神经网络法应用于酚类化合物对青海弧菌毒性的预测

青海弧菌对有毒酚类化合物具有强烈的敏感性,为建立酚类衍生物对青海弧菌毒性的定量结构-活性相关性(QSAR)模型,分析了16种酚类衍生物的分子结构与对青海弧菌毒性之间的相关关系,计算了酚类衍生物的分子连接性指数和分子形状指数,并优化筛选了分子连接性指数的1阶路径指数(~1χ)和分子形状指数的2阶特征指数(K_2)及1阶和2阶指数乘积值(K_4),用这3种指数与对青海弧菌的毒性进行多元回归分析,多元回归方程的决定系数R~2=0.971。为进一步提高预测精度,将这3种分子结构参数作为神经网络的输入变量,毒性值作为输出变量,采用3:2:1的网络结构,通过反向传播(BP)神经网络法获得满意的QSAR预测模型,总的相关系数r为0.996,计算得到的毒性预测值与实验值较为吻合,平均相对误差仅为1.98%,结果表明该模型具有良好的预测酚类衍生物毒性的能力,可以看出神经网络方法对酚类化合物发光菌毒性预测比多元线性回归方法的统计学意义更加明显。     

醇和酚类污染物对欧洲林蛙蝌蚪及梨形四膜虫毒性的定量结构-活性模型

醇和酚类等有机化合物作为重要的工业原料,广泛应用于医药卫生、有机合成、食品工业等领域,但生产中排放于环境的这些物质,会对生物造成一定的毒性作用。为建立包含醇和酚类有机污染物对欧洲林蛙蝌蚪及梨形四膜虫毒性的定量结构-活性相关性模型,计算了227种有机污染物的分子连接性指数和分子形状指数,优化筛选了分子连接性指数的0X、1X、2X、4X和5Xc、分子形状指数的K1和K2共7种参数,将这7种结构参数作为神经网络输入层变量,110种有机污染物对欧洲林蛙蝌蚪的毒性值作为输出层变量,采用7:8:1的网络结构方式,构建了令人满意的对欧洲林蛙蝌蚪毒性的神经网络预测模型,方程总相关系数r为0.988,毒性预测值与实验值之间的平均误差为0.14。为检验指数的普适性,同样用这7个结构参数与117种醇和酚类化合物对梨形四膜虫的毒性进行分析,所得神经网络模型的总相关系数达到0.997,对梨形四膜虫毒性的预测值与实验值之间的平均误差仅为0.065,结果表明,所建模型具有良好的预测有机污染物对林蛙蝌蚪及梨形四膜虫急性毒性的能力。     

臭氧氧化脱除硫化氢的动力学

本文探讨了臭氧氧化法脱除硫化氢,构建了详细的臭氧氧化硫化氢的反应机理,包含24个物种和74个基元反应.通过臭氧热分解和臭氧低温氧化硫化氢的实验结果进一步验证了本反应机理的可靠性.实验发现,在温度为25℃,物质的量之比为3时,硫化氰的脱除效率达到93%.由模拟结果看出,在停留时间为2s,物质的量之比为1时,氧化最佳温度为150℃-200℃.反应温度为25℃,物质的量之比为1时,把反应时间延长到20s,H2S的脱除率能达到90.9%.     

催化臭氧氧化降解罗丹明B的初步研究

研究了过渡金属硝酸盐及Al2O3为载体担载催化剂在罗丹明B臭氧氧化过程中的催化作用,考察了温度、pH值以及催化剂浓度等因素对反应的影响.结果表明,过渡金属离子可显著地提高罗丹明B的脱色速率,而担载型过渡金属氧化物催化剂活性较低.较低的pH值和反应温度有利于罗丹明B的催化臭氧化.罗丹明B溶液经过催化臭氧氧化后COD去除率可提高24%.     

腐植酸臭氧氧化和过氧化氢催化氧化处理特性比较

以TOC和UV254为指标,比较了不同条件下腐植酸的臭氧氧化和过氧化氢催化氧化效果,运用HPLC和热裂解-GC-MS分析考察了氧化前后有机物分子量分布和官能团构造的变化情况．研究结果表明：过氧化氢和臭氧单独作为氧化剂对水中TOC基本上没有去除作用,但均能导致水中UV254浓度的降低;在几种催化剂的作用下,过氧化氢对TOC和UV254的去除效果明显提高,其中以O3作为催化剂的效果最好,Fe^2＋次之,而Mn^2＋和Cu^2＋的催化效果较差;过氧化氢催化氧化和臭氧化均导致有机物分子量分布向小分子的方向转移,氧化后水中以羧酸、醇、胺、酯、醚、烷烃为代表的含氧基团和饱和构造基团明显增多;过氧化氢催化氧化和臭氧氧化均有助于改善混凝处理和活性炭吸附处理的效果．关键词腐植酸,臭氧,过氧化氢,催化氧化．     

臭氧对气体中甲硫醇的氧化降解

甲硫醇是主要恶臭污染物之一,研究甲硫醇的降解技术对于恶臭异味的治理具有重要意义.为了获得臭氧对气体中甲硫醇的氧化降解性能,实验研究了臭氧对气体中甲硫醇的均相氧化过程,考察了氧含量、臭氧投加量、反应时间、温度和湿度等因素的影响.结果表明,氧气可将甲硫醇部分氧化为二甲二硫.甲硫醇去除率随臭氧投加量、反应时间的增加而升高,且臭氧对气体中甲硫醇的氧化降解过程符合伪一级动力学反应模型.甲硫醇的去除率随温度升高而增大,该趋势在温度高于50℃时不再明显;氧化反应的最佳相对湿度为45%—62%.采用原位红外光谱、气相色谱-质谱联用和离子色谱技术对甲硫醇氧化降解过程的研究证明,考察条件下,臭氧不能将全部甲硫醇矿化为二氧化碳和水,而是生成了部分醛类和酮类中间产物,且甲硫醇中硫的主要氧化产物是硫单质.综合考虑臭氧氧化甲硫醇的最佳反应条件和降解产物,该工艺存在能耗高、易造成二次污染等不足,在实际应用中不建议采用臭氧直接氧化工艺对含甲硫醇臭气进行净化.     

活性炭负载TiO2催化臭氧氧化去除水中酚的研究

本文采用活性炭负载TiO2作催化剂对臭氧氧化去除含酚废水进行了研究．研究了不同的酚初始浓度、pH值及臭氧浓度对苯酚去除率的影响，获得了反应动力学常数．实验结果表明：苯酚初始浓度越小，去除率越高．在本实验条件下，向150mL苯酚溶液中通入浓度为3．48mg/L、流量为0．05m^3／h的臭氧化空气反应30min去除率即可达到99％以上。     

五氯酚的臭氧催化氧化特性

通过五氯酚(PCP)的Fe2+/O3催化氧化实验研究了其臭氧催化氧化特性,结果表明,PCP在反应5 min后几乎可以完全分解,但是TOC在反应30 min后的去除率只有50%左右,说明PCP不能被彻底氧化分解.通过对Cl-浓度的分析可知,伴随着PCP的氧化分解,苯环上的Cl会逐渐从苯环上释放到溶液中,而紫外吸光度值随反应时间的变化说明了臭氧催化氧化可以使得PCP中的苯环打开,将含有不饱和键的有机物转变成饱和的有机物.GC-MS分析结果表明,PCP的臭氧催化氧化首先是苯环的脱氯过程,随着反应的进行,苯环被打开,形成酯、醛、酸、氯代烷等小分子物质,最后被分解成CO2和H2O.     

臭氧氧化法去除水中邻苯二甲酸二甲酯的初步研究

研究了水溶液中邻苯二甲酸二甲酯的臭氧氧化，考察了pH值、温度、臭氧用量等对反应的影响，结果表明：臭氧氧化使溶液的总有机碳（TOC）减少，并使紫外（UV）吸收大大降低，毛细管电泳（CE）分析证明有邻苯二甲酸的中间产物产生，采用Mn(Ⅱ）催化臭氧氧化，TOC去除率大大提高。     

臭氧氧化降解水溶液中1—萘酚的动力学研究

本文研究了水溶液中１－萘酚在鼓泡反应釜内臭氧氧化的消失动力学,考察了ｐＨ值、温度、自由基清除剂和１－萘酚的起始反应浓度等因素对反应的影响。结果表明,ｐＨ值、反应温度的提高有利于１－萘酚的降解。１－萘酚初始浓度低时其消失速率较高。该反应是有自由基反应贡献的分子臭氧氧化反应。在重碳酸盐存在下,１－萘酚的臭氧氧化降解符合一级反应动力学。     

基于时间序列神经网络预测的研究

阐述了BP神经网络基本原理,并对G．P算法进行描述,提出了一种基于BP神经网络的时间序列的预测和方法,通过应用实例的分析,该方法可以得到BP网络应用于非线性时间序列预测是可行的,结果表明：神经网络方法可以成功地用于分析预测时间序列变量．参4．     

基于人工神经网络的城市用水需求组合预测

城市用水需求预测是涉及到诸多要素的复杂系统预测问题。为了减少简单外推法预测所带来的误差,通过在训练BP神经网络时自动调整学习步长和添加动量项修正神经单元之间的权重,既提高了神经网络的收敛速度,又抑制了神经网络限于局部极小现象的发生;然后使用改进的BP神经网络寻找多元回归预测、径向基函数(RBF)神经网络和改进BP神经网络3个单项预测的最佳组合,来综合各项独立预测所包含的信息,并以条件假设按照参考、高、低3个方案预测分析某城市的用水需求情况,说明这种基于人工神经网络的组合预测方法在预测城市用水需求量时是一个准确高效的方法。     

基于人工神经网络法的绿色建筑评价

以实际建筑物为例,介绍了用层次分析法建立绿色建筑评价模型的过程,并分别用层次分析法和人工神经网络法对实际建筑物进行了评价。评价结果显示,人工神经网络法与层次分析法相对误差不到0.5%,表明人工神经网络法作为一种客观科学的评价方法,应用于绿色建筑的评价,能有效降低主观因素带来的影响,会使结果更具有客观性。     

小麦不同抗蚜品种中3种酚酸类化合物的含量变化及其作用评价

选择KOK1679和Li(抗蚜)、北京837和北京411(感蚜)等4个小麦品种(系),采用HPLC方法测定了不同生长期或组织中对羟基苯甲酸、咖啡酸和阿魏酸3种酚酸化合物的含量变化.结果表明,在不同生长期或组织中,对羟基苯甲酸、咖啡酸和阿魏酸的含量在各品种问均有显著的差异,但在小麦植株体内不同组织中的含量并不完全与品种抗感蚜性一致.在3个生长期或组织中,小麦抗蚜品种中的阿魏酸含量均显著高于感蚜品种;而咖啡酸在苗期组织和旗叶中以及对羟基苯甲酸在穗部,小麦抗蚜和感蚜品种中的含量恰恰与阿魏酸含量相反.由此可见,阿魏酸在不同生长期或组织中的含量高低符合小麦品种抗蚜和感蚜特性,因此可能与小麦对蚜虫的抗性密切相关.同时,对羟基苯甲酸、咖啡酸和阿魏酸的含量在小麦各品种中随不同生长期或组织而变化.除KOK1679品种中的对羟基苯甲酸外,在其他各品种中,不同生长期或组织中的3种化合物含量均表现出显著的差异.图2表1参21     

公路交通噪声预测的神经网络模型

利用多条国道、省道公路交通噪声的实测数据,建立了一个公路交通噪声预测的神经网络模型,能够同时预测公路交通噪声的等效连续声级、统计声级和标准偏差,预测值和实测值基本相符,该模型为公路交通噪声的预测、治理和控制提供了良好的条件。     

一种基于模糊神经网络的大气质量评价模型

基于模糊数学评价法和神经网络评价法的优点，提出了一种新的大气质量评价模型。该模型具有推理过程清晰，泛化能力好的特点。与其它评价方法相比，应用该模型进行大气质量评价不但物理意义明确，而且计算简单，评价客观，实用性强，评价结果还具有更好的可比性。     

基于BP神经网络算法的密云水库水质参数反演研究

密云水库是北京市重要的地表饮用水源地,在保障首都水源安全方面起着重要作用,而密云水库水质参数的区域监测已成为当前亟待解决的问题。为了实现密云水库水质参数大范围、实时获取,该文基于遥感和GIS技术,采用BP神经网络算法,结合地面监测数据和Landsat 8遥感影像,分别建立了反演总磷、总氮、氨氮和COD(化学需氧量)4个水质参数的BP神经网络模型,并反演了密云水库2013-2018年非结冰期主要水质参数,分析了密云水库主要水质参数的年际变化特征、季节变化特征和空间分异特征。结果表明,(1)水质参数的Landsat 8敏感波段分别为:总氮为1、4波段,氨氮为1-7波段,总磷为1、3-7波段,COD为2-5波段。(2)密云水库主要水质参数在2013-2018年总体呈下降趋势,氨氮和COD为Ⅰ类水质,总磷为Ⅱ类水质,总氮为Ⅲ类水质。(3)4个水质参数指标春季最高、秋季次之、夏季最低,总氮、总磷、氨氮和COD的春季值分别是夏季值的1.08、1.36、1.6、1.45倍。(4)密云水库不同水质参数的空间差异性较大,总体来看,水库北部和东部的4个水质参数含量相对较高,这种分布与北部和东部村庄密集以及密云水库两大入库河流有关。综上所述,基于BP神经网络算法的密云水库水质反演研究是可行的,且得到了较为可信的研究结果,该研究可为密云水库水质管理与政策制定提供重要的科学依据。