Prediction of DOM removal of low specific UV absorbance surface waters using HPSEC combined with peak fitting

High performance size exclusion chromatography (HPSEC) is used in water quality research primarily to determine the molecular weight distribution of the dissolved organic matter (DOM), but by applying peak fitting to the chromatogram, this technique can also be used as a tool to model and predict DOM removal. Six low specific UV absorbance (SUVA) source waters were treated using coagulation with alum and both the source and treated water samples were analysed using HPSEC. By comparing the molecular weight profiles of the source and treated waters, it was established that several DOM components were not effectively removed by alum coagulation even after high dosage alum treatment. A peak-fitting technique was applied based on the concept of linking the character (molecular weight profile) of the recalcitrant organics in the treated water with those of the source water. This was then applied to predict DOM treatability by determining the areas of the peaks which were assigned to removable organics from the source water molecular weight profile after peak fitting, and this technique quantified the removable and non-removable organics. The prediction was compared with the actual dissolved organic carbon (DOC) removal determined from jar testing and showed good agreement, with variance between 2% and 10%. This confirmed that this prediction approach, which was originally developed for high SUVA waters, can also be applied successfully to predict DOC removal in low SUVA waters.     

辽宁阜新煤矿生态环境动态演变的预测

通过对影响煤矿生态质量16个指标因子的筛选,初步建立自然环境、生态环境及社会经济三维体系下由年开采量等7个指标组成的煤矿生态环境质量预测指标体系;根据2003年至2012年阜新煤矿生态环境指标因子环境统计数据,采用数值拟合得出埋藏深度、地面塌陷面积/开采面积、煤尘爆炸指数、矿区居民人均GDP及矿区经济贡献率5个指标因子的Quadratic模型;优化建立煤矿生态环境动态预测指标体系。应用煤矿生态环境指标因子预测模型对阜新煤矿2003年至2012年煤矿生态环境指标因子动态演变预测效果验证,验证结果表明Quadratic模型预测误差相对较小,煤尘爆炸指数指标因子的预测拟合曲线相关系数最高(R2=0.967 26)。最后应用Quadratic模型对2013年阜新煤矿矿区生态环境指标因子进行预测,并结合矿区实际给出预测模型的适用性。     

机场飞机噪声的预测研究

本文以机场飞机噪声为研究对象,采用国际民航组织推荐使用的计权等效连续感觉噪声级(LWECPN)为评价量,以广汉机场为例,通过定量分析,利用MATLAB拟合出机场周围各监测点飞机噪声与跑道中心线对数距离的线性方程,然后将该方程用于对未知监测点的LWECPN预测,并与实测数据对比检验其准确度。结果表明,采用该线性拟合预测方法所得到的未知监测点的噪声预测值与实测值较为接近,两者的相对误差保持在1.0%到2.0%之间,预测准确度较好。值得一提的是,该方法操作相对简便,可以达到快速预测机场周边噪声敏感点LWECPN的目的,为今后飞机噪声的预测研究提出一种新的预测方法,具有一定的实际意义。     

电动汽车辐射源的仿真分析

本文运用目前较为流行的三种仿真工具来对电动汽车辐射源进行仿真分析,运用MATLAB的simulink模块对汽车电池模型等效电路进行模型的搭建与仿真分析电路电流,得到电流的表达式和仿真图,再根据对电流图形进行曲线拟合,得到电流的近似表达式。把表达式当作是时间的函数,这样就可以将电池工作时的电流导入到CST中并作为激励源进行空间的仿真分析,得到电磁波的分布图。     

基于差异进化支持向量机的坑外土体沉降预测

就用支持向量机(SVM)预测基坑外土体沉降而言,通过差异进化(DE)算法构造适合的决策函数十分重要。在确定坑外土体沉降函数的基本形式下,进行参数反演。后将得到的解析式作为SVM的决策函数,再进行核函数转换,从而使SVM的曲线拟合更加快速,预测更加准确。对大连地铁湾家车站基坑坑外土体的沉降数据的分析及预测的结果表明,使用SVM-DE算法在计算数据量、计算消耗时间和预测精度方面优于2种方法单独使用。     

运用遗传算法进行污水厂费用函数拟合

污水厂费用函数的建立是城市污水厂建设规划中的重要环节之一。为了探索建立该函数的有效方法，本研究采用遗传算法，用收集到的若干污水厂的设计建设费用，进行污水厂费用函数的参数估计，并用牛顿法及其改进方法与其进行比较，结果显示遗传算法的拟合效果优于比较方法，说明运用遗传算法进行污水厂费用函数拟合是可行的。     

基于数量关系研究铝合金船体点蚀对拉伸性能的影响

目的 通过点蚀与拉伸性能的数量关系,为5083铝合金船体不同腐蚀状态板材相应修换要求的提出提供数据支持.方法 对服役10 a的某型艇船体5083铝合金板,进行点蚀特征参数统计,并测试其拉伸性能.对四个点蚀参数与拉伸强度损失的关系进行拟合回归分析及相关性分析,找出相应的数量关系.结果 由拟合回归分析可知,最大点蚀深度数据样本与拟合曲线较契合,与拉伸性能的相关度最高.另外得出了点蚀参数与拉伸强度损失之间的函数关系,可以估计相应的指标.由相关性分析可知,最大点蚀深度与拉伸强度的相关系数大于0.9,属于强相关.自变量中,最大点蚀深度和平均点蚀深度这两个指标出现一定程度的冗余.结论 点蚀特征及拉伸性能数量关系的研究可以为铝合金船体板的拉伸性能进行相关预测,并可为铝合金船体板的耐蚀寿命研究提供依据.     

城市化与城市生态化是一个过程的两个方面

城市化必须同时伴随着城市生态化,或者说城市化和城市生态化是一个过程的两个方面而不是两个过程。工业革命以来,世界的城市化进程已经成为一个不争的事实,然而19世纪前城市化过程往往是只注重城市化而忽视生态化,甚至以牺牲生态来实现城市化,以致城市变成了生态的对立物。严峻的城市环境迫使人们反思以往城市建设模式和理念,上世纪70年代生态城市理念的提出,使人们有可能从城市生态化的视角来审视城市化,把城市化和城市生态化统一起来。这具有极大的理论和实践意义。     

区间化AIS数据驱动的抵泊过程多维控制模型

为提高船舶靠泊安全,对接智能靠泊,实现船舶抵泊过程中的姿态控制,运用切比雪夫拟合法、95%置信度区间法、最小二乘法及上述组合方法的2次拟合等优化策略,拟合区间化船舶自动识别系统(AIS)数据中速度、航向、艏向和船位等靠泊控制参数,构建区间化AIS数据驱动的多维抵泊姿态控制模型,并采用某轮靠泊南京龙潭港一年的AIS数据测试模型可靠性。研究结果表明:模型拟合方法优于现有拟合方法,且输出结果符合相关规则规定,所提出的模型满足抵泊过程船舶姿态安全控制要求。     

基于分段拟合的煤自燃指标气体优选研究*

为更加精确地得出煤自燃的临界温度并找出煤自燃各个阶段最优的指标气体,以此提高煤层自燃预测预报的准确性,选取西北某矿2号煤和3号煤典型煤样开展程序升温-气相色谱实验,采用分段直线拟合的方法,得出煤自燃过程中的耗氧速率突变点温度和氧化产物生成量激增点温度,在此基础上采用灰色关联度分析法对煤干裂温度之后的指标气体进行优选。结果表明:2号煤和3号煤的自燃临界温度分别为73.0 ℃和72.1 ℃,干裂温度分别为112.6 ℃和109.8 ℃;CO适用于2种煤样全温度下的预测预报;φ(C2H4)/φ(C2H6)和C2H4是2号煤干裂温度之后较优的预测预报指标气体;φ(C2H4)/φ(C2H6),C2H4和C2H6是3号煤干裂温度之后较优的预测预报指标气体。