 |
В ГУП «Мосводосток» рассказали об инновационных методах очистки воды
Сегодня на территории города применяются два вида очистных сооружений: проточного и напорного типа. В ГУП «Мосводосток» подробно рассказали об очистных сооружениях напорного типа.
Они могут быть использованы на малых водосборах, когда подводящие трубопроводы загрязненного стока имеют значительное залегание (4 метра и более от поверхности земли) и сооружения проточного типа использовать нельзя. С начала 90-х годов XX века используются сооружения глубокой очистки, а с 10-х годов XXI века введены в эксплуатацию сооружения напорного типа с аккумуляцией стока. Оба типа используются для устранения взвешенных веществ, плавающего мусора и нефтепродуктов.
Кроме того, у очистных сооружений ГУП «Мосводосток» есть и «полезное украшение» — это эйхорния, водный гиацинт. Она плавает на поверхности воды и имеет массивную корневую систему. Тесное переплетение мелких корешков гиацинта создает плотный фильтр, задерживающий органические примеси и мелкодисперсные взвеси.
Справка о компании:
ГУП «Мосводосток» обслуживает предприятия города: принимает сточные воды, очищает их и утилизирует отходы. Около шести тысяч городских предприятий (абонентов) пользуются сетями «Мосводостока». В процессе своей деятельности компания решает следующие задачи:
- техническая эксплуатация гидротехнических сооружений централизованной системы водоотведения и водных объектов города в соответствии с регламентом технической эксплуатации сооружений централизованной системы водоотведения поверхностных сточных вод с территории города Москвы;
- сбор, транспортировка и очистка поверхностных и производственных нормативно очищенных сточных вод в московские водоотводящие сети;
- осуществление экологического контроля качественного и количественного состава воды, сбрасываемой предприятиями города в водоотводящую систему и водные объекты города.
Контакты:
Руководитель пресс-службы ГУП «Мосводосток»
Ани Абрамян
+7 (926) 014-29-08
press@mosvodostok.info
Контактное лицо: Александр Сторожук
Компания: b2blogger
Добавлен: 15:04, 27.08.2016
Количество просмотров: 867
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия623 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия614 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия692 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия794 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия136 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
