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采用响应面法对超临界水氧化处理煤气化废水的工艺参数进行了优化.运用中心复合设计,建立了COD、NH3-N去除率与温度、压强、氧化系数、反应时间4因素的二次回归模型,分析了各因素的显著性及交互作用.结果表明,各因素对COD、NH3-N去除率影响大小为:温度>氧化系数>反应时间>压强.温度和氧化系数对COD去除率交互影响显著;温度和氧化系数、温度和反应时间、氧化系数和反应时间对NH3-N去除率交互影响显著.以COD、NH3-N去除率最大化,温度最低为目标条件,获得试验范围内最佳工艺条件:温度520℃,压强27.00 MPa,氧化系数3.0,反应时间10 min.该条件下3次验证试验的COD、NH3-N平均去除率分别为99.92%、99.54%,与预测值99.89%、99.51%无显著差异,表明所建模型切实可行. 相似文献
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在间歇式超临界水氧化系统中对草甘膦农药废水进行降解实验。选取温度、反应时间、过氧量3个量为因素量,总有机碳(TOC)去除率为响应量进行中心组合设计(CCD)。在实验的基础上,利用响应面分析法(RSM)对实验结果进行分析及参数优化:建立了TOC去除率与各个因素关系的二次多项式数学模型;分析了各个因素单独的及相互作用对TOC去除率的影响;优化结果表明,在温度483℃、反应时间29.2 min、过氧量148.4%的条件下,达到了最佳效果,此时TOC的去除率为100%。 相似文献
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基于人工神经网络多源数据融合的子像元冬油菜提取——以两湖平原为例 总被引:1,自引:0,他引:1
油菜是我国第五大农作物和重要的油料作物。获取油菜的种植分布信息对食用油市场的发展和粮食安全具有重要意义。两湖平原泛指包括湖北江汉平原和湖南洞庭湖平原在内的广大平原区域,是我国重要的粮棉油生产基地,“湖广熟,天下足”指的就是这一地区。由于耕地破碎,种植结构复杂,两湖平原轮作和间作的现象非常普遍,传统的遥感监测方法难以准确地获取冬油菜的空间分布。本文提出了一种基于人工神经网络ANN的子像元冬油菜提取方法,将时间序列MODIS-EVI和GF-1数据结合以提取两湖平原的冬油菜丰度信息。首先采用顺序前向选择SFS算法从时间序列MODIS-EVI数据集中进行物候特征优选;然后构建融合多源数据的ANN模型估算两湖平原的冬油菜丰度。结果表明:基于ANN方法获取的冬油菜分布具有较高的精度(ANN估算结果与GF-1和统计数据的验证精度分别为91.54%和74.70%),在利用中分辨率影像进行大尺度冬油菜精细制图方面显示出巨大潜力,可为我国冬油菜的空间分布制图和时空格局分析提供技术方法。 相似文献
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