【正文】 水得到凈化?；炷ㄊ悄壳皣?guó)內(nèi)外重點(diǎn)研究的方向之一，該法適應(yīng)性強(qiáng)、基建投資低、管理簡(jiǎn)單，是水處理常用的方法，在造紙行業(yè)的廢水處理中使用普遍。張志軍等[5]利用中壓汞燈作光源，研究了氯代二苯并一對(duì)一二啞英(CDDS、包括DCCD、PcDD和OCDD)在 TiO2催化下的光解反應(yīng)，在室溫下，4h內(nèi)DCCD、PCDD和OCDD分別降解87．2％、84．6％和91．2％。使用臭氧法也會(huì)產(chǎn)生其它副產(chǎn)物，其中最受關(guān)注的是羰基化合物中的醛類，比如甲醛、乙醛，這些物質(zhì)具有急性毒性和慢性毒性，并具有一定的致畸、致癌、致突性。安郁琴[4]將經(jīng)過化學(xué)混凝處理后和經(jīng)過化學(xué)混凝過濾吸附處理后的麥革漿黑液利用臭氧法處理，處理 20分鐘后脫色率可以達(dá)到 82．1％，但 CODCr去除率僅 15．8％，BOD5去除率為24．8％，F(xiàn)f1此可見，臭氧脫色效果顯著，但對(duì) CODCr和 BOD5的去除效果不明顯。2治理方法物理化學(xué)法是通過物理或者化學(xué)反應(yīng)的作用來達(dá)到去除廢水中的污染物的目的，主要有以下方法：臭氧氧化技術(shù)已問世多年，近年來，由于低成本的臭氧發(fā)生裝置和臭氧處理裝置的出現(xiàn)而重新成為研究熱點(diǎn)。制漿廢水 BOD、COD、SS、pH、色度、濁度等均嚴(yán)重超標(biāo)；中段廢水成分與制漿廢水相近，但濃度低，富含漂白工段產(chǎn)生的對(duì)環(huán)境危害最大的有機(jī)氯化物；抄紙廢水中主要含有細(xì)小纖維、填料(高嶺土等)和膠料(松香等)，BOD值較低。調(diào)查統(tǒng)計(jì)表明，造紙工業(yè)廢水年排放總量達(dá)17億t，占工業(yè)廢 水總排放量的10以上。1概況據(jù)經(jīng)貿(mào)委粗略估計(jì)，目前我國(guó)大小造紙廠約有近萬家。造紙工業(yè)的漂白工段通常是采用含氯化合物漂白，導(dǎo)致排出的漂白廢水中含有大量的氯化有機(jī)物，其中的氯苯酚、氯化脂肪酸、氯化樹脂酸、dioxin等有毒且難以處理的氯化有 機(jī)物，對(duì)環(huán)境中的生物具有強(qiáng)烈的毒害、致畸、致多發(fā)性腦神經(jīng)病變作用[2]，因此如何有效地去除造紙廢 水中的含氯有機(jī)物已經(jīng)成為廢水處理的一大難題。含有大量有機(jī)物的造紙廢水排入水體，對(duì)水體會(huì)造成不同程度的污染。關(guān)鍵詞:造紙；廢水處理；治理技術(shù)隨著造紙工業(yè)的迅速發(fā)展，造紙工業(yè)廢水已經(jīng)成為水環(huán)境的重要污染源之一。計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展[146169,2013] [2]阿爾溫 托夫勒． 第三次浪潮［M］． 北京: 三聯(lián)書店出版社，1984．[3]Jim Gray． One Science A transformed scientific method[C]//Tony H，Stewart T，Kirstin T． The fourth paradigm: Data－intensive scientific discovery．Redmond，WA: Microsoft Research，2009: 19－33．[4][EB/OL]. 【2013年10月31日】[33]CSDN:大數(shù)據(jù)：基準(zhǔn)測(cè)試是一把尚未完成的尺子?？偟膩碚f，目前對(duì)于大數(shù)據(jù)的研究仍處于一個(gè)非常初步的階段，還有很多基礎(chǔ)性的問題有待解決．大數(shù)據(jù)的幾個(gè)特征中究竟哪個(gè)最重要?面對(duì)大數(shù)據(jù)管理我們需要的是簡(jiǎn)單的技術(shù)上的演變(evo1ution)還是徹底的變革(revoIution)?不同學(xué)科的研究者之間怎樣協(xié)作才能更有利于大數(shù)據(jù)問題的解決?諸如此類的問題還有許多，要解決大數(shù)據(jù)問題仍有很長(zhǎng)的路要走。大數(shù)據(jù)時(shí)代下，每個(gè)個(gè)體都是數(shù)據(jù)的產(chǎn)生者，企業(yè)的任何一項(xiàng)業(yè)務(wù)活動(dòng)都可以用數(shù)據(jù)來表示，如何保證大數(shù)據(jù)的質(zhì)量，如何建模、提取并利用隱藏在大數(shù)據(jù)中的信息以提升企業(yè)信息系統(tǒng)績(jī)效、提升企業(yè)決策能力，成【33】。在制定行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，性能、持有成本和能源效率是成功的三大關(guān)鍵。數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品的成功離不開以TPC系列為代表的測(cè)試基準(zhǔn)的產(chǎn)生．正是有了這些測(cè)試基準(zhǔn)，才能夠準(zhǔn)確地衡量不同數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品的性能，并對(duì)其存在的問題進(jìn)行改進(jìn)?？梢酝ㄟ^舍【32】棄一些不必要的性能和精確性來獲取更為重要的性能和精確性。30美國(guó)發(fā)布大數(shù)【】據(jù)研發(fā)計(jì)劃，在能源價(jià)格上漲、數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)規(guī)模不斷擴(kuò)大的今天，高能耗已逐漸成為制約大數(shù)據(jù)快速發(fā)展的一個(gè)主要瓶頸．從小型集群到大規(guī)模數(shù)據(jù)中心都面臨著降低能耗的問題，但是尚未引起足夠多的重視，相關(guān)的研究成果也較少．在大數(shù)據(jù)管 理系統(tǒng)中，能耗主要由兩大部分組成：硬件能耗和軟件能耗，二者之中又以硬件能耗為主．理想狀態(tài)下，整個(gè)大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的能耗應(yīng)該和系統(tǒng)利用率成正比．但是實(shí)際情況并不像預(yù)期情況，系統(tǒng)利用率為0時(shí)仍然有能量消耗【31】。在國(guó)家層面，大數(shù)據(jù)可能給國(guó)家安全帶來隱患，如果在大數(shù)據(jù)處理方面落后，就可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)的單向透明。當(dāng)前，數(shù)據(jù)安全形勢(shì)不容樂觀，需要保護(hù)的數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)已超過了數(shù)據(jù)總量的增長(zhǎng) 據(jù)IDC統(tǒng)計(jì)【29】:2010年僅有不到1/3的數(shù)據(jù)需要保護(hù)，到2020年這一比例將超過2/5。數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)是大數(shù)據(jù)分析和處理面臨的重要問題，既是技術(shù)問題也是社會(huì)學(xué)問題。隱私問題由來已久，這基本也是大家最關(guān)心的問題。AP)，可以進(jìn)行多個(gè)維度的下鉆(drill一down)或上卷(roll—up)操作．對(duì)于從數(shù)據(jù)中提煉更深層次的知識(shí)的需求促使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)生，并發(fā)明了聚類、關(guān)聯(lián)分析等一系列在實(shí)踐中行之有效的方法．這一整套處理流程在處理相對(duì)較少的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)極為高效．但是隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量的迅猛增長(zhǎng)，給傳統(tǒng)的分析技術(shù)帶來了巨大的沖擊和挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)量的增大會(huì)帶來規(guī)律的喪【26】失和嚴(yán)重失真。云計(jì)算剛進(jìn)入成長(zhǎng)期，預(yù)計(jì)未來5年CAGR將超50%，2015年產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)1萬億元。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈按產(chǎn)品形態(tài)分為硬件基礎(chǔ)軟件和應(yīng)用軟件三大領(lǐng)域，商業(yè)智能信息安全和云計(jì)算主題橫跨三大領(lǐng)域，將構(gòu)成產(chǎn)業(yè)鏈中快速發(fā)展的三駕馬車就國(guó)內(nèi)而言，商業(yè)智能市場(chǎng)已步入成長(zhǎng)期，預(yù)計(jì)未來3年復(fù)合年均增長(zhǎng)率(CAGR)為35%，十二五期間潛在產(chǎn)值將超300億元。信息安全和云計(jì)算貫穿于大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)，云安全等關(guān)鍵技術(shù)將更安全地保護(hù)數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)對(duì)信息安全的要求和促進(jìn)將推動(dòng)信息安全產(chǎn)業(yè)的大發(fā)展。，為信息安全帶來發(fā)展契機(jī)。大數(shù)據(jù)帶來的機(jī)遇【22】，將從多個(gè)方面創(chuàng)造價(jià)值。而數(shù)據(jù)分析技術(shù)是最核心的業(yè)務(wù)【18】。原始的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在文件系統(tǒng)之中，但是用戶習(xí)慣通過數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)來存取文件．因?yàn)檫@樣會(huì)屏蔽掉底層的細(xì)節(jié)，且方便數(shù)據(jù)管理．直接采用關(guān)系模型的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)并不能適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。關(guān)鍵技術(shù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)本身就是資產(chǎn)云計(jì)算為數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供了保管訪問的場(chǎng)所和渠道，但如何盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)，使其為國(guó)家治理企業(yè)決策乃至個(gè)人生活服務(wù)，是大數(shù)據(jù)的核心議題，也是云計(jì)算的靈魂和必然的升級(jí)方向。也就是說，企業(yè)的任何一項(xiàng)業(yè)務(wù)活動(dòng)都與大量的數(shù)據(jù)緊密相聯(lián)，而我們每一個(gè)人都是數(shù)據(jù)的產(chǎn)生者，數(shù)據(jù)量與日俱增，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)繁雜多變，數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度非常之快，我們已經(jīng)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)的時(shí)代【15】?？梢园l(fā)現(xiàn)，數(shù)字化已經(jīng)成為社會(huì)發(fā)展的必然趨勢(shì)。在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，成萬上億計(jì)的網(wǎng)絡(luò)傳感器嵌入在數(shù)量不斷增長(zhǎng)的智能電表、移動(dòng)電話、汽車等物理設(shè)備中，不斷感知、生成并傳輸超大規(guī)模的有關(guān)地理位置、振動(dòng)、溫度、濕度等新型數(shù)據(jù)。同時(shí)，隨著存儲(chǔ)設(shè)備、內(nèi)存、處理器等電腦元件成本的穩(wěn)定下降，使得之前較昂貴的大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理變得十分經(jīng)濟(jì)【13】，也使得大數(shù)據(jù)的存在成為可能。數(shù)據(jù)是云計(jì)算技術(shù)的延伸，更是社會(huì)進(jìn)步和發(fā)展的必然結(jié)果，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來引領(lǐng)了未來IT技術(shù)發(fā)展的戰(zhàn)略走向?！度A爾街日?qǐng)?bào)》更是將大數(shù)據(jù)時(shí)代 智能化生產(chǎn)和無線網(wǎng)絡(luò)革命稱為引領(lǐng)未來繁榮的三大技術(shù)變革 此外，Gartner、埃森哲、普華永道等咨詢公司，以及財(cái)富周刊 福布斯 紐約時(shí)報(bào) 等商業(yè)管理刊物也對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行了大量的介紹與研究縱觀國(guó)際形勢(shì)，對(duì)大數(shù)據(jù)的研究與應(yīng)用已引起各國(guó)政府部門的高度重視，成為重要的戰(zhàn)略布局方向． 各國(guó)陸續(xù)出臺(tái)有關(guān)大數(shù)據(jù)的國(guó)家政策和戰(zhàn)略2012年3月，美國(guó)奧巴馬政府宣布將投資2億美元用于啟動(dòng) 大數(shù)據(jù)研發(fā)倡議(Big Data Researchand Development Initiative)［9］，旨在提高從海量和復(fù)雜的數(shù)據(jù)中分析萃取信息的能力，這是繼1993年美國(guó)宣布 信息高速公路 計(jì)劃后的又一次重大科技發(fā)展部署 繼美國(guó)率先開啟大數(shù)據(jù)國(guó)家戰(zhàn)略先河之后，其他各國(guó)也隨后跟進(jìn)，已經(jīng)或者即將出臺(tái)相應(yīng)的戰(zhàn)略舉措 日本政府重新啟動(dòng)2011年日本大地震后一度擱置的政府ICT戰(zhàn)略研究，于2012年7月推出新的綜合戰(zhàn)略 活力ICT日本，重點(diǎn)關(guān)注大數(shù)據(jù)應(yīng)用所需的云計(jì)算 傳感器社會(huì)化媒體等智能技術(shù)開發(fā)2013年1月，英國(guó)政府宣布將注資6億英鎊，發(fā)展大數(shù)據(jù) 合成生物等8類高新技術(shù)，占據(jù)總投資的近三分之一 澳大利亞政府在同年3月表示，澳聯(lián)邦政府大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略草案有望在5月份出臺(tái)，預(yù)計(jì)會(huì)在6 7月間正式頒布一些區(qū)域性或全球性組織也對(duì)大數(shù)據(jù)予以高度關(guān)注 在過去幾年，歐盟 已對(duì)科學(xué)數(shù)據(jù)信息化基礎(chǔ)設(shè)施投資1億多歐元，并將數(shù)據(jù)信息化基礎(chǔ)設(shè)施作為Horizon2020計(jì)劃的優(yōu)先領(lǐng)域之一［6］2012年初，世界經(jīng)濟(jì)論壇一份題為 大數(shù)據(jù)，大影響(BigData，BigImpact)的報(bào)告宣稱，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種新的經(jīng)濟(jì)資產(chǎn)類別，就像貨幣或黃金一樣聯(lián)合國(guó)也推出了全球脈動(dòng)(GlobalPulse)［10］倡議項(xiàng)目，希望利用大數(shù)據(jù)來促進(jìn)全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展。一、大數(shù)據(jù)的基本概念及大數(shù)據(jù)時(shí)代產(chǎn)生的必然早在1980年，美國(guó)著名未來學(xué)家阿爾溫托夫勒(AlvinToffler)在 第三次浪潮 一書中就提出了 大數(shù)據(jù)(BigData)的概念，并將其贊頌為 第三次浪潮的華 彩樂章［2］著名的數(shù)據(jù)庫(kù)專家 圖靈獎(jiǎng)獲得者吉姆 格雷(JimGray)認(rèn)為傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn) 理論和計(jì)算機(jī)3大范式在科學(xué)研究，特別是一些新的研究領(lǐng)域已經(jīng)無法很好地發(fā)揮作用，于是，其在2007年提出當(dāng)前科學(xué)研究已發(fā)展到了 第4種范式(The FourthParadigm)［3］，即以大數(shù)據(jù)為代表的數(shù)據(jù)密集型科學(xué)近幾年，一些國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)刊物也相繼出版?？瘜?duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行探討研究 2008 年9 月，Nature推出了 Big Data ?？?］，從互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)環(huán)境科學(xué) 生物醫(yī)藥等多個(gè)方面介紹了海量數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn) 2011年2月，Science出版關(guān)于數(shù)據(jù)處理的?？?Dealing with data［5］，討論了數(shù)據(jù)洪流(Data Deluge)所帶來的挑戰(zhàn)，并闡明了大數(shù)據(jù)對(duì)于科學(xué)研究的重要性 2012年4月，歐洲信息學(xué)與數(shù)學(xué)研究協(xié)會(huì)會(huì)刊ERCIM News出版?？?Big Data［6］，討論了有關(guān)大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)密集型研究的創(chuàng)新技術(shù)等問題，并介紹了歐洲科研機(jī)構(gòu)開展的研究活動(dòng)和進(jìn)展情況最早提出大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來的是全球知名咨 詢 公 司 麥 肯 錫，其下屬機(jī)構(gòu)全球研究所(Mckinsey Global Institute)于2011年6月份發(fā)布的一份專門的研究報(bào)告，將 大數(shù)據(jù) 視為全世界 下一個(gè)創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)和生產(chǎn)力提高的前沿領(lǐng)域［7］，并指出，數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，逐漸成為重要的生產(chǎn)因素。這引起了產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界、科技界和政府機(jī)構(gòu)的廣泛關(guān)注。data analysis。technology?！緟⒖嘉墨I(xiàn)】[1]孟小峰，慈祥: 大數(shù)據(jù)管理：概念、技術(shù)與挑戰(zhàn)?？偟膩碚f，目前對(duì)于大數(shù)據(jù)的研究仍處于一個(gè)非常初步的階段，還有很多基礎(chǔ)性的問題有待解決．大數(shù)據(jù)的幾個(gè)特征中究竟哪個(gè)最重要?面對(duì)大數(shù)據(jù)管理我們需要的是簡(jiǎn)單的技術(shù)上的演變(evo1ution)還是徹底的變革(revoIution)?不同學(xué)科的研究者之間怎樣協(xié)作才能更有利于大數(shù)據(jù)問題的解決?諸如此類的問題還有許多，要解決大數(shù)據(jù)問題仍有很長(zhǎng)的路要走。四、結(jié)果和結(jié)論