宁波市某石化公司 MBR 工艺深度处理石油化工污水的应用研究

水环境污染和水资源短缺是当今世界备受关注的环境资源问题之一,石油化工污水是水污染的重要原因之一.深度处理石油化工污水可以减少企业对环境的污染及产生新的水源回用于生产,非常值得91香蕉APP好色先生APP黄研究推广.根据某石化实际工程案例,本论文采用MBR工艺作为核心技术,以"除油—涡凹气浮—溶气气浮—A/O生化—MBR膜处理"的工艺路线,选择相应的设施设备组成一套300t/h的污水深度处理系统,将石油化工污水处理到循环水场回用标准.2015年5月份,某石化污水处理场按设计工艺及技术参数进行中试实验后,将运行工艺优化为:污水调节罐底刮泥机每周清泥1次;在涡凹气浮和溶气气浮中投加1mg/L的PAM和50mg/L的PAC;A池,O池,膜池的污泥浓度分别保持在3000mg/L,5000mg/L,6000mg/L左右,设置200%的活性污泥回流比;MBR系统每12分钟反洗30秒,每周维护性清洗3次.既能有效去除污水中的油含量,COD和氨氮,还不会造成严重的膜污染.某石化MBR工艺污水深度处理工业化应用的结果显示,2015年11月份MBR膜出水的石油类,CODcr和氨氮平均值分别只有0.18mg/L,15.26mg/L和0.2mg/L,去除率分别达到98.88%,97.63%和99.87%,说明MBR工艺对石油化工污水中的石油类,COD和氨氮都有良好的去除效果,出水能够满足回用循环水的要求.在2015年10月到2015年11月期间,MBR膜在14.3LMH的通量下运行,采用强化的除油等预处理措施,保持适宜的污泥浓度和曝气强度,通过反洗与维护性化学清洗的结合,两列MBR膜的平均产水压差分别为-3.44 kPa和-4.78 kPa.MBR系统正常运行6个月后过滤性能依然良好,未出现严重的膜污染,尚无需恢复性清洗.某石化对MBR工艺工业化应用进行效益分析得出,石油化工污水深度处理系统去除投资折旧和运行成本后还有290万元/年的经济效益.通过MBR工艺深度处理工程的实施,可以大幅削减石油化工企业对周边环境的污染物排放,改善区域环境状况,具有显著的环境效益和社会效益.

Globus Toolkit 4: 用于面向服务系统的软件

GT (Globus Toolkit) 是面向服务的分布式计算应用和基础设施的开发工具,它以上世纪九十年代以来的许多分布式系统和技术为基础,其中较有影响的是过去十几年的metacomputing, Legion和I-WAY等创新项目,以及当前的Web Service, 虚拟机和Peer-to-Peer架构等技术。最初,Globus软件的开发缘由是科学领域"虚拟组织"的需求,但最近商业应用也逐渐需要联合各种分布的资源,例如商业分析员需要跨企业访问不同存储系统的数据,网格应用程序使用一些计算机、存储、数据、服务、网络或者传感器等分布式资源。一些分布资源很难在本地部署,促进了新技术的迫切需求,以降低资源的访问和联合难度和实施门槛。虽然,不同应用具有独特的需求,但它们使用一些常用的共性功能:资源发现和配置、服务部署、应用和服务管理、数据可靠传输、系统监控以及用户证书管理等。使用高质量的共性功能实现有利于降低开发代价；当这些实现广泛使用,或者成为标准,可以加强互通性。GT4的接口定义以及组件的结构化组织广泛采用Web Service技术,以一致的方式定义服务接口,启动操作,安全访问,从而简化了面向服务架构的开发。为最终应用管理和操纵计算机、设备、存储系统等物理设备设施,GT4提供了一套实现计算、存储等资源的管理接口基础设施服务。 GT4核心组件在一个公用框架内解决了与以下方面有关的一些基本问题:安全、资源访问、资源管理、数据传输、资源发现等。Globus架构包含三大类组件:基础设施服务 (例如GRAM、GridFTP、RFT、RLS等) 实现,用户Java,C, Python服务容器, GT4和用户服务编程的客户端库文件。GT4服务提供一致的抽象,用户能以相同机制访问各种服务,简化了复杂可互通系统的构建,促进代码重用。GT还提供了大量有用的应用层功能,使用GT4核心组件能够构建更多的工具和组件,它们相互操作,形成更大的"Globus 生态圈",使用这些工具开发大范围的网格设施和分布式应用。 GT4从结构上看包括基本运行时环境,以及安全、运行管理、数据管理和信息管理等组件。 ? 运行管理(Execution Management): GRAM(网格资源分配和管理), WMS(工作区管理),GTCP(网格远程控制协议) ? 数据访问和传输(Data Access and Move): GridFTP(安全、可靠高性能的内存之间和磁盘之间数据传输),RFT(可靠文件传输,可靠管理多GridFTP传输),RLS(副本位置服务,管理文件和数据集副本),DRS(数据复制服务,结合RLS和GridFTP管理数据复制),OGSA-DAI(数据访问与集成)。 ? 服务监控与发现(Service Monitor & Discovery):基于XML的标准资源属性注册和描述机制(实现WSRF和WS-Notification),基于注册表的Index和事件驱动数据过滤的Trigger两个聚合服务,WebMDS服务。 ? GT4安全:基于X.509证书、WS-Security兼容消息级别安全(慢),基于用户名/密码、WS-I基本安全侧面(WS-I Base Security Profile)兼容消息级别安全(不安全)、基于X.509证书传输级别(快,缺省安全)。 ? 构建新服务:GT4提供以下Web Service容器支持服务—实现基本WS规范的WSDL、SOAP和WS-Security支持服务,实现状态管理规范的WS-Addressing、 WSRF和WS-Notification支持服务,GT4 Java Web Service支持,信息注册和管理服务。 基于Web Service的GT4版本比以前版本在健壮性、性能、可用性、文档、标准兼容和功能方面都有很大的改进。自从2006年初,globus建立了Dev.globus (http://dev.globus.org)社区,让更大的社区团体为Globus软件贡献力量。

基于边缘计算的工业物联网云平台架构的设计与实现

对于工业物联网平台而言,通常设计以云数据中心为核心,利用云端强大计算性能提供设备接入,规则引擎,服务管理,大数据分析,3D展示等诸多功能.这些功能模块中规则引擎在工业物联网中起着关键作用,规则引擎是对设备数据进行甄别,并对符合条件的数据执行某种具体操作的功能模块,包括物料配给,质量管控,生产安全管控,生产模式管控,仓储管控,环境管控等诸多和厂区生产直接相关的控制逻辑均需要依靠规则引擎实现.然而,在使用过程中发现,由于工厂厂区地理位置偏僻,网络环境糟糕,规则处理响应时间从2-3秒到1分钟不等,且存在着5%-10%的丢包率,导致数据丢失,规则无法响应.此外,由于工业企业的云数据中心需要承载其下几个厂区全部设备数据,云端每分钟需要处理超过5000条设备数据,容易产生数据积压.随着厂区及使用规模持续增长,处理压力仍在不断增大.针对目前存在的问题,本文设计了一个边云协同的物联网平台,利用边缘端近数据源的特性,通过局域网获取设备数据,进行规则处理以降低延迟保障稳定性.针对此系统,本文重点研究内容主要包括以下3点:规则判别,发挥边缘规则处理最大优势;边缘资源管控策略,保障边缘端持续稳定运行;离线处理,保障断线情况下边缘规则处理结果不丢失;此外还包括边云两端高并发流式数据处理规则引擎,实现高效数据处理;边缘端数据过滤与数据压缩,降低云数据中心带宽压力,减少云端接收设备数据频率等功能设计.最后,本课题根据设计实现了一套完整的边云协同物联网云平台,并利用真实设备对系统进行了功能测试,以模拟现实场景调控数据流量的方式进行了系统的性能测试.通过功能测试验证了系统UI界面操作功能,规则处理功能有效.通过性能测试,验证了该系统在边云两端均在超过80%负载情况下,边缘端延迟相较于云端快约10秒,边缘端资源管控策略能够限制边缘端资源占用在设定的阈值范围内.且云端带宽及计算压力在使用了该系统后下降了约70%,验证了该系统对于降低延迟,增加稳定性,减少云端压力方面有着显著的效果.

浅谈选矿设备管理

我公司铁古坑选矿车间日处理原矿近5000t,主要设备有1800×8000重型板式给矿机1台,1200×1500颚式破碎机1台,φ2200标准圆锥破碎机1台,HP500进口细碎机1台,φ2700×3600球磨机5台及多台分级机,油隔离泵,浓缩机,过滤机,振动筛,带式输送机,各种泵等达100多台(套),车间生产其本上为一条龙作业,一处发生故障,就会影响生产,搞好设备管理尤为重要.在多年的工作实践中,91香蕉APP好色先生APP黄摸索出一套较为适宜的设备管理模式,保证了我车间的主要设备完好率稳步提高达98.5%以上,作业率在87%以上,主要经验如下