基于鱼群算法优化的空号质量评价普适模型

在设定各项空气污染物的明显危害浓度"参照值"基础上,提出一个适用于多项污染物的幂函数加和型空气质量评价综合指数公式,该公式的特例也可作为单项指标的空气质量评价.采用鱼群算法优化公式中的参数,得出优化后适用于多项污染物的空气质量综合评价普适指数公式.公式被应用于多个实例分析计算,并与其他若干评价方法评价结果相比较,结果表明:该公式不受污染物种类和数目多少的限制,形式简便,计算快速,使用方便,具有通用性、可比性和实用性.     

富营养化评价的对数型幂函数普适指数公式

为了建立科学合理、简洁直观、普适通用、易于计算和使用方便的湖泊富营养化评价模型,在适当设定富营养化指标"参照值"基础上,定义了相对于"参照值"的指标"规范值"概念,提出了一个对多项指标的"规范值"均适用的富营养化评价对数型幂函数指数公式,并采用粒子群优化算法对公式中的参数进行优化,得到优化后对14项指标皆适用的富营养化评价普适指数公式.将该公式用于我国不同地区和不同类型的45个湖泊及邛海8个断面的富营养化评价,其结果与用修正卡森指数公式TSIm、营养状态指数公式TSIc和幂函数加和型普适指数公式等多种评价法的评价结果几乎完全一致,并与实况相符合,从而为水体富营养化评价提供了一个简单、实用的新公式.     

基于指标规范值的室内空气客观评价的概率神经网络模型

为了建立简单、普适、通用的概率神经网络的室内空气评价模型,在适当设定室内空气各项指标的参照值及指标值的规范变换式基础上,使室内空气同级标准不同指标的规范值差异尽可能小,从而用规范值表示的各指标都可用同一个规范指标"等效"替代。因此,概率神经网络隐层各类模式的基函数中心矢量的各指标分量值与同级标准所有15项指标规范值的均值等同。将基于指标规范值的概率神经网络模型用于室内空气的评价实例进行检验,验证了该模型的普适性、通用性和简便性。     

规范变换与误差修正结合的环境系统的前向网络和投影寻踪预测模型

为了建立适用于环境系统的结构简洁、形式统一、程序规范、应用普适的神经网络和投影寻踪回归预测模型,针对传统的神经网络和投影寻踪回归用于多因子、大样本预测建模,存在模型结构复杂、学习效率低的局限,提出设置环境系统预测量及其影响因子参照值和规范变换式的原则和方法,使规范变换后的影响因子皆"等效"于同一个规范影响因子,从而将多因子的的预测建模简化为等效规范因子的预测建模,使模型结构得到极大地简化,提高了学习效率;此外,为了提高预测模型的预测精度,还提出了对预测样本的模型输出值的误差修正公式.在对环境系统的预测量及其影响因子进行规范变换的基础上,将m个规范影响因子的每个建模样本组成m个"等效"训练样本,应用免疫进化算法优化模型参数,分别建立适用于环境系统的2个或3个规范影响因子的前向神经网络和投影寻踪回归两类预测模型;并依据误差理论,对误差修正公式修正后的模型预测精度的提高进行了严格的数学论证.将基于规范变换与相似样本误差修正相结合的两类预测模型,用于某市5个点位的SO_2浓度预测,并与6种传统预测模型和方法的预测结果进行了比较.结果表明:对同一个预测样本,同类模型的两种不同结构的的预测值及其相对误差都几乎完全相同或彼此相差甚小;此外,两种不同结构的两类预测模型用于5个样本预测,其相对误差绝对值的平均值分别为2.59%、2.67%;2.18%、2.62%,均远小于传统BP神经网络模型的25.72%、传统PPR模型的14.20%、传统SVR模型的22.13%、模糊识别模型的21.57%、组合算子模型的18.36%和多元回归模型的25.31%;而两类模型预测的最大的相对误差绝对值分别为4.11%和3.57%,更加远远小于传统的6种预测模型的37.18%、56.07%、27.40%、32.14%、38.38%和60.26%.实例分析结果证实了误差修正公式对提高模型预测精度具有切实可行性.基于规范变换与误差修正相结合的前向神经网络和投影寻踪回归两类预测模型不仅避免了"维数灾难",提高了学习效率和模型的预测精确度,而且具有简洁、普适、规范、统一和稳定的特点,对其他预测建模也有借鉴作用.     

基于指标规范值的环境质量引力普适指数公式

为了建立物理意义明确、科学合理、计算简单和普适通用的环境质量评价模型,借鉴自然界普遍存在的万有引力现象和物理学中的规范对称性(不变性)原理,提出环境样本之间也存在类似万有引力的聚类相互作用引力,并在适当设定指标参照值和指标值的规范变换式及"参照级"样本基础上,定义了环境样本的"规范质量"和"规范坐标"的概念,进而分别建立了基于指标规范值的水环境质量和空气环境质量的引力普适指数公式.通过若干实例对公式的实用性进行了效果检验,结果表明,基于指标规范值的环境质量的引力普适指数公式具有形式简洁、规范统一、计算简便和普适通用的特点.     

DNNSA反胶团溶液萃取净化电镀含锌废水研究

以二壬基萘磺酸(DNNSA)反胶团煤油溶液萃取电镀含锌废水中的锌离子(Zn(Ⅱ)),分别考察了萃取时间、油水比、萃取剂浓度、萃取温度和初始锌离子浓度对其萃取效果的影响。试验结果表明:以DNNSA作为萃取剂,磺化煤油作为稀释剂,萃取剂DNNSA浓度为0.2mol/L,萃取平衡时间为5min;萃取反应为吸热反应,升高温度有利于萃取,过程热效应△H=53.95kJ/mol;DNNSA反胶团溶液萃取锌离子的萃取容量为35.48mg/g,负载锌的有机相可采用硫酸反萃取。     

基于粒子群径向基神经网络的矿井突水水源判别

以多项地下水化学组分指标作为判别因子,采用粒子群算法优化径向基函数神经网络中的参数,建立了最优结构的基于粒子群径向基函数神经网络的矿井突水水源判别模型,将此模型应用于实例分析中,并与其他方法进行了比较分析。结果表明:基于粒子群径向基函数神经网络的矿井突水水源判别模型的判别结果具有客观性和实用性,避免了权重分配等人为因素的干扰;与传统最小二乘法的RBF神经网络相比,其精度更高,优化结果更为合理,具有较强的突水水源判别能力,可为矿井突水水源判别提供了一条新途径。     

城市景观水体富营养化评价的升半Г型分布指数公式

构建湖泊富营养化评价指标体系,采用升半Г型分布曲线模拟湖泊富营养化发展过程,在对该评价指标体系数据规范变换预处理基础上,通过对升半Г型分布函数进行改进,提出用于湖泊富营养化评价的升半Г型分布指数公式.公式中的参数采用粒子群算法优化后,得到适用于多区域、多项指标的具有通用性和普适性的湖泊富营养化评价公式.为了解成都市典型景观水体氮磷污染特性,分别于2011年和2015年对成都市典型景观湖泊水体进行水体富营养化监测和评价.评价过程表明,升半Г型分布指数公式用于湖泊富营养化评价,消除了评价指标数目多少的限制和区域性评价指标各异性的限制,省去了复杂的编程计算工作,具有一定的理论意义和实用价值,为评价模型的普适化、简单化提供了一条途径.评价结果表明:2015年北湖为中~富营养等级,东湖、南湖、簇锦湖和浣花溪湖为富~重富营养等级.2011年人民公园湖泊处于中~富等级,北湖、名都公园湖泊、东湖处于富~重富等级,塔子山公园湖泊、浣花溪湖处于重富~极富等级.塔子山公园、浣花溪湖、东湖、南湖周边生活小区聚集,主要受周边生活污水影响较大.通过对成都市市区典型湖泊富营养化评价,能够得知成都市景观水体水质现状,为景观水体防治和管理提供了决策依据.     

基于DCSM模型的成都市河流水环境承载力综合评价

根据水污染流动"源头-转化-汇入"过程,综合衡量工业、农业、生活源污染排放对成都市主要河流的环境影响,提出"驱动力D （人口、社会经济发展）-承载源C （工业、农业、生活源污染排放）-承载状态S （污染程度）-管理M （治理污染投资）"4个子系统的DCSM模型,构建包含3层结构26个指标的成都市河流水环境承载力综合评价指标体系.采用投影寻踪模型得到各指标的影响程度,进一步建立区域水环境承载力各评价指标权重,根据最佳投影方向确定成都市主要河流2014—2018年的水环境承载力综合评价特征值,并得到相应评价等级.研究结果表明：影响程度最大的3项指标依次为：工业源COD排放强度、国考断面地表水TP平均浓度、环保投资占GDP的比重;通过对各个指标的权重分析,表明承载状态子系统和承载源子系统对综合评价结果所起作用最为显著,其次是管理子系统,驱动力子系统作用最小;通过评价等级分析,结果表明：2014—2018年成都市河流水环境承载力综合评价指数逐渐增加,评价等级从Ⅲ级（一般,2014—2016年）转变为Ⅱ级（较强,2017—2018年）,说明5年来成都市河流水环境承载力逐步增加.研究表明了基于DCSM模型的成都市河流水环境承载力综合评价结果具有实用性和可行性,可以为城市河流水环境承载力综合评价提供新的研究思路,为水环境规划与管理的科学决策提供依据.     

从含镍二壬基萘磺酸-煤油溶液中反萃取镍

采用简单反萃取法回收含镍二壬基萘磺酸（DNNSA）-煤油溶液中的镍。考察了反萃剂种类、反萃时间、反萃温度、油水比（负载镍的有机相与反萃剂的体积比）、反萃剂浓度等对反萃率的影响。实验结果表明,在硫酸作为反萃剂、反萃剂浓度为0.3mol/L、反萃时间为10min、反萃温度为30℃、油水比为3的工艺条件下,反萃率达81.5%。反萃取后得到的DNNSA可多次重复用于含镍废水的萃取处理,Ni²⁺萃取率基本保持不变。