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51.
随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术(径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络)对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属(Cr、Cu)、营养盐(TN、TP)、持久性有机污染物〔PBDEs(多溴二苯醚)、HCH(六氯环己烷)〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术(递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等)构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术(小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等)建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值. 相似文献
52.
为了解北京市平谷区地下水污染物来源,以平谷区2010—2018年监测数据为基础,使用PCA(主成分分析法)识别了地下水水质指标因子,使用自组织映射识别了污染物的空间分布.结果表明:通过监测指标间的Pearson检验发现, 平谷区地下水电导率与ρ(Ca2+)(p=0.936)、总碱度与ρ(HCO32-)(p=0.981)、ρ(Mg2+)与总硬度(p=0.944)指标之间显著相关.地下水化学类型主要以HCO3-Ca型为主,其次为HCO3-Mg型.NH4+、SO42-、Cd、Fe(Ⅱ)、NO2指标空间分布离散性和差异性较大,存在局部富集现象.通过因子分析法筛选出影响平谷区地下水水质的8个公因子,首要影响因子为溶滤-富集作用(贡献率为22.398%),次要影响因子为农业、养殖业和填埋场等人为活动作用(贡献率为16.533%),雨水下渗作用(贡献率为8.035%)、工业源人为活动(贡献率为7.466%)对地下水也有一定影响.通过比较各指标的SOM(Self-Organizing Map,自组织映射)特征图像和监测井映射特征图像,发现NH4+受山前地带林业、种植业和平原地带农业、养殖业的双重影响,Na+、Mn受平原地带人为活动的影响;同时,NH4+、NO3-、NO2三者之间及Fe(Ⅱ)与Fe(Ⅲ)之间来源不同,Cd、Al、氰化物三者具有同一来源.研究显示,PCA-SOM(PCA与SOM相结合)可以对地下水化学组分来源进行定性识别与定量分析. 相似文献
53.
54.
选取农作物秸秆露天燃烧严重的东北地区,采用人工神经网络的方法,结合卫星火点和气象数据,开展秸秆露天燃烧预测研究.结果表明:人工神经网络预测模型成功验证了松嫩平原地区2015年10月25日~11月15日的秸秆露天燃烧情况,其准确度为67.1%,经过多次试验,在神经网络建模与验证数据配比为80:20时,预测准确度最高,可达69.7%,同时该模型的稳定性较好.而对不同区域,不同时间段的预测研究表明,人工神经网络较适用于长时间序列的预测.就影响因素而言,相对湿度是影响秸秆露天燃烧的最重要因素.本研究结果可为空气质量模式提供火点预测数据,提高其预报预警能力,为区域联防联控政策的制定提供科技支持. 相似文献
57.
为掌握八里河流域污染成因、污染集中期和重污染地带,在八里河流域设置了7个河道监测断面及33个地下水监测点位,连续1年监测了地表水COD、氨氮、TP和地下水氨氮、硝酸盐、亚硝酸盐,分析了八里河流域水质时空变化趋势,提出了相应的污染控制措施。结果表明:受淀粉加工污染影响,各项指标在10~12月迅速上升,COD在第二年4月以后逐渐降低恢复至正常值,氨氮和TP难以达标;地表水污染以柳沟最为严重,五里湖沟次之,第三湖沟水质相对最好;淀粉废水还会通过淋滤进入浅层地下水,造成地下水氨氮污染;氨氮污染最初主要集中在流域西南方,逐渐向全流域扩散。针对当地突出的红薯淀粉加工废水污染问题,建议推广低污染的淀粉生产技术,制定适用于八里河流域的规范化与标准化农业面源污染控制技术,构建小流域农业面源污染控制系统与管理模式。 相似文献
58.
60.
目的研究高温受热条件下纳米复合隔热材料的结构转变特征及热稳定性。方法采用扫描电镜、X射线衍射仪、红外光谱仪及热重仪等检测方法。结果纤维增强气凝胶材料从室温到650℃存在连续的质量损失,从室温到放热前,质量损失为1.66%;365℃开始出现放热,温度升至398℃时达到峰值,整个放热过程对应质量损失约为1.3%;从435℃放热结束开始到650℃的质量损失为1.46%。经过400℃热处理后,试样比表面积从268m~2/g增加到437m~2/g;当试样热处理温度达到600℃时,试样的比表面积明显随之降低至198m~2/g。结论 SiO_2气凝胶复合材料以无定形结构为主,存在少量的二氧化钛晶体。在400℃左右,SiO_2气凝胶结构中硅甲基Si—CH_3发生氧化,产生明显的放热峰,之后硅羟基Si—OH之间发生缩聚反应,使600℃热处理后气凝胶中Si—O—Si网络骨架强度有所提高。未处理的纤维增强气凝胶材料试样上气凝胶纳米颗粒构成的块体较为良好地包裹在玻璃纤维表面,而经过600℃的高温热处理1 h后,块体气凝胶脱离了光滑的纤维表面,气凝胶纳米粒子发生收缩,致使材料比表面积下降。 相似文献