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受原水水质、水力条件、混凝剂种类及混凝剂投加调控机制等诸多因素影响,混凝处理效果与混凝剂投加量之间往往呈现复杂的非线性关系.传统研究着眼于混凝机理、混凝剂特性及混凝过程水质、絮体信息采集与投药调控等方面,尚未能构建基于全混凝操作流程的、用以实现混凝效果预测的普适性理论.神经网络模型因其具有强大的学习能力,近年来在混凝效果预测研究领域中受到了广泛的关注.本文通过对混凝效果预测算法研究历史进行回顾与分析,总结神经网络模型在混凝效果预测中的研究现状和脉络,深入分析不同数据来源与数据格式的优缺点,从实验装置、水质参数、投加控制和数据时序性、混凝剂构效研究与产品技术开发等方面,展望神经网络模型在混凝效果预测中的未来研究方向. 相似文献
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岷江干流表层沉积物中磷形态空间分布特征 总被引:5,自引:2,他引:3
近些年,岷江水体TP污染情况严重,而水体沉积物这一潜在污染源,对水质安全带来的威胁也不容忽视.为揭示岷江干流表层沉积物中磷形态的空间分布特征,于2016年12月,采集了岷江干流(阿坝~宜宾)表层沉积物样品,应用改进的SEDEX法对表层沉积物中的弱吸附态磷Ex-P、可提取态有机磷Org-P、铁结合态磷Fe-P、自生磷灰石磷Ca-P、碎屑磷De-P和非活性磷Res-P等6种磷形态质量浓度进行了测定.结果表明,岷江干流表层沉积物中总磷TP的质量浓度为522.17~979.22μg·g~(-1),已远超全国土壤磷素背景值700μg·g~(-1),表明岷江沉积物中TP浓度较高.从空间分布来看,岷江中游眉山河段中的表层沉积物是颗粒最细、有机质和TP质量浓度最高的区域.岷江干流表层沉积物磷的主要赋存形态为Ca-P和DeP,两者共占TP的质量分数为75%以上.同时,岷江干流表层沉积物中的生物可利用磷(Ex-P、Org-P和Fe-P总和)占TP的质量分数为10.31%~29.62%,其中以中游河段(尤其是眉山段、乐山段)质量浓度最高,这表明岷江中游河段表层沉积物中磷的生物可利用性较强,潜在环境风险较高. 相似文献
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