空气阴极微生物燃料电池的构型优化及其快速测定BOD的性能评价

设计了一种新型双室空气阴极微生物燃料电池(MFC)并将其作为生物传感器,与传统双室空气阴极MFC进行对比,考察其电化学性能及用于快速检测BOD的性能。结果表明：新型空气阴极MFC可有效提高功率密度并降低内阻,其功率密度最高为897 mW·m⁻²,而内阻最低为92 Ω;该MFC可用于直接快速检测高浓度有机物的BOD,对醋酸钠底物的线性检测限为1 280 mg·L⁻¹,在此底物浓度下MFC的检测时间为31.2~66 h,线性可决系数R²为0.97~0.99;对于GGA底物的线性检测限为1 250 mg·L⁻¹,在此底物浓度下MFC的检测时间为33~67 h,线性可决系数R²为0.98。本研究可为MFC型BOD检测传感器的性能优化提供参考。     

新型真空膜渗透结晶工艺初探

真空膜渗透结晶工艺(vacuum membrane percrystallization, VMPC)是一种新型膜结晶工艺,可同步实现溶质的结晶及其与溶剂的分离回收。以NaCl溶液为目标物系,对VMPC过程的原理进行了分析,初步考察了进料液温度、浓度和操作压力对该工艺产能的影响。结果表明：VMPC过程是膜渗透和真空压差闪蒸结晶的协同作用的过程,随进料液温度的升高,结晶盐通量和水通量均增大;随进料液浓度的升高,结晶盐通量增大,水通量降低;而操作压力对工艺产能影响较小,但对生成晶体的形貌影响显著;当进料液温度为34 ℃,进料质量分数为25%,操作压力为0.5 kPa时,可获得高达8.04 kg·(m²·h)⁻¹的盐通量和30 L·(m²·h)⁻¹的水通量,远高于现有太阳能驱动膜结晶技术的产能。针对现有膜滤浓缩液类高浓盐水结晶工艺流程复杂、能耗高、效率和产能低的问题,VMPC工艺为新型高效处置技术的开发及应用提供了可行的解决方案。     

淡水驯化对桐花树幼苗叶片生长生理指标的影响

在全光照条件下用恒定淹水位淡水培养处理红树植物桐花树(Aegiceras corniculatum)幼苗1 a,以人工海水(0.8%盐水)处理为对照,研究了淡水驯化对桐花树幼苗叶片生长和叶绿素含量及硝酸还原酶活性的影响。结果表明:两种处理下桐花树幼苗叶片的生长变化基本一致,随着生长时间的延长,叶片数持续增加,经方差分析,两种处理的幼苗叶片数没有显著的差异;在2008年10月与11月期间,淡水组幼苗叶片的最大叶面积显著大于人工海水组,但两种处理在其他月份并无显著差异,且两种处理的幼苗叶片长宽比没有显著差异;在360 d,淡水组幼苗叶片的鲜重和干重分别低于人工海水组的16.79%和19.01%,但两者没有达到显著差异;两种处理幼苗叶片的总叶绿素含量和硝酸还原酶活性的变化趋势基本一致,两种处理没有显著的差异。以上结果表明:淡水驯化对桐花树幼苗叶片的生长发育没有不利的影响,桐花树幼苗可以正常生长发育,表明桐花树对淡水环境具有较强的适应性。     

关于地震灾后过渡性安置和恢复重建

三、完善了地震灾后恢复重建制度（一）强化了政府对地震灾后恢复重建工作的领导、组织和协调职能。本法第六十四条规定了各级人民政府及其有关部门在恢复重建工作的职责。灾后恢复重建是一项十分紧迫、复杂、艰巨的任务,必须举全社会之力,组织各有关部门,共同努力,才能有力、有序、有效地做好,这就要求政府必须加强领导、组织和协调。     

固定化白腐真菌反应器与接触氧化反应器联用处理癸二酸生产废水

采用固定化白腐真菌(WRF)反应器与接触氧化反应器联用处理癸二酸废水。在WRF反应器中,以汽曝玉米秸秆为载体,并添加铜、铁促进白腐真菌生长和产酶作用,载体的使用寿命约为45 d。在进水苯酚平均质量浓度为69.36 mg/L、平均进水COD为1 648.81 mg/L的条件下,经WRF反应器处理后,苯酚平均质量浓度降至7.59 mg/L,平均出水COD降至478.03 mg/L;再经接触氧化反应器处理后,苯酚平均质量浓度降至1.65 mg/L,平均出水COD降至297.31 mg/L。     

原状黄土的反压饱和法试验研究

含水量是黄土液化特性研究中的一个至关重要的参数,对原状黄土进行充分饱和是饱和黄土动三轴试验中一个不可回避的课题。以WF公司生产的WF12440型空心圆柱扭剪仪为实验平台,运用反压饱和法,对室内原状黄土进行了饱和试验研究。该仪器提供3种不同加压方式增加围压和反压(孔压),即手动加压、自动加压和线性持续加压,通过检测孔隙压力系数B值是否达到0.95以上来判断黄土是否完全饱和。试验表明,即便是初始饱和度较低的原状黄土,也可以采用反压饱和法,在较短的时间内使孔压系数B值达到0.95以上,实现完全饱和,具体可以采用线性连续加压方式;初始压力差,即围压和反压之差一般可设为10 kPa,起始围压也设为10 kPa,太大或太小都会对试样造成破坏;如果孔压在1分钟内的变化值小于围压和反压之间压力差的5%,则认为孔压稳定,即可进行B值检测。     

弹性滑移支座力学性能的试验研究

介绍了弹性滑移支座的原理、构造和特点;通过对其在不同工况下的性能试验,研究了竖向荷载、位移幅值以及加载频率对弹性滑移支座力学性能的影响,并给出了试验值与理论计算值之间的对比。研究结果表明:弹性滑移支座具有良好的工作性能,滞回曲线饱满,耗能能力强;竖向荷载和加载频率对弹性滑移支座的力学性能有一定的影响,而位移幅值对其影响较小;弹性滑移支座的恢复力模型,可以用考虑速度的指数摩擦力模型来描述,并且模拟得较为准确。     

采油废水的深度处理回用

采用溶气气浮—生物接触氧化—膜分离组合工艺深度处理采油废水。实验结果表明,出水水质满足热采锅炉进水要求。该法可年处理废水1.3×105m3,产水率按50%计,年节约新鲜水和废水回灌费用共计77.88万元,年节水效益为21.71万元。     

基于BP神经网络的矿车运行时矿井摩擦阻力的预测*

为了快速有效地确定矿车等运输设备在巷道内运行时矿井摩擦阻力的变化情况,克服模拟软件计算量和现场实测工作量大的问题,以巷道风流速度、矿车运行速度、阻塞比、矿车长度4个矿车运行时巷道摩擦阻力的影响因素作为切入点,采用动网格技术模拟得到矿车在巷道内运行时有关矿井摩擦阻力的数据,以此为样本构建基于BP神经网络的矿井摩擦阻力预测模型,运用MATLAB软件进行网络训练,并将BP神经网络预测值与FLUENT模拟值进行对比。研究结果表明:BP神经网络结构比较简单,能以较快速度收敛,预测值与模拟值最大误差在7%以内,该神经网络模型用于求解矿车等运输设备在巷道内运行时摩擦阻力的变化情况是可行的。     

基于BERT-BILSTM-CRF模型的电力行业事故文本智能分析*

为解决电力行业事故报告文本较长、语义复杂,难以进行有效文本识别问题,提出1种以BERT作为底层的预训练模型,并设计1种双重注意力机制编码器,结合BILSTM-CRF深度挖掘事故文本语义特征,从而实现文本智能分析。首先构建电力词典,通过对BERT预训练,进行BIO标注,然后引入BILSTM-CRF模型实现对文本标签智能分类,最后将该模型与现行其他4种深度学习模型进行对比。研究结果表明:该模型智能识别精确率、召回率及F1值(查准率)均达到约97%,较其他4种模型中效果最好的模型分别提高0.02,0.03,0.02。研究结果可为电力行业事故报告文本分析提供1种新思路。