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基于感兴趣区域特征表达的目标物精确检索研究论文目录摘要第1-6页Abstract第6-10页第一章绪论第10-18页 研究背景及意义第10-12页 国内外研究现状分析第12-15页 传统图像检索技术第12-13页 基于深度学习的图像检索技术第13-15页 本论文研究内容第15-17页 工作内容第15-16页 创新点第16-17页 论文章节安排第17-18页第二章目标物精确检索相关理论基础第18-28页 目标检测网络第18-23页 特征提取网络第19-21页 区域生成网络与ROIPooling第21-22页 分类和回归第22-23页 域自适应方法第23-25页 评价指标第25-27页 准确率和召回率第25-26页 平均准确率第26-27页 本章小结第27-28页第三章基于感兴趣区域的增强特征检索技术第28-35页 感兴趣区域的增强特征检索技术方案第28-29页 感兴趣区域特征获取第29-32页 特征提取第29-30页 增强注意力第30-31页 目标区域特征获取第31-32页 特征加权相似性比对第32-34页 特征加权融合第32-33页 相似性比对检索第33-34页 本章小结第34-35页第四章基于域自适应的感兴趣目标特征表达技术第35-42页 域自适应的特征表达技术方案第35-36页 域自适应学习特征表达第36-40页 概率角度分析第36-37页 域自适应学习第37-39页 判别器设计第39-40页 本章小结第40-42页第五章实验分析第42-55页 数据集介绍第42-45页 真实场景数据集第42-43页 卡通跨域数据集第43-45页 实验构建第45-46页 实验方案第45-46页 实验环境第46页 实验结论与分析第46-54页 基于感兴趣区域的增强特征检索第46-49页 基于域自适应的感兴趣目标特征检索第49-54页 本章小结第54-55页第六章总结与展望第55-57页 工作总结第55-56页 研究展望第56-57页参考文献第57-61页致谢第61-62页攻读学位期间取得的研究成果第62页本篇论文共62页，。面向天基网络的虚拟网络功能管理系统的设计与实现论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-10页第一章绪论第10-16页 研究背景第10-11页 国内外研究现状第11-13页 研究内容第13-15页 论文结构第15-16页第二章相关背景技术介绍第16-24页 天地一体化网络第16-19页 网络功能虚拟化第19-21页 云原生架构第21-23页 本章小结第23-24页第三章VNF管理系统需求分析第24-32页 设计原则概述第24-25页 功能性需求分析第25-28页 管理需求分析第25-27页 运维需求分析第27页 自动扩容需求分析第27-28页 接口功能需求分析第28-30页 本章小结第30-32页第四章VNF管理系统概要设计第32-48页 系统架构设计第32-34页 功能模块概要设计第34-46页 适配模块概要设计第34-35页 管理模块概要设计第35-39页 运维模块概要设计第39-41页 监控与弹性扩缩容模块概要设计第41-45页 人机交互模块概要设计第45-46页 本章小结第46-48页第五章VNF管理系统详细设计与实现第48-66页 适配模块详细设计第48-49页 管理模块详细设计第49-54页 管理子模块第49-51页 镜像管理子模块第51-53页 生命周期管理子模块第53-54页 运维模块详细设计第54-57页 监控与弹性扩缩容模块详细设计第57-60页 人机交互模块详细设计第60-62页 关键问题分析与解决方案第62-64页 扩缩容反向代理上游服务器组失效第62-63页 无状态VNF设计第63-64页 本章小结第64-66页第六章VNF管理系统测试第66-80页 测试环境搭建第66-68页 系统功能测试第68-78页 管理功能测试第68-69页 镜像管理功能测试第69-71页 实例管理功能测试第71-72页 功能测试第72-73页 运维功能测试第73-75页 监控功能测试第75-76页 弹性扩容与告警功能第76-78页 测试总结第78-79页 本章小结第79-80页第七章总结与展望第80-82页 论文工作总结第80页 未来工作展望第80-82页参考文献第82-86页致谢第86页本篇论文共86页，。文学艺术类文章16812篇，页次：1/187页【‖上一页‖‖】转到页[字数:4075点击:11][字数:3955点击:10][字数:2494点击:8][字数:2101点击:11][字数:3248点击:18][字数:4870点击:18][字数:2654点击:1][字数:2094点击:18][字数:2164点击:8][字数:4125点击:10][字数:2429点击:5][字数:1644点击:14][字数:1930点击:10][字数:1817点击:13][字数:1713点击:16][字数:2169点击:8][字数:2059点击:2][字数:1839点击:6][字数:3018点击:17][字数:2372点击:2][字数:2349点击:6][字数:2832点击:11][字数:2195点击:13][字数:2974点击:9][字数:2854点击:12][字数:3461点击:15][字数:3903点击:9][字数:4394点击:7][字数:3044点击:7][字数:4233点击:5][字数:2406点击:18][字数:2493点击:9][字数:2872点击:12][字数:3621点击:3][字数:2532点击:5][字数:2060点击:7][字数:2246点击:11][字数:2100点击:11][字数:2346点击:18][字数:2050点击:5][字数:1773点击:0][字数:2945点击:5][字数:3819点击:1][字数:4080点击:12][字数:3113点击:12][字数:3229点击:15][字数:3000点击:10][字数:2819点击:11][字数:5272点击:13][字数:5236点击:11][字数:2814点击:1][字数:3022点击:7][字数:2205点击:7][字数:1608点击:1][字数:1570点击:9][字数:2116点击:11][字数:3421点击:14][字数:2091点击:11][字数:3732点击:16][字数:2264点击:4][字数:1842点击:13][字数:2110点击:9][字数:3442点击:5][字数:2341点击:17][字数:2438点击:18][字数:2540点击:1][字数:1950点击:5][字数:1966点击:5][字数:2120点击:1][字数:2078点击:12][字数:1823点击:18][字数:2054点击:7][字数:2150点击:10][字数:2229点击:12][字数:1983点击:11][字数:2020点击:9][字数:1809点击:10][字数:1976点击:3][字数:4137点击:4][字数:2459点击:0][字数:3626点击:17][字数:3245点击:8][字数:2094点击:9][字数:2061点击:2][字数:4069点击:17][字数:4023点击:7][字数:1864点击:6][字数:1849点击:18][字数:2127点击:16][字数:3819点击:18]
基于激光雷达三维距离像的车辆目标识别算法研究论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-11页第一章绪论第11-20页 引言第11-16页 基于激光雷达三维距离像的车辆目标识别的研究背景及意义第11-13页 三维成像激光雷达及三维激光点云第13-14页 基于三维激光点云的目标识别及其国内外进展第14-16页 基于三维激光点云的车辆目标识别涉及的关键技术第16-17页 点云数据的获取与转化技术第16页 三维点云数据预处理技术第16-17页 三维激光点云特征提取技术第17页 课题研究任务及论文安排第17-20页 课题研究任务第17-18页 论文安排第18-20页第二章点云数据信息的获取与转化第20-28页 引言第20页 三维激光雷达扫描平台第20-21页 与扫描平台通信的客户端控制系统第21-24页 基于串口通信的转台控制系统第22-23页 基于网络通信的雷达控制系统第23-24页 三维点云坐标信息的获取与规范第24-27页 雷达数据包的获取及解析第24-26页 三维点云PCD文件第26-27页 本章小结第27-28页第三章场景三维点云数据的预处理第28-43页 引言第28页 坐标系转换第28-29页 背景点移除第29-31页 基于雷达扫描特性的背景点移除方法第30页 背景点移除效果第30-31页 杂散点去除第31-36页 杂散点产生的原因第31-32页 基于体素的杂散点移除方案第32-33页 基于密度的杂散点移除方案第33-34页 基于统计分布的杂散点移除方案第34-35页 三种杂散点移除算法对比分析第35-36页 基于点云分割的单物体聚类第36-41页 传统目标分割算法第37页 基于欧式距离的欧式聚类算法第37-38页 基于法向量的区域增长算法第38-39页 两种算法的分割性能分析第39-41页 本章小结第41-43页第四章复杂场景下的车辆目标识别第43-65页 引言第43页 车辆模型库点云数据集的扩充及建立第43-46页 传统点云目标特征提取算法及特征模型库的构建第46-50页 算法第46-47页 算法第47-48页 算法第48-49页 算法第49-50页 待识别车辆目标的提取第50-51页 基于传统特征提取算法的车辆目标在线识别第51-53页 基于传统特征的识别方案第51-52页 识别结果分析第52-53页 基于IVFH-S的车辆目标识别第53-63页 算法第53-55页 基于K近邻的在线识别第55-60页 识别结果分析第60-63页 本章小结第63-65页第五章车辆识别软件设计第65-70页 引言第65页 车辆识别软件设计第65-68页 本章小结第68-70页第六章总结与展望第70-72页 论文主要工作及创新点第70-71页 论文主要工作第70-71页 创新点第71页 工作展望第71-72页参考文献第72-76页致谢第76-77页攻读学位期间的学术成果目录第77页本篇论文共77页，。面向物联网应用的增强安全机制研究论文目录摘要第1-7页ABSTRACT第7-11页第一章绪论第11-17页 研究背景第11-13页 国内外研究进展第13-14页 研究内容及结构安排第14-17页第二章物联网及其安全机制概述第17-27页 物联网关键技术概述第17-20页 技术概述第17-18页 网络架构第18-19页 协议及安全机制第19-20页 物联网安全现状与潜在问题分析第20-23页 物联网安全现状分析第20-21页 制约因素及安全性分析第21-22页 潜在安全问题第22-23页 物联网安全机制概述第23-25页 椭圆曲线密码学第23页 密钥交换算法第23-24页 区块链分布式共识机制第24-25页 本章小结第25-27页第三章面向物联网的中心化密钥管理机制的设计第27-47页 密钥存储结构HDWallet设计第27-31页 简介第27-28页 分层推导第28-30页 面向物联网的HDWallet结构设计第30-31页 面向物联网的双向Hash链表设计第31页 面向物联网的中心化密钥管理机制第31-36页 中心化密钥管理机制整体流程第31-32页 密钥分发阶段流程第32-34页 密钥更新阶段流程第34-36页 安全与性能分析第36-45页 系统安全分析第36-39页 计算性能分析第39-42页 通信性能分析第42-45页 本章小结第45-47页第四章面向物联网的分布式密钥管理及数据一致性方案第47-69页 基于区块链的分布式物联网系统的整体架构第47-48页 面向物联网的分布式密钥管理机制设计第48-54页 分布式密钥管理机制整体流程第48-49页 密钥分发阶段流程第49-52页 密钥更新阶段流程第52-54页 基于分布式物联网系统的共识验证机制设计第54-63页 分布式密钥管理机制的数据一致性问题第54-55页 共识验证机制模型第55-56页 共识验证机制整体流程第56-59页 签名验证算法设计第59-63页 性能分析第63-67页 签名验证算法分析第63-66页 共识机制正确性分析第66-67页 本章小结第67-69页第五章总结与展望第69-71页 本文总结第69页 工作展望第69-71页参考文献第71-77页致谢第77-79页攻读学位期间发表的学术论文目录第79页本篇论文共79页，。
面向物联网应用的增强安全机制研究论文目录摘要第1-7页ABSTRACT第7-11页第一章绪论第11-17页 研究背景第11-13页 国内外研究进展第13-14页 研究内容及结构安排第14-17页第二章物联网及其安全机制概述第17-27页 物联网关键技术概述第17-20页 技术概述第17-18页 网络架构第18-19页 协议及安全机制第19-20页 物联网安全现状与潜在问题分析第20-23页 物联网安全现状分析第20-21页 制约因素及安全性分析第21-22页 潜在安全问题第22-23页 物联网安全机制概述第23-25页 椭圆曲线密码学第23页 密钥交换算法第23-24页 区块链分布式共识机制第24-25页 本章小结第25-27页第三章面向物联网的中心化密钥管理机制的设计第27-47页 密钥存储结构HDWallet设计第27-31页 简介第27-28页 分层推导第28-30页 面向物联网的HDWallet结构设计第30-31页 面向物联网的双向Hash链表设计第31页 面向物联网的中心化密钥管理机制第31-36页 中心化密钥管理机制整体流程第31-32页 密钥分发阶段流程第32-34页 密钥更新阶段流程第34-36页 安全与性能分析第36-45页 系统安全分析第36-39页 计算性能分析第39-42页 通信性能分析第42-45页 本章小结第45-47页第四章面向物联网的分布式密钥管理及数据一致性方案第47-69页 基于区块链的分布式物联网系统的整体架构第47-48页 面向物联网的分布式密钥管理机制设计第48-54页 分布式密钥管理机制整体流程第48-49页 密钥分发阶段流程第49-52页 密钥更新阶段流程第52-54页 基于分布式物联网系统的共识验证机制设计第54-63页 分布式密钥管理机制的数据一致性问题第54-55页 共识验证机制模型第55-56页 共识验证机制整体流程第56-59页 签名验证算法设计第59-63页 性能分析第63-67页 签名验证算法分析第63-66页 共识机制正确性分析第66-67页 本章小结第67-69页第五章总结与展望第69-71页 本文总结第69页 工作展望第69-71页参考文献第71-77页致谢第77-79页攻读学位期间发表的学术论文目录第79页本篇论文共79页，。跨模态检索关键技术研究论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-10页第一章绪论第10-19页 研究背景和意义第10-12页 跨模态检索概述第10-11页 深度学习在跨模态检索的应用第11页 注意力机制第11-12页 国内外研究现状第12-17页 传统跨模态检索方法第12-14页 基于深度学习的跨模态检索第14-17页 本文的工作和安排第17-19页 主要研究内容第17-18页 本文创新点第18页 文章结构安排第18-19页第二章跨模态检索基础理论第19-32页 引言第19页 深度神经网络第19-28页 卷积神经网络第19-23页 循环神经网络第23-28页 跨模态检索第28-32页 跨模态检索一般框架第28-30页 基于典型关联分析的跨模态检索第30-31页 本章小结第31-32页第三章基于文本注意力机制的跨模态检索方法第32-42页 引言第32页 基础图文检索模型第32-34页 基于深度学习的检索模型第32-33页 特征表示第33页 损失函数第33-34页 融合文本ATTENTION机制的图文检索模型第34-36页 文本Attention机制第34-35页 基于文本ATTENTION机制的图文检索模型第35-36页 实验第36-41页 实验数据集第37页 评价标准第37-38页 实验细节第38页 模型实验第38-40页 模型实验第40-41页 本章小结第41-42页第四章基于图像注意力机制的跨模态检索方法第42-54页 引言第42页 图像ATTENTION机制第42-48页 空间ATTENTION机制第42-44页 通道ATTENTION机制第44-45页 空间通道融合ATTENTION机制第45-48页 融合图像ATTENTION机制的图文检索模型第48-50页 基于空间注意力模型第48-49页 基于空间通道注意力结合模型第49-50页 实验第50-53页 实验数据及说明第50页 模型实验第50-52页 模型实验第52-53页 本章小结第53-54页第五章基于双注意力机制的跨模态检索方法第54-59页 引言第54页 融合双ATTENTION机制的图文检索模型第54-55页 实验第55-58页 实验数据及说明第55页 模型实验第55-58页 本章小结第58-59页第六章总结与展望第59-61页 总结第59-60页 展望第60-61页参考文献第61-68页致谢第68-70页攻读学位期间发表的学术论文目录第70页本篇论文共70页，。
复杂条件下的高效人脸检测算法论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-10页第一章绪论第10-16页 研究目的和意义第10-11页 相关领域研究现状第11-14页 传统的人脸检测方法第11-12页 基于深度学习的人脸检测第12-13页 模型压缩第13-14页 论文研究成果第14页 论文结构安排第14-16页第二章基于CNN的检测方法第16-28页 引言第16页 双阶段检测器第16-20页 第16-17页 第17-18页 第18-19页 第19-20页 单阶段检测器第20-22页 第20-21页 第21-22页 人脸检测器第22-28页 第22-23页 第23-24页 第24-28页第三章基于特征融合的高精度人脸检测器第28-40页 引言第28页 模型介绍第28-33页 整体框架第28-29页 特征融合模块第29-30页 注意力模块第30-31页 损失函数第31-32页 实现细节第32-33页 实验结果与分析第33-38页 数据集第33-34页 评测指标介绍第34-35页 实验环境设置第35-36页 实验结果第36-38页 本章小结第38-40页第四章资源受限平台的人脸检测器第40-58页 引言第40-41页 二值化神经网络第41-45页 网络量化第41页 二值权重网络第41-42页 二值卷积网络第42-44页 第44-45页 模型介绍第45-51页 网络结构第46-47页 训练策略第47-49页 损失函数第49页 二值卷积运算核第49-51页 实验结果与分析第51-56页 实验方案及数据集第51-52页 评估方式第52页 实验环境设置第52-53页 实验结果第53-56页 本章小结第56-58页第五章总结与展望第58-60页 本文总结第58页 未来工作展望第58-60页参考文献第60-66页致谢第66-68页攻读学位期间取得的研究成果第68页本篇论文共68页，。行政管理类文章1061篇，页次：1/12页【‖上一页‖‖】转到页[字数:8058点击:22][字数:4761点击:12][字数:2563点击:2][字数:2416点击:4][字数:2456点击:15][字数:2564点击:15][字数:2302点击:6][字数:2577点击:13][字数:2618点击:17][字数:1540点击:3][字数:4059点击:5][字数:2578点击:1][字数:4422点击:13][字数:3903点击:0][字数:1668点击:18][字数:5821点击:11][字数:4831点击:6][字数:10230点击:14][字数:2469点击:4][字数:4362点击:13][字数:3380点击:8][字数:7136点击:6][字数:2115点击:18][字数:2533点击:8][字数:2875点击:18][字数:2949点击:3][字数:4107点击:11][字数:994点击:12][字数:4103点击:10][字数:4682点击:5][字数:4249点击:6][字数:5996点击:3][字数:5796点击:7][字数:4930点击:15][字数:6933点击:17][字数:5181点击:4][字数:10356点击:15][字数:1970点击:11][字数:3454点击:8][字数:4770点击:7][字数:4494点击:16][字数:4595点击:13][字数:4589点击:16][字数:1522点击:4][字数:3456点击:9][字数:4197点击:12][字数:3327点击:3][字数:3395点击:0][字数:7529点击:18][字数:7357点击:10][字数:2387点击:2][字数:4129点击:4][字数:2547点击:4][字数:1538点击:0][字数:4356点击:17][字数:2840点击:7][字数:3418点击:5][字数:5694点击:8][字数:2895点击:17][字数:5316点击:10][字数:4134点击:3][字数:2780点击:12][字数:10749点击:18][字数:6316点击:5][字数:3812点击:1][字数:7017点击:8][字数:888点击:1][字数:1868点击:18][字数:1348点击:2][字数:5661点击:8][字数:5119点击:9][字数:4100点击:12][字数:4908点击:16][字数:2615点击:15][字数:3663点击:11][字数:4039点击:1][字数:6297点击:10][字数:3731点击:1][字数:1659点击:17][字数:2022点击:6][字数:3269点击:16][字数:6311点击:15][字数:1241点击:6][字数:4641点击:5][字数:2262点击:14][字数:1193点击:16][字数:5782点击:1][字数:5853点击:4][字数:10209点击:19][字数:5687点击:11]
重点推荐:年产值超3亿元 防城港市防城区做足陈皮产业大“钱景” 深度强化学习推荐算法研究与实现论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-10页第一章绪论第10-16页 研究背景和研究意义第10-12页 国内外研究现状和发展趋势第12-15页 研究内容与章节安排第15-16页第二章基础算法概述第16-32页 协同过滤推荐算法第16-22页 基于用户的协同过滤推荐算法第17页 基于项目的协同过滤推荐算法第17-18页 常见相似度与预测数据计算第18-19页 系统评价标准第19-22页 深度强化学习算法第22-31页 深度学习之卷积神经网络第22-25页 强化学习算法第25-29页 算法第26-28页 策略梯度（PolicyGradient）第28-29页 深度Q学习算法第29-31页 本章小结第31-32页第三章基于深度特征提取的强化学习推荐算法第32-52页 现状分析第32-33页 算法模型构建第33-44页 模型数据特征提取第35-40页 用户特征提取第35-37页 用户兴趣的动态捕捉第37-38页 电影特征提取第38-40页 网络设计第40页 动作与奖励值设计第40-41页 历史记录回放机制第41-42页 基于深度特征提取的深度强化学习推荐系统流程第42-44页 实验数据与结果第44-50页 实验数据介绍第44-47页 实验设计与结果对比第47-50页 奖励值设定合理性验证第47-48页 系统推荐精度第48-50页 历史回放机制策略的有效性第50页 本章小结第50-52页第四章基于策略梯度算法改进的强化学习推荐模型（DPGQN）第52-58页 现状分析与解决思路第52-53页 基于策略梯度算法改进的强化学习推荐模型第53-55页 模型实现框架第53-54页 策略梯度网络连续动作决策第54-55页 实验设计与结果第55-56页 本章小结第56-58页第五章总结与展望第58-60页 研究工作总结第58页 研究展望第58-60页参考文献第60-64页致谢第64-66页攻读学位期间取得的研究成果第66页本篇论文共66页，。一类传统纹饰演化关系发现与可视化研究论文目录摘要第1-6页ABSTRACT第6-10页第一章绪论第10-17页 研究背景与意义第10页 国内外研究现状第10-15页 数据模型构建第11页 演化关系发现第11-12页 可视化呈现第12-15页 论文的主要工作第15-16页 论文研究内容第15页 论文组织结构第15-16页 本章小结第16-17页第二章传统纹饰演化关系发现与可视化相关技术第17-26页 数据模型构建第17页 特征提取第17-19页 算法原理第17-18页 算法原理第18-19页 演化关系发现第19-20页 可视化呈现第20-24页 布局技术第20-21页 聚类技术第21-23页 着色技术第23页 交互技术第23-24页 可视化工具ECharts第24-25页 本章小结第25-26页第三章传统纹饰数据模型构建第26-35页 数据采集与获取第26-30页 数据处理与存储第30-32页 数据模型构建第32-33页 本章小结第33-35页第四章基于知识推理的传统纹饰演化关系发现与可视化第35-47页 基于多特征相似度的传统纹饰语义网构建第35-37页 基于知识推理的演化关系发现算法第37-41页 算法介绍第37-39页 实验结果与分析第39-41页 传统纹饰可视化呈现第41-46页 传统纹饰可视化布局第41-43页 基于模块化聚类的着色第43-45页 传统纹饰可视化交互第45-46页 本章小结第46-47页第五章一类传统纹饰可视化平台设计与实现第47-64页 需求分析第47-48页 平台总体设计第48-52页 功能模块设计第48-50页 数据库设计第50-52页 界面设计第52页 平台实现第52-61页 平台架构设计第53-54页 数据处理模块第54-56页 可视化呈现模块第56-61页 平台测试第61-63页 本章小结第63-64页第六章总结与展望第64-66页 工作总结第64页 工作展望第64-66页参考文献第66-71页致谢第71-72页攻读学位期间取得的研究成果第72页本篇论文共72页，。
智能一体化污水处理装置
技术简介 采用“A/O+膜过滤”工艺 ，集成先进的互联网+环保技术，研究智能化远程控制的一体化MBR污水处理装置。全不锈钢壳体，经久耐用。 采用的膜生物反应器（Membrane Bioreactor，简称MBR），是一种将高效膜分离技术和生物处理技术相结合的污水处理工艺。 用膜过滤代替传统的沉淀池，提高了设备的固液分离效果，污泥浓度大幅度提高，污泥负荷低，处理后的污水达到《城镇污水处理厂污染物排放标准》（GB18918-2002)一级A标准，经过消毒处理就可达到中水回用水质要求，直接作为市政用水或进一步深度处理回用于工业用水。 |
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工艺流程 污水首先经格栅、调节池/沉砂池预处理后由提升泵泵入设备中，依次流经缺氧区、好氧池，通过微生物的吸附降解去除有机物、氮和磷等污染物，在MBR池进行高效泥水分离，出水经次氯酸钠杀菌后达标排放或回用。污泥部分回流到缺氧池，极少量的剩余污泥排入污泥消化罐内浓缩、厌氧消化。 |
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装置特点 ● 出水达到一级A标准； ● 全不锈钢箱体，美观耐用； ● 高度集成，外部配套少，配套费用低； ● 设备紧凑，占地面积小，选址方便，灵活布置； ●模块化配置，标准化生产，建设周期短，易于增容扩建； ●需求定制化，满足不同应用领域的水质、水量和排放标准要求； ● 配套湘牛环保（恒辉的总公司）环境监控平台，智能远程控制，无人值守。 | 应用 1、城市河道黑臭水体处理； 2、城镇生活小区生活污水处理； 3、中小型工厂生产、生活污水集中处理； 4、高速公路服务区生产、生活污水集中处理。 |
| 技术优势 ① 采用改良A/O工艺，CODcr、氮、磷去除率高； ② 高容积负荷，低污染负荷，抗冲击能力强，运行稳定； ③ 排泥周期长、剩余污泥量少，污泥处置费用低； ④ A池、O池和膜池合建，占地面积小，投资省； ⑤ 无需初沉池、二沉池，配套设备少，装置更精简； ⑥ 膜抗污染膜性能好，反洗和维护量少，运行费用低； ⑦ 集成互联网+环保技术，实现远程监控、操作。 |
设备型号
设计、选型、维护 ●预处理：除油、除渣； ●污泥处置：A、剩余污泥排往调节池；B、剩余污泥排往污泥消化罐； ●设备基础：条形基础，间距1米； ●设备自动反洗，7-15天人工化学清洗； ●设备配置：提升泵、自吸泵、反洗泵、回流泵、风机、PLC、触摸屏、次氯酸钠加药装置，厌氧段安装填料，管式曝气。 |  |
