填埋场封场土地沉降特性分析与模拟研究

通过对上海老港填埋场49号填埋单元进行的地面沉降监测,分析堆体沉降机理,建立了反映填埋场沉降特性的数学模型,结果表明:垃圾堆体在监测期内平均表面沉降量77.62 mm,沉降速率约为0.174 mm/d,模型预测监测堆体最终沉降量约为122 cm,未来5 a内还将有约7.9 cm沉降。     

生活垃圾填埋场上新建飞灰库区稳定分析

《"十三五"全国城镇生活垃圾无害化处理设施建设规划》到2020年,基本实现生活垃圾全焚烧,原生垃圾零填埋,届时,生活垃圾填埋场面临生态治理,焚烧厂产生的飞灰亟需填埋处置,设计将飞灰填埋场建于生活垃圾填埋场可有效解决该问题并节约土地空间。但考虑到生活垃圾的高压缩性,在上部飞灰堆载作用下,下部垃圾堆体极易发生不均匀沉降,引起飞灰堆体及垃圾堆体的失稳滑移,并导致飞灰库区底部防渗膜破坏。因此,评估飞灰填埋库区是否可建于生活垃圾堆体上应事先进行稳定性分析。针对一个拟建于生活垃圾堆体上的飞灰库区项目进行稳定性分析,评估其可行性。     

老港综合填埋场生活垃圾填埋运行现状及成本分析

介绍了老港综合填埋场的基本情况,分析了该填埋场生活垃圾填埋处置的运行现状和运行成本,并提出了增加运营费用、建立填埋堆体稳定性监测系统、填埋气体资源化利用、生活垃圾填埋减量等建议。     

杭州天子岭填埋库区“三高三超”安全研究

阐述了杭州天子岭第二垃圾填埋场在"三高"(高含水率、高堆体水位、高填埋量)、"三超"(超承载能力、超垃圾量、超警戒水位)的形势下,通过新建填埋场渗沥液导排体系,改进HDPE膜覆盖与密闭工艺以及监测评估填埋堆体安全,对填埋库区进行了一系列安全防护应对措施,极大地降低了填埋库区的安全隐患。     

生活垃圾卫生填埋场全过程安全管理分析

对影响生活垃圾卫生填埋场安全的填埋气体、垃圾渗沥液、垃圾填埋堆体、火灾与机械设备伤害4个因素进行概括性分析和总结,提出了填埋场的安全管理应结合安全影响因素与填埋场的选址、设计、施工、运行和封场全过程,总结了从全过程管理防范填埋场安全隐患的技术措施。     

好氧修复条件下填埋场沉降模型研究

通过武汉市金口生活垃圾填埋场好氧修复工程案例研究,对比分析Sower模型、Park生物降解沉降模型、Ling双曲线模型和Yen对数沉降模型的适用性,采用模型参数拟合的方式分析比较了各沉降模型的参数,并采用适宜的沉降模型对本工程案例沉降进行预测。结果表明:生物降解沉降模型相对于其他模型更适用于好氧修复过程沉降预测;Sower模型中Cae参数在好氧修复区为0.004~0.0013,封场区为0.002~0.003。生物降解沉降模型中k参数在好氧修复区范围为0.6~2.1,封场区为0.15~0.45;填埋各区动态沉降速率达到小于5 cm/a需要的时间分别为1.52、1.54、0.15 a,满足场地利用标准。     

运用清洁发展机制(CDM)开展垃圾填埋气体收集利用

根据生活垃圾填埋气体的特性、危害和相关处理技术,以及目前国内外垃圾填埋气体的处理现状,分析了清洁发展机制(CDM)在我国运用的前景;针对南宁市生活垃圾填埋方式、特点以及垃圾填埋气体预测存量,提出了运用CDM引进资金和先进技术,利用垃圾填埋气体发电和医疗废弃物焚烧处理技术,开展南宁市城南生活垃圾填埋场垃圾填埋气体的收集利用.     

位移反分析法在建筑垃圾填埋场稳定分析中的应用

稳定性是建筑垃圾填埋场工程的主要问题之一。计算分析了影响建筑垃圾填埋场沉降的主要参数，并给出了各参数与沉降之间的定性关系。依据现场监测资料的数据，运用位移反分析法反演了计算模型的材料参数，并在此基础上对建筑垃圾填埋场的稳定性做出预测，和实际监测结果比较一致。     

六里屯垃圾卫生填埋场填埋气产生量预测及资源化研究

对北京市海淀区六里屯垃圾卫生填埋场的工程概况、历年垃圾填埋量、填埋气收集系统现状、填埋气资源化利用现状、六里屯场区能耗情况现状进行了调研,对填埋区的填埋气体进行了检测,并利用产气速率模型对六里屯垃圾卫生填埋场填埋气体的产生量进行了预测。对填埋气用于发电、制作汽车燃料、锅炉余热和焚烧浓缩渗沥液4种途径的可行性进行了分析,结果表明,发电+余热锅炉+蒸发浓缩渗沥液的综合利用途径是最优的资源化利用技术方案。     

生活垃圾的可持续填埋

以天津市武清垃圾处理厂工程为例,阐明生活垃圾通过前分选减量、渗沥液回喷加速填埋堆体稳定和矿化垃圾填埋以及后期开采利用等措施,可节约土地资源,延长垃圾填埋场使用年限,实现垃圾的综合利用。     

基于垃圾产气速率差异的填埋气体产生量预测模型的探讨

根据大韩庄垃圾填埋场进场垃圾的特性,对CJJ 133—2009的产气预测模型进行探讨。将垃圾分为快速降解和慢速降解2部分,对产气速率常数分别取值。结果表明：产气峰值发生在封场后的第1年,达到3 029.6万m3/a,封场后第10年产气量降低至峰值的29.0%。与CJJ 133—2009推荐模型相比,填埋期间本研究使用模型的产气量更高,峰值可高出9.8%。封场后该模型产气量的衰减速率也更快,但在第10年后两者的产气量开始逐渐趋同。     

城市生活垃圾填埋密度及其随深度分布规律

介绍了生活垃圾填埋密度的测定方法,基于苏州七子山垃圾填埋场现场测试数据及国外相关数据,探讨了垃圾填埋密度的主要影响因素,获得了该场垃圾填埋密度变化范围(510～1 730 kg/m3)及其随填埋深度增加而增大的规律,推荐了适合于我国南方城市生活垃圾场工程的密度-深度分布曲线。     

填埋垃圾组分分析和资源化开采利用

通过对老港生活垃圾填埋场1991-2004年填埋垃圾的试验性开采和分选,分析了不同填埋年份垃圾的组分以及变化规律,并对填埋垃圾中混合塑料特性进行深入研究,由此对垃圾填埋场或堆场中填埋垃圾的大规模开采和资源化利用的可行性进行初步探索。     

三种预测模型对南京市水痘发病预测的应用与比较

目的 构建南京市水痘发病预测的最优模型,为水痘防控给予科学指导.方法 以2014-2018年南京市逐月水痘发病率分别建立Holt-Winters加法模型、Holt-Winters乘积模型和自回归移动平均法(ARIMA)模型.对模型进行参数检验,计算预测值与实际值相对误差,选择最优模型预测南京市2019年的水痘发病率.结...     

城市垃圾量的灰色预测

运用灰色系统原理,提出了城市垃圾量预测的非线性模型,并将其非线性微分方程化为简单的非线性方程。根据最小二乘法确定了模型中的参数,从而避免了复杂的矩阵方程运算。文中给出了该模型的ｍａｔａｌａｂ程序,且该模型相比线性模型ＧＭ（１,１）而言,适用性广,拟合精度高。实例验证了该模型用于城市垃圾量预测的可行性和有效性。     

Microbiological characterization of solid wastes and aerosol in a municipal solid waste landfill site

Authors report data about microbiological characterization of solid wastes and aerosol in the municipal solid waste landfill site in Poiatica (RE). In solid waste samples high values of total coliform and fecal coliform were observed (10(5)-10(6) CFU/g): total bacterial counts at 22 degrees, at 36 degrees and at 44 degrees ranged from 10(7) to 10(9) CFU/g. Aerosol samples collected during waste movement in the landfill site showed values of total and fecal bacterial ranging from 10(3)-10(4) CFU/m3. Staphylococci and fungi reported the same values while streptococci, total and fecal coliform and spore evidenced lower values. Municipal solid wastes and aerosol have to be considered as an infective substrate: it is necessary to adopt protective barriers in occupationally exposed subjects.     

填埋气发电项目建设的可行性探讨

在介绍国内利用垃圾填埋气发电的基础上，分析了济南市垃圾填埋场填埋气处理的状况，建议尽快建设垃圾填埋气体发电厂。提出建设垃圾填埋气体发电厂需要解决的几个问题，呼吁该项目的实施离不开政府的支持。     

基于SARIMA - SVR模型的喀什地区流行性腮腺炎的流行趋势预测

目的 利用季节性自回归滑动平均模型（seasonal autoregressive integrated moving average，SARIMA）、支持向量回归模型（support vector regression， SVR）对喀什地区流行性腮腺炎( mumps)的月发病数进行预测，在上述两模型的基础上建立SARIMA - SVR组合模型，提高预测的精准度，为控制新疆喀什地区2021年流腮传播趋势提供科学预测。方法 以喀什地区2005年1月—2017年12月的流腮月发病数据为训练集，进行数据的拟合以及预测模型的训练，分别建立SARIMA、SVR、SARIMA - SVR组合模型。对2018年1月—2020年12月的流腮月发病数进行预测，并与实际值相比较，采用均方根误差(root mean square error，RMSE)衡量模型预测性能。结果 ARIMA(2，1，1)(0，0，1)12为最优的SARIMA模型，建立的SARIMA、SVR、SARIMA - SVR组合模型预测2018年1月—2020年12月的喀什地区流腮月发病数的RMSE分别为:9.611、9.545、3.427。结论 SARIMA - SVR组合模型对喀什地区流腮的预测精度高于单一预测模型，故选取该模型建立方式，利用2005年1月—2020年12月的喀什地区流腮月发病数据预测该地区2021年的月发病数。