Application of Bayesian regularized BP neural network model for analysis of aquatic ecological data-A case study of chlorophyll-a prediction in Nanzui water area of Dongting Lake

Bayesian regularized BP neural network（BRBPNN） technique was applied in the chlorophyll-α prediction of Nanzui water area in Dongting Lake. Through BP network interpolation method, the input and output samples of the network were obtained. After the selection of input variables using stepwise/multiple linear regression method in SPSS i1.0 software, the BRBPNN model was established between chlorophyll-α and environmental parameters, biological parameters. The achieved optimal network structure was 3-11-1 with the correlation coefficients and the mean square errors for the training set and the test set as 0.999 and 0.000？8426, 0.981 and 0.0216 respectively. The sum of square weights between each input neuron and the hidden layer of optimal BRBPNN models of different structures indicated that the effect of individual input parameter on chlorophyll- α declined in the order of alga amount 〉 secchi disc depth（SD） 〉 electrical conductivity （EC）. Additionally, it also demonstrated that the contributions of these three factors were the maximal for the change of chlorophyll-α concentration, total phosphorus（TP） and total nitrogen（TN） were the minimal. All the results showed that BRBPNN model was capable of automated regularization parameter selection and thus it may ensure the excellent generation ability and robustness. Thus, this study laid the foundation for the application of BRBPNN model in the analysis of aquatic ecological data（chlorophyll-α prediction） and the explanation about the effective eutrophication treatment measures for Nanzui water area in Dongting Lake.     

山区盆地大气湍流特征与污染扩散的数值试验

运用三维非表在气动力学数值模式，模拟了稳定、中性和不稳定３种层结下山区盆地的大气湍流和污染扩散特区通过模拟认为，在山区复杂地形条件下，由风切变引起的机械湍流是湍流动运动的主要形式之一，它主受风速的影响，同时，在非中性层结下，热力湍也是充运动的主要形式之一，由于地形复杂和层荮变化，使得污染扩散与平原地区有较大差异，在稳定层结条件下可以产生高浓度的污染。     

浅谈油田开发项目事故风险环境影响和防治措施——以大庆太19区油田开发为例

通过对国内外油田开发的类比事故调查及资料分析,结合大庆太19区油田开采的实际情况,事故风险主要来自于钻井(井下作业)天然气集输管线以及站场等工艺环节,危险其安全的潜在危险因素主要有自然灾害、腐蚀环境、误操作、设备缺陷、施工及人为破坏等同题.在油田开发过程中所发生的事故,不论是人为因素引起的还是自然灾害,其最终结果都是导致原油、天然气或含油污水的泄漏及火灾爆炸事故,并产生不同程度的环境风险,因此采取风险防治措施显得尤为重要.     

电化学原位产生H2O2的影响因素分析及数学建模

以Pt为阳极,石墨碳棒为阴极,Na2SO4为支持电解质,实验探讨了电化学原位产生H2O2的规律.通过正交试验,确定阴极溶液初始pH值、电流密度CD、通氧流量Q和支持电解质浓度CNa2SO4等主要参数对H2O2产生量的影响,并提出最佳参数组合:pH=2.00,CD=1.02mA·cm-2,Q=0.4L·min-1,CNa2SO4=0.1 mol·L-1,极间距D=6cm.采用二次多项式逐步回归和BP神经元网络2种方法,建立了这些参数对于H2O2产生量的预测模型,并对模型进行检验.结果表明,2种方法在一定参数条件下都可预测阴极区溶液中H2O2浓度,BP神经元网络法预测的准确度好于二次多项式逐步回归方法,且更适合于在线控制.     

主成分和聚类分析应用于淮南矿区地下水水质评价

运用主成分方法分析淮南矿区23个地下水样的7个水样指标，提取出4个主成分，应用聚类分析对该4个主成分的得分进行聚类。在此基础上，将主成分得分与其对应的特征值相乘，得到水质综合评价指数。聚类分析后水样划分为5类，对每一类的水质综合评价指数取平均值，从而确定水质等级。     

Random walk modeling of wake dispersion for the exhaust tower of an underground tunnel in urban area

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＲｅｃｅｎｔｌｙ，ｓｏｍｅｉｎｓｔａｌｌａｔｉｏｎｓｗｉｔｈｓｐｅｃｉａｌｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｆｏｒｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｃｏｎｔａｍｉｎａｎｔｇａｓ，ｓｕｃｈａｓａｎｅｘｈａｕｓｔｔｏｗｅｒｏｆｔｈｅｕｎｄｅｒｇｒｏｕｎｄｔｕｎｎｅｌ，ｅｔｃ．ｗｅｒｅｓｅｔｕｐｉｎｕｒｂａｎａｎｄｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｃｏｍｐｌｅｘａｒｅａｓ．Ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆｔｈｅｓｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓｏｎｔｈｅｆｌｏｗａｎｄｔｈｅｒｅｂｙｏｎｔｈｅｌｏｃａｌｄｉｓｐｅｒｓｉｏｎｏｆｔ…     

大鹏湾春季海水理化因素与拟尖刺菱形藻种群密度的灰色系统模型研究

对1990年3月30日－6月25日在大鹏湾盐田海域的海水采样结果，用灰色理论的系统分析方法研究并计算大鹏湾地区海水中的拟尖刺菱形藻与浮游动物数量等15个海水理化因子变化的灰关联度，关联排序结果表明：浮游动物、Fe、浊度、Me、DO、V、Se、酸碱度、盐度和温度对拟尖刺菱形藻的种群增殖态有着较大的影响。进而建立灰色系统模型{GM（1，h )}对拟尖刺菱形藻种群增殖的动态辨识分析。     

中度污染水资源用于电厂循环冷却系统工艺研究

采用曝气生物滤池与高效混凝沉淀工艺对城市污水厂二级处理出水进行了2 m3/h规模的中试研究,并在此基础上对被污染的地表水进行了600m3/h规模的工程试验研究。研究表明,中度污染水资源通过这一工艺处理,可以满足电厂循环冷却水补给水的水质要求,并可以取得较高的处理效率。工程试验证实,此工艺运行稳定,系统易启动,抗冲击能力强,管理方便,具有推广应用的价值。     

聚丙烯酰胺-膨润土复合物的制备及其性能研究

采用盐酸对膨润土(BNT)进行酸活化改性,改性BNT再与氯化乙醇胺(EACl)进行阳离子交换反应,引入功能基团,得到胺化产物(ABNT-EACl).利用ABNT-EACl作为还原剂与Ce4 组成氧化还原引发体系,引发了丙烯酰胺(AM)单体的插层聚合得到了改性膨润土/聚丙烯酰胺无机/有机杂化物(ABNT/PAM).采用1H-NMR和FTIR对杂化物进行了结构表征,结果表明,杂化物中存在离子键合作用.通过实验对比研究了不同条件下的杂化物ABNT/PAM与普通絮凝剂处理工业印染废水的脱色效果,发现ABNT/PAM杂化物的效果优于普通絮凝剂.     

流域水质监测站对江河重大污染事故的应急监测措施的研究

流域水质监测站对发生在江河中的重大水质污染事故中承担着前哨的重要作用.因此,建立起江河重大污染事故的应急监测体系已迫在眉睫.本文结合多年来松花江水质监测的实际工作,对环境水质监测部门开展重大污染事故应惠监测措施研究的必要性、应急监测工作必需的配置、预警监测断面在应急监测中的功能与作用等进行了较全面的论述.指出,应加大江河水环境监测的投入,切实加强水环境应急监测工作,尽快建成主要江河应急防控体系,提高江河重大污染事件的预警预测、监测、处置、后期评估等方面能力与水平.