ABC算法优化SVR的磨损故障预测模型

目的为了提高故障预测的精度,针对支持向量回归SVR(Support vector machine for regression,SVR)参数选择困难的问题,提出一种采用人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法优化支持向量回归(SVR)的故障预测模型(ABC-SVR)。方法该模型先对样本数据进行重构,然后将故障预测误差(适应度)作为优化目标,通过ABC算法寻优找到最优的SVR参数,建立故障预测模型。最后通过实例仿真验证模型的优越性。结果采用ABC算法优化的SVR故障预测模型进行时间序列预测,能够较好地跟踪发动机滑油金属元素浓度的变化过程,并且能够提前2个取样时间预测异常情况的出现。结论 ABC-SVR模型有效解决了SVR参数选择难题,能够更加准确地表现故障变化规律,提高了故障预测精度。     

水体系中氧氟沙星的光化学降解研究

研究了高压汞灯和氙灯照射下氧氟沙星(OFLX)在蒸馏水、人工海水和天然海水中的光降解过程,探讨了光源、起始浓度、丙酮、表面活性剂等因素对OFLX光化学降解速率的影响.结果表明,OFLX在高压汞灯下的光反应速率比在氙灯下快得多,均符合一级反应动力学过程;在相同光源下,OFLX在海水中降解最快,其次是人工海水;当OFLX初始浓度为2、4、6mg.L-1时,其光解速率常数分别为0.163、0.140和0.132 min-1,随着OFLX初始浓度增大,其光解率降低;不同浓度的丙酮均能促进OFLX光降解的反应,其反应速率常数为0.084 2～0.102 min-1,且光敏效率与丙酮浓度呈正相关关系;然而当十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)、十二烷基苯磺酸钠(SDBS)、吐温-20(TW-20)等表面活性剂的浓度为5 mg.L-1,它们均抑制了水体中OFLX光降解反应的进程.另外,利用金藻8701单种培养进行了OFLX光化学降解前后的毒性试验,表明OFLX光解过程产生风险较高的中间产物,随着光解进行,产物毒性降低.     

不同雨强条件下太湖流域典型蔬菜地土壤磷素的径流特征

以太湖流域典型区域无锡市近郊区鸿声镇的蔬菜地为研究对象,采用人工模拟降雨的方法,通过野外径流小区试验,研究了不同雨强对菜地土壤磷素径流流失的影响.结果表明,初始产流时间随雨强的增大呈幂函数减小(R²=0.99),径流量在雨强较小时,缓慢上升,但随着雨强的增大急剧上升,在雨强0.83、1.17和1.67 mm·min^-1时,总磷(TP)和颗粒态磷(PP)都表现为初始流失浓度较高,随降雨历时延长略有下降,最终趋于稳定,而在大雨强2.50 mm·min^-1时,TP和PP呈现波浪式起伏,没有明显的变化趋势;在整个降雨-径流过程中,溶解态磷(DP)变化比较平缓,占TP的比例为20%～32%,而PP占TP的比例为68%～80%,其变化规律与TP相一致,由此可见,PP是土壤磷素流失的主要形态;通过对比不同雨强下不同形态磷素的流失率,发现TP的流失率,大雨强2.50 mm·min^-1是小雨强0.83 mm·min^-1的20倍,而DP的流失率,却是33倍,这表明随着雨强的增加,加速土壤PP流失的同时,也大大促进了DP的流失,主要原因是降雨前表施磷肥,使得磷肥中大量的无机态磷溶解释放到水环境中,增加了DP的流失,从而会加重受纳水体富营养化的程度.     

Anaerobic tapered fluidized bed reactor for starch wastewater treatment and modeling using multilayer perceptron neural network

Anaerobic treatability of synthetic sago wastewater was investigated in a laboratory anaerobic tapered fluidized bed reactor(ATFBR) with a mesoporous granular activated carbon(GAC)as a support material.The experimental protocol was defined to examine the effect of the maximum organic loading rate(OLR),hydraulic retention time(HRT),the efficiency of the reactor and to report on its steady- state performance.The reactor was subjected to a steady-state operation over a range of OLR up to 85.44 kg COD/(m~3.d).The COD removal efficiency was found to be 92% in the reactor while the biogas produced in the digester reached 25.38 m~3/(m~3·d) of the reactor. With the increase of OLR from 83.7 kg COD/(m~3.d),the COD removal efficiency decreased.Also an artificial neural network(ANN) model using multilayer perceptron(MLP)has been developed for a system of two input variable and five output dependent variables. For the training of the input-output data,the experimental values obtained have been used.The output parameters predicted have been found to be much closer to the corresponding experimental ones and the model was validated for 30% of the untrained data.The mean square error(MSE)was found to be only 0.0146.     

舰船海水管路腐蚀状态评估技术研究

目的研究建立舰船海水管路的腐蚀状态评估指标体系及评估方法。方法通过经验选择影响舰船海水管路腐蚀状态的重要指标,并确定相应评估方法、评价标准及权重。结果选择管材腐蚀程度、阴极保护状态、电绝缘保护状态、海水流速控制状态、密封材料密封状态5项参数组成海水管路系统腐蚀状态评估指标体系。结论可选用层次-模糊法对海水管路腐蚀状态进行评估,其中层次分析法(AHP)用来确定评价指标权重,模糊综合评判法用来处理评价指标值。     

海水重金属监测分析方法研究

总结国内外的海水水质重金属的监测分析方法,调查国内海水重金属分析方法,比较各种分析方法的优缺点.得到以下结论：海水中汞、砷、硒的主要分析方法为原子荧光法,此方法具有操作简单、灵敏度高等优点;铜、铅、锌、镉、镍的主要分析方法为原子吸收法,此方法比极谱法具有更好的灵敏度和重现性;总铬和六价铬的分析方法主要为二苯碳酰二肼分光光度法,方法操作简单、易于推广.     

海州湾海洋牧场人工鱼礁投放对营养盐的影响

为了解海州湾海洋牧场人工鱼礁投放对营养盐的影响,基于2008—2015年间共24个航次水质调查资料,分析了海州湾海洋牧场鱼礁区和对照区活性磷酸盐(PO_4~(3-)-P)、活性硅酸盐(SiO_3~(2-)-Si)和溶解无机氮(DIN)的浓度、组成及营养盐结构的变化.同时,比较了鱼礁区和对照区营养盐的变化,初步分析了人工鱼礁投放量与营养盐的相关性,尝试探索人工鱼礁投放对营养盐浓度与结构的影响.结果表明,鱼礁区和对照区PO_4~(3-)-P、SiO_3~(2-)-Si浓度均呈现出秋季夏季春季的特点,且鱼礁区高于对照区.DIN在鱼礁区和对照区也呈现出同样的季节变化特点,但鱼礁区的变化幅度显著大于对照区.海洋牧场人工鱼礁的投放使鱼礁区PO_4~(3-)-P和DIN浓度增加.受热力学平衡的影响,对照区DIN浓度也出现了增加,而PO_4~(3-)-P受人工鱼礁投放的影响小.鱼礁区和对照区SiO_3~(2-)-Si受人工鱼礁投放影响均不明显.另外,海洋牧场DIN组成也发生了改变,2012年前NO_3~--N为DIN主要组成,之后为NH_4~+-N.营养盐结构分析显示,海州湾海洋牧场营养盐对浮游植物主要表现为磷限制.     

膜法海水淡化技术在玉环电厂的应用

华能玉环电厂4X1000MW燃煤机组生产用水全部采用经“膜法”海水淡化技术处理的淡化海水，该淡水海水具有较强的腐蚀性，对电厂脱硫系统产生一定影响，探讨了淡化海水对脱硫系统的腐蚀及应对措施。     

人工浮床对汾江河水质净化的研究

对佛山市汾江河内布置浮床的水域的7个断面进行采样监测,分析了布置浮床侧与未布置浮床侧各水质指标的差异,以考察人工浮床对汾江河水质的净化效果。同时比较了圆币草、水罂粟、梭鱼草、狐尾草、美人蕉和鸢尾6种浮床植物的生物量和氮磷吸收量。结果表明,布置人工浮床一侧的水质TN、TP、COD和NH4＋-N含量均显著低于未布置浮床一侧的水质,表明人工浮床对水体水质的有净化效果。总面积约4 900 m2的浮床植物经过3个月的生长,从水体中共吸收了192.5 kg的氮和76.1 kg的磷。6种浮床植物中,狐尾草的净增生物量最高,达到64.2 kg/m2;圆币草次之,为62.2 kg/m2。狐尾草和圆币草对氮磷的吸收能力在6种植物中处于较高水平,每平方米狐尾草和圆币草从水体中分别吸收了51.61g氮、19.79 g磷和46.90 g氮、22.93 g磷。综合比较得出,狐尾草和圆币草在生物量和氮磷吸收量上均保持在较高水平,是较好的浮床植物。本研究为人工浮床在南方类似河流中的应用及植物选择提供了参考依据。     

响应面法和神经网络优化Acinetobactersp．DNS32发酵基质

为了提高阿特拉津降解菌Acinetobactersp．DNS32的产量，分别采用响应曲面法和基于人工神经网络的遗传算法对阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基中3个重要基质成分（玉米粉、豆饼粉、K：HPO。）进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39．494g／L，豆饼粉25．638g／L和K。HPO。3．265g／L时，预测发酵活菌最大生物量为7．079×10^8CFU／mL，实测量为7．194×10^8CFU／mL；人工神经网络结合遗传算法优化确定3种主要成分含量为玉米粉为39．650g／L，豆饼粉为25．500g／L，K2HPO4为2．624g／L时，预测最大值为7．199×10^8CFU／mL，实测量为7．244×10。CFU／mL；最终确定培养基配方：玉米粉为39．650g／L，豆饼粉为25．500g／L，K2HPO4为2．624g／L，CaCO3为3．000g／L，MgSO4·7H2O和NaCl均为0．200g／L；优化后阿特拉津降解菌DNS32发酵生物量比优化前提高了36．6％。结果表明，在阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基组分优化方面，响应面法和基于人工神经网络的遗传算法都是可行的，基于人工神经网络的遗传算法具有更好的拟合度和预测准确度。