用于地下水除氟的羟基磷灰石制备及其除氟效能

针对地下水中氟离子的去除分别合成了粉状和球状两种羟基磷灰石,利用红外光谱扫描、电镜扫描、X射线衍射仪、X射线能谱小试实验分析其基本特征,并进一步利用小试实验确定其对水中氟离子的去除效能.结果表明,制备的粉状羟基磷灰石具有较高的纯度,但结晶度相对较低;而球状羟基磷灰石则较为规则、带孔隙的球形颗粒,粒径约为1mm左右.粉状羟基磷灰石对徐州地下水中氟离子的去除容量约为15.2mg/g,且其去除速度较快,主要集中在30min以内;球状羟基磷灰石对地下水中氟离子的去除容量约为7.5mg/g,但其去除过程持续时间较长.利用粉状和球状羟基磷灰石组合的工艺可将地下水中的氟离子浓度降低至0.8~0.9mg/L,且去除效果稳定.综上所述,粉状和球状羟基磷灰石的组合工艺可用于地下中氟离子的去除.     

海绵铁感应热固定床对染料废水脱色研究

感应热固定床(IHBF)在有机废水非均相反应中,通过能量靶向作用于磁性滤料微界面,形成固液相界面高温微反应区,实现了有机废水低能耗高效降解.本文探讨了海绵铁感应热固定床处理直接紫D-BL废水的运行条件和机理.结果表明,在进水pH值6~7,水温为30 ℃,HRT为2.08min的条件下,运行30min后脱色率高达93.5%.降解溶液的UV-vis结果表明,直接紫D-BL在554nm和220nm的特征峰消失.通过SEM-EDS技术对Ni-SI降解前后的样品进行表征,结果显示,降解后Ni-SI中的Fe形成了Fe的氧化物和氢氧化物.根据降解、表征分析其反应机理,推断是直接紫D-BL首先吸附在海绵铁颗粒表面,接着铁与水反应产生的H2在Ni的催化和局部高温作用下产生大量的氢自由基,并与直接紫D-BL发生催化还原反应,使得分子中最毒性的共轭双键和苯环断开而降解.此外对酸性黑10B废水、直接大红D-GLN废水和实际染料废水分别进行试验,脱色率分别达到82%、78%、81%左右,表明海绵铁感应热固定床在染料工业废水处理中具有良好的应用潜力.     

多灾种下特大城市安全韧性影响评估研究与实践

针对灾害发生发展全过程中对城市的功能影响缺乏有效的评价方法和体系,以及对于城市综合灾害防御和防灾韧性城市建设的指导存在不足,研究运用层次分析法,提出了基于模糊评价的数学模型,建立了多层级指标的权重向量和判断矩阵,实现了多层次、多因素的评估需求。研究根据城市安全韧性影响的评估指标体系,实现了评估指标的层级架构并计算其权重。运用相关研究成果针对某特大城市开展案例研究,并针对其薄弱环节提出提升措施和优化建议。     

生物质炭-沼液联合施用对调控氮循环功能基因促进氮素增效的影响

为探讨生物质炭-沼液配施条件下氮循环功能基因调控农田土壤氮素转化并影响农作物氮素吸收利用机制.本试验以浙江省杭州市红黄壤作为研究对象,设置生物质炭和沼液两个因素,探究生物质炭-沼液配施条件下土壤基本理化性质和氮循环功能基因丰度变化情况,刻画功能基因与农田氮素利用率间的耦合关系.结果表明,生物质炭-沼液配施可以显著降低土壤容重,提升土壤pH和土壤氮素含量,其中,高剂量生物质炭-沼液配施(C3B2)处理较单施化肥(COBO)处理铵态氮、硝态氮、全氮含量增幅均达到显著水平(P<0.05).与空白处理(CK)相比,生物质炭-沼液配施(C3B2)处理则显著提高了反硝化功能基因丰度,较单施化肥(C0B0)处理增幅30.98%和44.99%.冗余分析结果显示,铵态氮、硝态氮和有机碳含量对土壤氮循环功能基因影响较为显著,结构方程模型则表明硝化作用功能基因丰度的提升对包菜氮素农学利用率呈现负相关趋势.研究结果表明,在相同养分施用量的条件下,生物质炭-沼液配施可显著提高土壤肥力.氮素和有机碳含量是影响功能基因丰度的关键因素,硝化作用功能基因丰度的降低可以提高农田氮素利用率.本研究结果可以为促进农业废...     

基于层次熵权-云模型城市道路塌陷风险评价研究

城市道路塌陷灾害频发，有效的塌陷风险评价对于塌陷的防治具有重要意义。道路塌陷成因具有模糊性、随机性、复杂性等特点，为尽可能保证其评价过程的客观有效，通过识别城市道路塌陷风险要素，构建城市道路塌陷的风险评价体系，使用层次-熵权-云模型进行组合评价，建立道路塌陷风险评价模型。将该模型应用于宝安区部分道路塌陷风险评价，结果表明：6条主干道基于道路塌陷风险评价模型评价结果与探地雷达(Ground Penetrating Radar, GPR)实测风险评价结果吻合度较高，具有一定的应用能力。该模型为城市道路塌陷的防治起到了积极的指导作用，为城市安全风险防控起到了一定的参考作用。     

基于改进后力学试验夹具的航天阀门试验方法

随着振动试验技术的发展和进步，对试验夹具的要求也更加严格，试验夹具的特性对试验结果和试验方法产生重要的影响。本文基于某航天阀门的试验要求，对原有的存在缺陷的试验夹具进行改进，对改进后的试验夹具进行特性分析，确定改进后力学试验夹具性能更加满足产品试验要求。本文基于改进后力学试验夹具进行航天阀门振动试验和冲击试验，采用多点平均控制的方式完成了包括扫频、正弦振动、随机振动、冲击试验在内的试验项目，试验结果满足产品要求。     

深度学习在危险天气自动识别中的应用研究

基于机器视觉的危险天气自动识别技术近年来已成为研究热点，但模型识别准确率不高和模型不够轻量化是该项技术面临的主要问题。针对上述问题，提出了一种利用CycleGAN网络自动扩展危险天气数据集的方法，有效解决了数据集数据量不足、数据类型不平衡的问题。同时，还提出了一种三通道融合卷积神经网络(3-Channel Convolutional Neural Network, 3C-CNN),该网络主干分支采用迁移学习的技术方案，并利用多分支结构提取并融合天气图像中的整体与局部特征。结果表明，利用CycleGAN网络扩充的WeatherDataset-6Plus数据集能够有效改善深度学习模型的训练性能，3C-CNN模型的6类天气现象综合识别准确率达到了98.99%,识别速度达到220帧/s。该方法在保证准确率的同时实现了模型的轻量化，有利于其在嵌入式设备中部署。