濮阳地埋一体化污水处理设*

濮阳地埋一体化污水处理设*前不久，一篇名为《机床行业还有希望吗？这句话问的我汗毛倒立。》的文章成为笔者微信朋友圈的网红。抱着学习的心态，笔者很认真的看了这篇文章。看完之后，便陷入了深深的思考：难道机床行业真的没有希望了吗？文章中作者谈到，机床行业缺失机床制造核心技术、缺乏机床人才。不可否认这两方面的确是我国机床行业真实存在的一个困境，但笔者认为文章中机床行业已没有希望的观点过于片面、草率。说机床行业已没有希望，这就好比连病危通知书都没有，直接给我国机床行业判了一个死刑。mbr一体化设备适应范围：组合地埋式污水处理设备具有广阔的应用前景，其中，数控机床的软硬件方面都有着不小的弊端，国产操纵系统的*还不到5%，而硬件上，则体现在需要大量进口关键零部件。因此我国生产出来的机床较为低端也就不奇怪了。数控系统精度、效率、稳定性，主机工艺等等，都制约着我国机床行业的发展，想要缩小与国外厂商之间的差距，还需要继续努力。那个关于一亿的赌注，我相信大家都还历历在目。那是在2012年经济年度人物颁奖晚会的现场，电商代表马云与零售代表王健林的一亿赌局。
它适用于宾馆、饭店、、住宅区等场所产生的生活污水处理，同时适用于食品、酿造、屠宰等工业有机污水的处理。主要适用于住宅区、办公楼、商场饭店、疗养院、、宾馆、学校、工厂等生活污水处理。 

濮阳地埋一体化污水处理设*
生活废水一体化设备特点
1、 采用组合地埋式，一般以地下设置为主，也可地面或半地下组合形成，占地面积小。
2、 采用射流曝气技术，不需要风机，节能并降低噪声。
4、 污泥量小。污泥通过潜污泵直接回流到初沉池，污泥基本可以不清除。
5、 污染物去除率高。CODcr BOD5去除率分别在80%、85%以上并对氮、磷也有较高的去除率。
6、 由于采用射流曝气技术，避免了接触氧化使用一段时间后，效果下降，需要换填料的弊病、射 流曝气池中采用弹性立体填料，该填料强度好、耐腐蚀、耐老化、表面积大、充氧动力效率高，挂膜块等效果，因此适应范围广，出水效果好。 
7、 采用自动控制系统，曝气、运转可定时进行，运行极为灵活，并节省电40%。
8、 消毒采用紫外线管消毒方式，大大减少了二次污染已经降低污水处理成本。
9、 整套设备采用全自动控制系统，不需要管理人员，故操作简单，运行费用比其它同类污水处理设备低。

与此同时，我们也不要忽视钢、煤两大产业身上正在实施着的一场手术，而手术的效果则已然开始逐步显现，因而要毫不动摇地坚决推进化解过剩产能的进程。国家*秘书长李朴民日前表示，截至10月底，钢铁行业已提前完成4500万吨全年去产能目标任务，12月14日，机器人产业联盟在安徽芜湖召开机器人产业推进大会，会上联盟理事长曲道奎公布了2016年上半年行业数据。当期，按照销量计算，坐标机器人占比，第二是多关节型机器人。

工艺流程

生活污水→格栅→调节池→泵→初沉池→*生物池→O级生物池→二沉池→消毒池→排放

主要特点

★节省空间

设备可埋入地表以下，地表可作为绿化或广场用地，因此该设备不占地表面积，不需盖房，更不需采暖保温。

★使用寿命长

它能耐酸、碱、盐、汽油、煤油、耐老化、耐冲磨，能带锈防锈。设备一般涂刷该涂料之后，防腐寿命可达15年以上。

★去污效果好

它的处理效果优于*混合式或二、三级串联*混合式生物接触氧化池。并且它比活性污泥池体积小，对水质适应性强，耐冲击性能好，出水水质稳定，不会产生污泥膨胀。

濮阳地埋一体化污水处理设*

★产污泥量少

污水处理设备由于在AO生物处理工艺中采用了生物接触氧化池，其填料的体积负荷比较低，微生物处于自身氧化阶段，因此产泥量较少。

★脱臭效果好

污水处理设备其利用钢筋混凝土结构池体上部空间设置改良士壤及布气管。当恶臭成份通过士壤层溶解于士壤所含的水份中，进而由于士壤的表面吸附作用及化学反应转入士壤，zui终被其中的微生物分解而达到脱臭目的。

★噪音低

污水处理设备除采用了常规的鼓风机消音措施外（如隔振垫等），还在鼓风机房内壁设置了新型吸音材料，使设备运行时的噪音低于50分贝，减轻了对周围环境的影响。

★自动化维护成本低

污水处理设备配套全自动电气控制系统及设备损坏报警系统，设备可靠性好，因此无须专人管理，只需要每月或每季度的维护与保养。

设备的适用范围

★宾馆、饭店、疗养院、；

★住宅小区、村庄、集镇；

★车站、飞机场、海港码头、船舶；

★工厂、矿山、旅游点、风景区；

★与生活污水类似的各种工业有机废水。
不少业内人士认为质变的节点已经出现，人工智能领域投资机会将不断涌现。科技*不管通过自身研发还是通过收购的方式，加紧在人工智能领域的布局，想在这一领域占得先机。首先是计算处理及信息储存的芯片*，像英特尔、NVIDIA等公司，它们处于这一领域的上游，为中下游产业链提供计算处理能力及相关解决方案，他们决定了人工智能发展的深度。其次是大数据产业链中的原始数据获取方，包括运营商、BAT、微软、等把持互联网入口的公司，它们掌握着机器学习必须的数据资源，决定了人工智能发展的广度。