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832.
以硫酸铝[Al_2(SO_4)_3·18H_2O]为絮凝剂,腐殖酸(humic acid,HA)和高岭土(Kaolin)水溶液为原水,研究微絮凝过程产生的不同絮体形态,对自制聚偏氟乙烯(PVDF)超滤膜过滤过程的影响.主要考察了微絮凝过程中絮体的特性(粒径大小及分布,分形维数)以及不同条件下形成的絮体形态对膜通量的影响,利用扫描电镜(SEM)和原子力显微镜(AFM)对污染膜的表面形貌进行表征,并测定了PVDF膜与有机污染物之间黏附力大小,来解析不同絮体形态对超滤膜的膜污染影响机制.结果表明,Al~(3+)以电性中和作用水解去除有机物,随着絮凝剂投加量的增加,絮体粒径不断增大,絮体的分形维数减小.膜通量衰减速率与絮体的粒径呈负相关,絮体粒径越大,膜通量衰减速率越小,超滤过程中形成的滤饼层越疏松,同时,较小分形维数的絮体引起的膜污染较轻,其膜通量恢复率也较高.PVDF-有机污染物之间的相互作用力大小与运行初期相应污染膜通量衰减速率呈正相关.当Al~(3+)投加量为5 mg·L~(-1),初始pH=7时,HA去除率为96.7%,膜通量衰减最小,通量恢复率达到88%. 相似文献
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研究了波长为254nm+185nm紫外光照射下,甲苯初始浓度、停留时间、相对湿度、O2浓度等因素对甲苯光降解效率的影响.通过定量UV254nm+185nm光照下体系中O3的产生浓度变化,以及降解过程中中间产物苯和苯甲醛的变化趋势,讨论了甲苯在UV254nm+185nm照射下降解机理.结果表明,甲苯去除率随着O2含量、停留时间的增加而升高;随着初始浓度的增加而降低.与湿度的关系为先急剧升高然后缓慢增加,而后降低,最佳相对湿度在40%~50%.当甲苯初始浓度为16.1mg/m3,O2含量为20%,相对湿度为40%时,体系对甲苯的降解效率为82.2%,降解速率为0.44mg/(m3·s),产生的O3浓度为131.13mg/m3,中间产物苯和苯甲醛的浓度分别为0.086,0.135mg/m3.在反应体系中,甲苯可吸收185nm波长紫外光直接降解,但主要被体系中产生的自由基氧化降解. 相似文献
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采用气体悬浮物粒子监测仪和NanoMoudi-Ⅱ125A型分级采样器对某封闭式博物馆进行颗粒物数浓度监测和颗粒物采样,测定了不同粒径段颗粒物中的主要离子组分。结果表明,监测期间粗颗粒物(粒径≥2.5μm)、细颗粒物(粒径在0.1~2.5μm之间)和超细颗粒物(粒径≤0.1μm)质量浓度分别为20.50~24.38μg/m3、23.39~24.08μg/m3和16.02~17.48μg/m3。颗粒物数浓度集中在粒径≤0.3μm范围,PM1数浓度占PM10数浓度的97%以上,游客扰动和清洁活动使粗颗粒物数浓度增加了8~172倍。SO42-、NO3-、NH4+峰值出现在0.32~0.56μm粒径段,Na+、Cl-分布较平均,K+峰值出现在0.32~0.56μm和3.2~5.6μm粒径段,Mg2+的峰值出现在3.2~5.6μm粒径段,Ca2+峰值出现在1.8~3.2μm粒径段;总有机酸根离子无明显峰值;乙酸根离子浓度为1.238μg/m3,高于甲酸根和乙二酸根。颗粒物的阳/阴离子比均值为2.83,说明阴离子测定可能有缺失,如碳酸盐等。颗粒物中水溶性离子浓度水平和粒径分布受游客影响不明显,受室外空气输送的影响较大。 相似文献
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838.
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自适应人工鱼群-BP神经网络算法在径流预测中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
为了提高水库和河流中长期径流预测精度,提出了弹性自适应人工鱼群算法(RAAFSA)。应用RAAFSA算法训练BP神经网络,实现BP神经网络参数优化,形成弹性自适应人工鱼群-BP神经网络混合算法(RAAFSA-BP),对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,弹性自适应人工鱼群优化的BP神经网络算法收敛速度快于BP神经网络算法、人工鱼群-BP神经网络算法和RBF神经网络算法。该混合算法克服了BP神经网络和人工鱼群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,输出稳定性好,预报精度显著提高,每次预测相对误差绝对值都小于6%,合格率达到100%。该算法成功地解决了石泉水库中长期径流预测精度不高的难题,可有效用于水库和河川中长期径流预测。 相似文献
840.
矿业废弃地复垦土壤-作物硒吸收特征及其对重金属拮抗效应 总被引:2,自引:4,他引:2
针对矿业废弃地复垦土壤硒与重金属"双高"现象,为充分开发其富硒土地资源,确保作物安全,本文基于"点对点"采集的土壤和玉米样品,利用反距离权重(inverse distance weighted,IDW)、多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和随机森林回归(random forest regression,RFR)等方法,开展了西南某硫磺矿复垦区玉米硒元素吸收预测的同时,分析硒(Se)对重金属(Hg、As、Cd和Cr)的拮抗效应.结果表明研究区土壤中硒资源丰富,土壤Se平均含量达到0.83mg·kg-1,是中国土壤Se平均含量的2.87倍,玉米籽粒硒含量处于0.02~0.16mg·kg-1之间.由相关性分析和模型预测可知,研究区玉米籽粒硒含量主要影响因素为土壤硒、pH值、有机质和重金属As等,多元线性回归(MLR)对其预测最为有效,决定系数R2为0.52.通过比较研究区土壤硒不同含量梯度下玉米对重金属(Hg、As、Cd和Cr)富集特性,表明了土壤Se对重金属Hg、As、Cd和Cr存在一定的拮抗作用.本研究结果可为今后同类矿业废弃地复垦土地发展特色富硒农业提供依据. 相似文献