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污水氮浓度对粉绿狐尾藻去氮能力的影响 总被引:4,自引:1,他引:3
粉绿狐尾藻是构建人工湿地的重要植物,对污水具有较强的净化作用,但有关其去氮能力及其与污水氮浓度的关系尚不清楚.本试验采用人工模拟盆栽试验,设2、5、10、20、100、200、400 mg·L~(-1)共7个氮水平,研究污水氮浓度对粉绿狐尾藻去氮能力的影响.结果表明,氮浓度不高于20 mg·L~(-1)时,前3周粉绿狐尾藻以20 mg·L~(-1)生长最好,处理1周水体总氮和氨氮的去除率接近100%,而硝态氮浓度低、变化不大;粉绿狐尾藻氮含量因氮浓度变化不大但部位间有"上高下低"趋势,且粉绿狐尾藻还利用了底泥氮.氮浓度100~400 mg·L~(-1)时,4~5周以氮浓度200 mg·L~(-1)粉绿狐尾藻生长最好;处理5周总氮去除率依次为76.5%、71.5%和48.1%,氨氮去除率依次为99.6%、99.3%和60.2%;各处理硝态氮去除率约为50%且处理间差异不大;粉绿狐尾藻氮含量随氮浓度而升高,但部位间差异小、呈均匀分布;粉绿狐尾藻积累氮、底泥固定氮分别占水体去除氮的27.9%~48.4%和12.2%~24.4%.因此,粉绿狐尾藻去氮能力受污水氮浓度的显著影响,去除氨氮率显著高于硝态氮;氮浓度还影响粉绿狐尾藻对氮的吸收积累和分配机制,值得深入研究. 相似文献
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提出了将Sobel边缘检测算子与深度卷积神经网络(CNN)算法结合的方法(E-ConvNet),用于污染场地的ERT反演过程.通过Sobel算子提取污染区域视电阻率数据的边缘特征作为CNN的先验信息,提高E-ConvNet的计算效率及识别精度.在5种理论模型(单异常体、双异常体及含双异常体的层状结构)和现场实例上测试了E-ConvNet算法的性能,并与最小二乘算法(LS)比较.测试结果表明:E-ConvNet能够准确识别污染处的面积、位置及阻值,其识别精度和计算效率均优于LS.E-ConvNet的单异常识别准确率为81.8%~84.9%,而LS则仅为9.6%~36.2%;多异常识别准确率为68.6%~84.4%,LS仅为2.8%~27.6%;E-ConvNet用时约为112~190ms,LS耗时为6000~7000ms.因此,在污染场地调查工作中,E-ConvNet能够准确高效地反演出污染区域的位置及范围,为开展后续评估/修复工作提供技术支持. 相似文献
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为了提高芳纶无纺布的防刺性能,通过热压法制备碳化硅颗粒增强夹层防刺复合材料,将碳化硅颗粒与芳纶无纺布结合,探究碳化硅颗粒直径、含量及热压工艺对防刺性能的影响,并结合复合材料的刺口形貌和刺破强力-位移曲线图分析防刺机理。结果表明,复合材料的防刺性能随着颗粒目数的增大和含量的增加呈现出先增大后减小的趋势,当碳化硅颗粒目数为80目,含量为18 g时材料的刺破强力达到78.4 N,相较于未添加碳化硅颗粒的材料提高了124%。 相似文献
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