh) * 2022-04-20 2022-09-09 生态环境部南京环境科学研究所 一种场地土壤污染物环境与毒性数据库构建方法
CN115293043A (zh) * 2022-08-09 2022-11-04 重庆大学 一种污水处理厂脱氮效果诊断方法

Patent Citations (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000253886A (ja) * 1999-03-11 2000-09-19 Taisei Corp 環境浄化関連遺伝子検出用dnaマイクロアレイ及び環境浄化方法
GB0002693D0 (en) * 2000-02-07 2000-03-29 Mini Agriculture & Fisheries A system, method and article of manufacture for media contamination risk analysis and for identifying priorities for testing for the prescence and/or level of
US20040088116A1 (en) * 2002-11-04 2004-05-06 Gene Network Sciences, Inc. Methods and systems for creating and using comprehensive and data-driven simulations of biological systems for pharmacological and industrial applications
JP2006223951A (ja) * 2005-02-15 2006-08-31 Hitachi Ltd 水道水の水質管理方法及び水質管理システム
US20110163045A1 (en) * 2008-09-07 2011-07-07 Ramot At Tel-Aviv University Ltd. Method and system for treating contaminated water
CN102855401A (zh) * 2012-09-10 2013-01-02 济南市环境保护科学研究院 一种水污染源优控污染物综合指标筛选的方法
WO2015021669A1 (zh) * 2013-08-16 2015-02-19 深圳市兰德玛水环境工程科技有限公司 基于分质排放和分质处理的水污染防治系统及方法
WO2015147349A1 (ko) * 2014-03-26 2015-10-01 부산대학교 산학협력단 동일한 방류수계를 공유하는 다수의 하수처리장의 통합운영관리장치 및 그 방법
CN105565584A (zh) * 2014-10-16 2016-05-11 上海库克莱生态科技有限公司 一种快速构建河道水体生态系统的方法
JP2018187620A (ja) * 2017-05-01 2018-11-29 株式会社ウォーターエージェンシー 活性汚泥法を用いる下水処理場の運転支援装置及び運転支援方法
CN107366938A (zh) * 2017-07-19 2017-11-21 珠海格力电器股份有限公司 一种空气净化设备及其控制方法和装置
US20200378943A1 (en) * 2019-05-30 2020-12-03 Cambrian Innovation, Inc. Systems And Methods For Providing Micro-Utility Water And Energy Services
WO2021026792A1 (zh) * 2019-08-14 2021-02-18 柯灵爱尔(北京)环境技术中心 一种选择污染物治理措施的方法
WO2021174751A1 (zh) * 2020-03-02 2021-09-10 平安国际智慧城市科技股份有限公司 基于大数据的污染源定位方法、装置、设备及存储介质
CN111362413A (zh) * 2020-03-12 2020-07-03 中电建生态环境集团有限公司 一种净化河流水质的方法
CN111369176A (zh) * 2020-03-27 2020-07-03 中水北方勘测设计研究有限责任公司 一种基于python的水生态修复植物群落匹配方法及系统
US20210377286A1 (en) * 2020-06-01 2021-12-02 Tata Consultancy Services Limited Method and system for machine learning model testing and preventive measure recommendation
CN113112153A (zh) * 2021-04-13 2021-07-13 中国科学院生态环境研究中心 再生水优控污染物甄别与清单析出方法、系统、终端、介质
CN113327056A (zh) * 2021-06-23 2021-08-31 中国环境科学研究院 一种水体污染类型的界定方法
CN115033552A (zh) * 2022-04-20 2022-09-09 生态环境部南京环境科学研究所 一种场地土壤污染物环境与毒性数据库构建方法
CN115293043A (zh) * 2022-08-09 2022-11-04 重庆大学 一种污水处理厂脱氮效果诊断方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
彭文启;刘晓波;王雨春;邹晓雯;: "流域水环境与生态学研究回顾与展望" *
彭文启等: "流域水环境与生态学研究回顾与展望", 《水利学报》 *

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