处理工业废水有哪几种工艺 工业废水处理的方法有哪几种
随着工业的迅速发展，工业废水的种类和数量随之增加，对水体的污染也日趋严重，威胁人类的健康和正常生活。所以工业废水的处理对于环保至关重要。
保护生态环境、更好地做好工业废水的处理，了解工业废水及其种类与处理非常必要。
工业废水，是工业生产过程中产生的废水和废液，其中含有随水流失的工业生产用料、中间产物、副产品以及生产过程中产生的污染物。包括生产废水、生产污水及冷却水。
工业废水的种类
工业废水的种类，根据主要污染物的不同，可分为有机废水和无机废水两种。
电镀废水、钢铁厂、矿物加工过程的废水，还有酸碱废水、重金属废水、氰化物废水、氟化物废水等都属于无机废水。
石油加工过程以及化工厂、食品厂、养殖场产生的都是有机废水。
按工业企业的产品和加工对象，工业废水可分为冶金废水、造纸废水、炼焦煤气废水、金属酸洗废水、化学肥料废水、纺织印染废水、染料废水、制革废水、电站废水等。
按废水中所含污染物的主要成分，工业废水可分为酸性废水、碱性废水、含氰废水、含铬废水、含镉废水、含汞废水、含酚废水、含醛废水、含油废水、含硫废水、含有机磷废水和放射性废水等。
其中根据所含污染物的废水种类的处理难度和危害性，工业废水可分为废热、常规污染物和有毒污染物。
废热主要来自冷却水，冷却水可以回用;常规污染物既无明显毒性而又易于生物降解的物质，包括生物可降解的有机物，可作为生物营养素的化合物，以及悬浮固体等。
而有毒污染物是指含有毒性而又不易生物降解的物质，包括重金属、有毒化合物和不易被生物降解的有机化合物等。
工业废水的处理
由于水质和水量因生产工艺和生产方式的不同而差别很大，废水处理方法的选择取决于废水中污染物的性质、组成、状态及对水质的要求。一般废水的处理方法大致可分为物理法、化学法及生物法三大类。
物理法，是利用物理作用分离污水中的非溶解性物质，在处理过程中不改变化学性质。常用的有重力分离法、离心分离法、过滤法等。
化学法，是指在废水中加入化学物质，使之和污染成分发生一定的化学反应，来分离、回收或去除污水中的污染物质。常用的有化学沉淀、混凝法、中和法、氧化还原法、离子交换法等。
生物法，是利用微生物的新陈代谢功能，将污水中呈溶解或胶体状态的有机物分解氧化为稳定的无机物质，使污水得到净化。常用的有活性污泥法和生物膜法。
不同种类的工业废水，其处理方式也不相同。按处理程度的不同，废水处理系统可分为一级处理、二级处理和深度处理。
一级处理又叫做预处理，常采用沉淀、浮选、过滤等物理方法去除污水中的漂浮物和悬浮物，或通过凝聚、氧化、中和等化学方法调节废水ph值，减轻废水的腐化程度和后续处理工艺负荷。一般情况下，经一级处理后，悬浮固体的去除率达70%~80%，BOD去除率只有20%~40%,废水中的胶体或溶解污染物去除作用不大，故其废水处理程度不高。
二级处理是指在一级处理的基础上，利用用生物处理方法，去除污水中呈胶体和溶解状态的有机污染物质(BOD，COD物质)，去除率可达90%以上，使有机污染物达到排放标准。
但需要注意的是，经过二级处理后的水中还存留悬浮物、生物不能分解的溶解性有机物、溶解性无机物和氮磷等藻类增值营养物，并含有病毒和细菌。因而不能满足要求较高的排放标准，如处理后排入流量较小、稀释能力较差的河流就可能引起污染，也不能直接用作自来水、工业用水和地下水的补给水源。
三级处理又称深度处理，用于废水处理系统的后端，采用化学沉淀、砂滤、活性炭吸附、臭氧氧化、离子交换、电渗析和反渗透等方法，进一步去除二级处理未能去除的污染物，其中包括微生物、未被降解的有机物、磷、氮和可溶性无机物。经三级处理后的水可回收重复利用于生产或生活。
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科海思工业废水处理
解决方案
科海思作为集废水处理、工艺设备、工程承接于一体的综合服务商，和不断致力于环保技术革新的高新技术企业，2011年将“特种离子交换树脂”引进国内，针对水处理过程中成本高、难度大、稳定性差的现状，为企业提供更高效、可持续、高回报的解决方案。
与传统的用于脱盐、软化等方面的普通阴阳离子交换树脂不同，特种离子交换树脂可用于特定目标污染物的深度去除。对某一种或者几种目标污染物离子具有选择性吸附能力。
特种树脂的官能团是在普通树脂官能团的基础上经过特殊的高分子化学反应进行了一定的修饰改性或者直接使用了对某种污染物离子具有特殊亲和性的物质做官能团，能够有效解决产水稳定性差，对目标污染物离子的工作交换容量低，运行成本增加，不能满足排放需求等问题。
以重金属废水为例，针对特定重金属离子的特点，科海思工业废水处理解决方案，利用螯合树脂（CH-90Na）的特种功能基团与重金属离子形成络合物的特性，从而实现重金属离子的回收利用及深度去除。
CH-90Na对除铜镍、铅、锌、钴、锰等具有特定的选择性，尤其在镍离子及络合态镍（柠檬酸、醋酸、苹果酸、酒石酸、琥珀酸、羟基乙酸等，以及锌镍合金、镍铵络合物等）的处理方面有很强的结合作用和应用优势，可在酸性环境（pH值3左右）下直接对镍吸附。对于强络合镍，需要先破络再除镍（如EDTA镍），饱和吸附量大约在50g/l。
这种工艺操作简单，整体流程简短，占地面积小，并且处理精度高、吸附量大，同时可对低浓度废水进行深度处理。
针对处理过程中出现的氟吸附量小，导致饱和量过快，受PH值影响，ss值影响滤料运行的稳定性等问题，科海思除氟解决方案应用氟选择性螯合树脂，出水指标可做到1ppm以内，并且出水效果稳定，设备造价和运行成本低，对于提高企业环保和经济效益都有很大的优势。
常量指针和指针常量的区别 常量与变量有哪些区别
常量指针和指针常量的区别详解,常量指针和指针常量的区别是什么,常量指针与指针常量,常量指针和普通指针的区别常量是什么意思,常量和变量
1.文字常量
例如。
int main()
{
int num=4；
3;
100;
3.14;
返回0；
}
2.常量变量被2.const修改
常量-常量属性
例如。
int main()
{
常量整数=4；
printf(%d ，num)；
返回0；
}
(此时的num是常量变量，是变量但有常量属性)
3.由# define定义的标识符常量
例如。
#包含stdio.h
#定义最多10个
int main()
{
int arr[MAX]={ 0 }；
printf(%d ，MAX)；
返回0；
}
4.列举常量(一个一个列举)(只要知道这个概念是什么意思就行，后面会详细讨论)
枚举键-枚举
例如。
枚举性别
{
男性，
女性，
秘密
};
int main()
{
prientf(%d ，男)；
prien TF(“% d \ n”，女)；
prientf(%d ，SECRET)；
返回0；
}
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wx616d1c2b62cca
2022-09-08 17:10
博主你好，这篇文章写的挺好，但是标题太短，会影响推荐和搜索引擎收录。希望你下次能注意文章的标题~
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open ai 使用教程 open ai api怎么申请
选自Open AI Blog
机器之心编译
参与：黄小天、微胖
我们开源了 OpenAI 基准（https://github.com/openai/baselines），努力再现与已发表论文成绩相当的强化学习算法。接下来几个月，我们将发布算法；今天发布的是 DQN 和它的三个变体。
重现强化学习结果非常复杂：性能非常嘈杂，算法有很多活动部分，因此会有微妙漏洞，而且很多论文都没有报告所有必要的技巧。通过发布正确的实现（Know-good）（以及创造这些的最佳实践），我们希望确保强化学习的显著优势与现有算法的错误或未调试版本的比较结果绝对无关。
强化学习算法的正确实现正面临着挑战；好结果通常只来自对貌似不重要的漏洞的修复。本文包含一些修改强化学习算法实现的最佳实践方法以及 DQN 发布的一些细节内容。
查看代码：https://github.com/openai/baselines
最佳实践
与随机基准比较：在下面的视频中，在游戏 H.E.R.O 中，智能体的行动是随机的；如果在训练早期看到这个，很容易以为智能体正在学习。因此，你要始终证实你的智能体的表现胜过随机智能体。
警惕不可破解（non-breaking ）的漏洞：当研究了一个包含 10 个流行强化学习算法再实现的样本之后，我们注意到其中 6 个含有微妙的漏洞，由社区成员发现并经作者确认。这些漏洞包括忽略了一些样本梯度或错误实现因果卷积的轻微漏洞，也有严重漏洞，比如报告的得分比真实结果更高。
像你的智能体一样看世界：与大多数深度学习方法一样，对于 DQN，我们倾向于将环境的图像转换为灰度，以减少训练过程中所需的计算量。这又会带来这方面的问题：在 Seaquest 运行 DQN 算法时，我们注意到我们的部署表现很差。检查环境时，我们找到了原因――就像这张图片显示的，后处理过的（post-processed）图像不包含鱼。
把屏幕图像转化为灰度时，我们错误地校准了绿色值系数，导致了鱼的消失。注意到这个错误后，我们调整了颜色值，算法又能看到鱼了。
为了未来调试这样的问题，Gym 现在包含了一个 play 功能，研究人员就能像智能体一样，很容易看到相同的观察结果。
修复漏洞，然后是超参：修复漏洞后，开始调校超参。最终我们发现：为控制探索率（exploration rate）的超参 epsilon 设定退火程序显著影响了性能，最后我们将这个超参在头一百万步后降低到 0.1，接下来的 2400 万步后减低到 0.01。如果实践中有漏洞，我们可能会想出不同的超参设定来解决我们还没诊断出来的问题。
再检查一遍论文解释：在 DQN 的那篇《自然》论文中，作者写道「我们也发现这有助于「从更新中剪辑误差项至 -1 到 1 之间。」这一表述有两种解释方法：计算梯度时，剪辑物体，或者剪辑乘法项。前者看起来更加自然些，不过转换（tanstitions）时，梯度会为零还带有高度误差，性能也是次优的，就像我们在 DQN 实现中发现的。后一个解释是对的，也有简单的数学解释――Huber Loss。通过检查符合预期的梯度，你可以找到类似这些的漏洞。在 TensorFlow 中使用 compute_gradients (https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/GradientDescentOptimizer#compute_gradients)，检查符合预期的梯度很简单。
多次浏览代码，然后考虑每行代码可能有什么问题，我们找到了这篇博文中提到的大多数漏洞。虽然有点事后诸葛，但是，即使是经验丰富的研究人员也容易低估一个实现中需要过多少次代码才能发现所有漏洞。
Deep Q-Learning
我们用的是 Python 3 和 TensorFlow。这次发布包括：
DQN：这个强化学习算法可以将 Q-Learning 和深度神经网络结合起来，让强化学习在复杂、高维环境中工作，比如游戏或者机器人技术。
Doubel Q Learning：有时，现有 DQN 算法容易过高评估与特定行动有关的值，纠正这个问题。
Prioritized Replay (https://arxiv.org/abs/1511.05952)：通过学习回放内存，将 DQN 回放函数的经验扩展到真实回报显著不同于预测回报的地方，让智能体自己调整对不正确假设的响应。
Dueling DQN: 神经网络一分为二，一个学习评估每个时间步的值，另一个计算每一个步骤的潜在优势，然后结合成一个单独的 action-advantage Q 函数。
启动时，运行：
pip install baselines
# Train model and save the results to cartpole_model.pkl
python -m baselines.deepq.experiments.train_cartpole
# Load the model saved in cartpole_model.pkl and visualize the learned policy
python -m baselines.deepq.experiments.enjoy_cartpole
我们也提供了训练的智能体，运行方式如下：
python -m baselines.deepq.experiments.atari.download_model --blob model-atari-prior-duel-breakout-1 --model-dir /tmp/models
python -m baselines.deepq.experiments.atari.enjoy --model-dir /tmp/models/model-atari-prior-duel-breakout-1 --env Breakout --dueling
基准
我们还有一个 iPython notebook，用来展示 DQN 部署在游戏 Atari 上 的表现。各位可以比较一下不同算法的表现。带有 Prioritized Replay( 黄色）的 Dueling Double Q learning , 带有 Prioritized Replay（蓝色）的 Double Q learning，Dueling Double Q Learning（绿色）以及 Double Q learning（红色）。
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