基于RF-LSTM的鸡舍恶臭气体预测研究

以鸡舍氨气为研究对象,对鸡舍氨气预测模型进行了研究.首先,利用随机森林算法（RF）对影响鸡舍氨气浓度的环境变量进行重要性排序,选取温度、湿度、光照、气象温度、降雨量作为模型的输入变量;在此基础上,构建了基于长短时记忆神经网络（LSTM）的鸡舍氨气浓度预测模型,并将提出的预测模型应用于江苏省宜兴市某养鸡场的氨气浓度预测中,并与LSTM模型、RF-Elman模型和RF-BP模型进行了对比实验,结果表明,基于RF-LSTM模型的预测效果最好,其平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）分别为0.9183、4.9637%和1.4262;同时,为了验证该模型的性能,本文还实现了不同时间尺度的鸡舍氨气浓度预测,提前2h、3h、4h、5h氨气预测的平均绝对误差（MAE）分别为1.6218、2.1991、2.8553和3.0677.本文提出的预测模型提高了鸡舍氨气浓度的预测精度,可为减少鸡舍恶臭气体排放提供科学依据.     

稻壳与聚氯乙烯共热解的特性及动力学

在热重分析仪中进行了稻壳和聚氯乙烯（PVC）的共热解实验,结果显示:在共热解时稻壳开始剧烈热解的温度相比单独热解时大幅度降低,由350℃降至300℃,表明掺入PVC降低了稻壳的热解温度。在升温速率为20℃/min,稻壳和PVC比例为2∶1（质量比）时,混合热解协同效应最明显。3种动力学分析方法均证明共热解现象的存在。利用Coats-Redfern法进行动力学分析,发现共热解活化能普遍较单独热解时低,表明PVC与稻壳共热解有明显的相互作用。利用Ozawa法进行分析,发现转化率为20%~60%阶段下共热解平均活化能值为37.60 kJ/mol,低于稻壳单独热解的平均活化能41.45 kJ/mol。Friedman法分析结果显示对应转化率下共热解活化能均低于稻壳单独热解活化能。稻壳和PVC共热解倾向于反应动力学控制。     

海绵城市透水砖铺装系统雨水入渗及重金属污染物迁移模拟

海绵城市透水砖铺装系统（PBPS）入渗特征是产流控制及径流污染物去除的重要影响因素之一。通过渗流实验,构建系统土壤层土水特征曲线,建立降雨入渗及径流重金属污染物迁移数学模型,以阐明找平层土壤粒径、基层与垫层厚度比对产流时间及径流重金属污染物去除的影响。研究表明:综合考虑延迟产流与径流重金属去除能力,中砂作为找平层介质最佳;依据结构层出水重金属污染物浓度,基层与垫层厚度比为15∶4时,PBPS对径流中重金属污染物吸附效率最高、去除效果较好。     

石墨烯/聚苯胺修饰阴极对反硝化MFC性能影响

反硝化生物阴极微生物燃料电池（MFC）以电极为电子供体,在自养条件下完成硝酸盐去除过程.本研究以碳布（CC）为基底材料,分别制备获得还原氧化石墨烯修饰（rGO-CC）,聚苯胺修饰（PANI-CC）及二者复合修饰的CC电极（rGO/PANI-CC）,并考察其作为阴极材料对反硝化生物阴极MFC产电脱氮性能的影响.扫描电镜结果显示,rGO-CC和PANI-CC的碳纤维分别被片层状rGO和网状PANI覆盖,而rGO/PANI-CC表面呈现PANI在附着rGO的碳纤维上团聚的形貌,均增大了碳布的比表面积.循环伏安测试显示,rGO/PANI-CC具有最高的电化学活性.以rGO-CC,PANI-CC和rGO/PANI-CC为阴极构建MFC的产电能力分别提高了82%,24%和41%,其阴极对NO₃^--N的去除能力增强了23%,9%和13%.16S rDNA测序结果揭示修饰后电极表面微生物的多样性下降,Stappia和Pacacoccus属微生物的丰度增加.     

二乙烯三胺五甲叉膦酸酸解磷尾矿的实验探究

为减少磷尾矿堆积带来的环境污染问题,实现磷尾矿的钙、镁、磷元素的分离,以高镁磷尾矿为原料,采用二乙烯三胺五甲叉膦酸(DTPMP)进行酸解,探究磷尾矿中主要物相在DTPMP中的分解机制,并通过单因素实验探究pH、反应时间、反应温度及投料比对磷尾矿中MgO、CaO和P_2O_5分解率的影响。实验结果表明:pH对P_2O_5的分解率影响较大,高温更有利于尾矿中镁的溶出,在pH为2. 5,反应时间为60 min,反应温度为80℃,投料比为1. 56时,MgO、CaO和P_2O_5的分解率分别达到61. 05%、38. 23%和9. 67%。     

基于Stacking的地面PM2.5浓度估算

为了解决地面PM_2.5监测网络在空间和时间覆盖受限的问题,提出了基于宽时空覆盖的卫星气溶胶光学厚度AOD,利用Stacking方法建立地面PM_2.5浓度估算模型,将AOD、PM_2.5和各气象参数以及与PM_2.5排放有关的数据进行训练,使用改进网格搜索对模型超参数进行优化,通过对多重共线性分析,建立基于Stacking的最优PM_2.5浓度估算模型。选取2016-01-01-2016-12-31的数据作为实验对象,结果表明:相比于随机森林、GBRT和XGBoost 3种模型,使用岭回归作为元学习器的Stacking模型性能更优,可见Stacking适用于大范围地理区域的大气污染监测。     

排水管道沉积物微生物群落及环境因子分析

选取北京市某区的排水管道沉积物进行取样,采用高通量测序手段分析,结果表明变形菌门、广古菌门、拟杆菌门、厚壁菌门是排水管道沉积物微生物中的优势门类;在纲水平上,δ-变形菌纲、甲烷微菌纲、梭菌纲、拟杆菌纲占相对优势;在属水平上,功能性微生物硫酸盐还原菌（SRB）和产甲烷古菌（MA）普遍存在于各处管道.在所选的6段管段中,管段S3、S4处MA的相对丰度分别为20.6%、40.8%,高于其他管段,厌氧产甲烷的潜能较大,有发生可燃气积累的风险;管段S5、S6处的SRB相对丰度分别为9.14%、8.19%,高于其他管段,硫酸盐还原为硫化物的潜能较大,存在管道腐蚀的风险.RDA分析表明污水的DO、水温、硫酸根、TN与管道沉积物中微生物群落存在相关性.     

建筑垃圾堆放点样本集构建与优化研究

为更好地解决手工制作的建筑垃圾堆放点样本集效率低、数据量少,难以支撑基于深度学习的遥感图像目标检测算法训练需求的问题,采用基于像素的遥感分类方法构建建筑垃圾堆放点样本集,在此基础上结合直方图均衡化,CS-LBP算子约束以及迁移学习的方法对Wasserstein生成对抗模型（WGAN）进行优化,实现了样本集扩充。研究结果表明:相对于纯手工制作的样本集,基于像素的遥感分类方法可以显著提升样本集制作的效率;同时,经过WGAN优化后,生成样本模拟了原始数据的颜色与纹理特征分布规律,增加了原始数据的多样性,满足了扩充样本集的需求。     

基于边介数的省域生态廊道构建方法优化

我国城市建设和生态保护工作均对土地资源有大量需求,二者之间的矛盾在经济优先发展区表现尤为明显.为了有效地改善生态环境,管控土地利用并引导其变化发展,需要建设具备不可替代特征的省域生态廊道.最小累积阻力模型（minimum cumulative resistance,MCR）是识别生态廊道最常用、有效的模型,但在应用于省域尺度时,MCR模型识别的潜在廊道路由存在冗余的问题.因此,通过引入网络科学中的边介数指数（edge-betweenness）对MCR模型进行优化,计算潜在廊道路由的边介数指数值,选取出其中最为重要和简明的结构来连通生态源地,即提取潜在路由中的骨干路由（backbone route）和关键战略点（key strategic point）作为不可替代的结构来指导省域生态廊道建设.将优化后的MCR模型应用于广东省,构建了全长5 493 km的省域生态廊道,其中包含生态源地20处,关键战略点11个,骨干生态廊道29条.骨干路由与关键战略点构成的不可替代省域生态廊道（irreplaceable provincial corridor）能够实现"廊道数量和占地面积最少、连通性基本不变"的目标.研究显示,边介数能够对潜在路由进行优化筛选,识别出维护省域生态安全的关键结构;不可替代生态廊道能够指导省域生态规划和土地空间的发展利用,并为更高水平的生态安全环境提供了演进的基础;同时也为土地资源紧张的地区提供了建设生态廊道的参考与依据.      

On-going nitrification in chloraminated drinking water distribution system (DWDS) is conditioned by hydraulics and disinfection strategies

Within the drinking water distribution system (DWDS) using chloramine as disinfectant, nitrification caused by nitrifying bacteria is increasingly becoming a concern as it poses a great challenge for maintaining water quality. To investigate efficient control strategies, operational conditions including hydraulic regimes and disinfectant scenarios were controlled within a flow cell experimental facility. Two test phases were conducted to investigate the effects on the extent of nitrification of three flow rates (Q = 2, 6, and 10 L/min) and four disinfection scenarios (total Cl₂=1 mg/L, Cl₂/NH₃-N=3:1; total Cl₂=1 mg/L, Cl₂/NH₃-N=5:1; total Cl₂=5 mg/L, Cl₂/NH₃-N=3:1; and total Cl₂=5 mg/L, Cl₂/NH₃-N=5:1). Physico-chemical parameters and nitrification indicators were monitored during the tests. The characteristics of biofilm extracellular polymetric substance (EPS) were evaluated after the experiment. The main results from the study indicate that nitrification is affected by hydraulic conditions and the process tends to be severe when the fluid flow transforms from laminar to turbulent (2300<Re<4000). Increasing disinfectant concentration and optimizing Cl₂/NH₃-N mass ratio were found to inhibit nitrification to some extend when the system was running at turbulent condition (Q = 10 L/min, Re = 5535). EPS extracted from biofilm that was established at the flow rate of 6 L/min had greater carbohydrate/protein ratio. Furthermore, several nitrification indicators were evaluated for their prediction efficiency and the results suggest that the change of nitrite, together with total organic carbon (TOC) and turbidity can indicate nitrification potential efficiently.