基于ZYNQ图像处理研制便携式水质检测系统

综合光电检测技术和光谱分析技术中的紫外-可见吸收光谱法,研制多参数便携式地表水水质检测系统,能够现场快速检测出磷酸盐、亚硝酸盐、化学需氧量(COD)和NH₃-N水质参数。对水体中吸收特征波长在可见光部分的物质,使用摄像头采集其可见光谱,并对其可见光谱图像的灰度图进行卷积神经网络建模,吸收特征波长在紫外波段的物质,通过光电检测技术测其浓度值,将建立的卷积神经网络模型移植到ZYNQ中,结合紫外光电传感器,将被检测物质的浓度值通过LCD显示出来,以此实现水质检测仪的便携性。结果表明：所得卷积神经网络预测值为样本溶液在8种浓度值输出类型中的倾向值,准确率最高为100%,最低为40%。COD浓度值的最高误差为10%,证实该检测系统具有很好的实用价值。     

煤系“三气”合采产出水多元膜回用的预处理优化

以煤层气、致密砂岩气和页岩气共存为特征的煤系"三气"是一类重要的非常规天然气资源。针对鄂尔多斯盆地东北缘临兴区块煤系"三气"合采产出水的超高盐度和高浊度等特点,首先研究了原位水样的处理工艺,然后采用加载絮凝-微电解-纳滤-反渗透方法进行了中试处理,并对预处理阶段进行了优化试验。研究结果表明:加载絮凝单元出水浊度和ρ（COD）分别为11.66 NTU和1711 mg/L,去除率分别为98.9%和34.57%;微电解单元的COD去除率为66.9%,出水电导率为52.5 mS/cm。再经过纳滤-反渗透处理后,出水可达到GB 5084—2005《农田灌溉水质标准》旱作标准。     

攀枝花矿业基地环境恢复与生态重建的对策

攀枝花矿业基地大规模的矿业开发造成了严重的环境污染和生态破坏。该区环境恢复和生态重建的基本对策：（1）矿业开发过程中实施清洁生产工艺;（2）采用先进技术治理和修复环境;（3）加强矿区土地复垦和生态重建;（4）完善矿山环境管理体系。     

微生物在含染料废水处理中的应用

印染和染料废水属于难处理工业废水,常规的物化方法费用大,产生污泥多,使用不普遍。生物法克服了这些缺点,正受到越来越的关注,其中关于微生物的脱色能力有不少研究报告。利用微生物进行染料脱色和降解被认为是去除这些污染物的经济有效的方法。真菌,细菌和藻类均可以降解部分染料,特别是白腐真菌Ｐ．ｃｈｒｙｓｏｓｐｒｉｕｍ的脱色能力有了大量的研究结果。本文综合了最近几年真菌,细菌和藻类在染料废水脱色降解中作用的研     

生物降解常见染料的研究进展

染料广泛用于纺织厂、染化厂和造纸厂等,由于染料的生态毒性,已经造成了严重的环境污染。本文这了近年来国内外研究发现的染料降解微生物及其降解机理。     

我国城乡教育发展不平衡问题的研究

城乡二元经济政策是形成我国城乡教育发展不平衡问题的隐性基础,“分级办学”体制则直接导致我国城乡教育发展不平衡．城乡教育发展不平衡将会使我国城乡关系朝着更加不平衡的方向发展．增加教育投入,调整投入结构,构建平衡机制,促进城乡教育均衡发展,不仅具有普遍的道德意义,而且具有深远的社会实践意义．参8．     

基于“OBE”理念的安全工程专业核心课程建设探索

<正>OBE(Outcome based education,OBE)教育理念,是一种以成果为目标导向,以学生为本,采用逆向思维的方式进行的课程体系的建设理念,是一种先进的教育理念。课程体系是课堂教学的主体,是人才培养的堡垒和落脚点,是专业培养方案的核心要素。而专业核心课程建设是促进高等教育教育教学改革和创新的重要途径,是培养高质量人才的关键环节,具有重要的战略意义和社会价值。     

UASB处理低浓度城市生活污水的中试试验

研究1·2m3厌氧反应器(UASB),在自然温度(水温32~5℃)下,处理CODCr浓度为200mg/L左右的低浓度生活污水。实验采用颗粒污泥接种二次启动法。水处理系统在水温32~5℃范围内运行6个月的时间,UASB反应器在上升流速为1·4~1·7m/h,水力停留时间(HRT)为3·0~2·5h,CODCr有机污泥负荷(SLR)为0·06~0·13kg/(kg·d)时,去除效率比较稳定,CODCr去除率达40%~80%。     

湘江株洲段表层水重金属含量及存在形态分布研究

以国家Ⅲ类水质限值为标准,总体来讲,湘江株洲段河水中Cu、Pb、Zn和Cd的总量均不超标,Cd的污染较重。霞湾断面的污染最重,清水塘工业区铅锌冶炼和化工企业是其污染的主要来源。采用化学分析的方法,对湘江株洲段水体中的Cu、Pb、Zn和Cd进行了形态分析,Cu、Zn溶解态在各断面均大于50%;Pb、Cd的形态在不同的断面其所占比例不一样。监测了各水质参数,pH大都在7.5左右,Eh在200~300mv之间,为氧化的环境,COD大部分断面均在15~20mg/L以下。     

基于BP神经网络的多壁碳纳米管复合CdS-TiO_2光催化剂优化合成研究

基于CdS-TiO2/多壁碳纳米管(MWCNTs)光催化剂降解甲苯的正交实验数据,采用反向传播(BP)神经网络训练并建立了光催化剂合成条件设计的神经网络模型。以正交实验确定的4个主要影响因素作为输入层参数,以甲苯降解率作为输出层参数,将全部实验数据分为训练样本集和预测样本集。运行网络,系统误差为0.000 724,网络预测值与实验数据值相关系数达到0.989,说明该网络具有较好的训练精度及泛化能力。并利用训练好的神经网络预测得到CdS-TiO2/MWCNTs光催化剂的最佳合成条件:焙烧温度为460℃,MWCNTs复合量为1.5%(质量分数),活性组元摩尔比(TiO2/CdS)=80∶1,水加入量为12%(体积分数)。