基于“人工智能”驱动的农村生活污水系统治理专栏序言

伴随流域水污染控制与治理工作的深入,农村分散生活污水治理逐渐成为制约流域水环境改善的关键.同时,农村生活污水治理是人居环境提升、美丽乡村建设以及乡村振兴战略实施的集中体现,事关广大农村居民的切身利益.本专栏是国家水专项“分散污水治理课题”团队近年来科研成果的总结,从污水治理的全生命周期角度出发,尝试通过人工智能赋能治理模式决策、“菜单式”工艺组合、设施运维与监管、长效管理等4个方面对研究和实践进行了梳理总结,构建基于人工智能驱动的农村生活污水治理决策支持系统,以期为北运河流域以及其他区域农村生活污水治理提供科技支撑.     

Bi2MoO6/纳米棒ZnO异质结对MB的可见光-压电协同降解性能研究

采用水热法合成了一系列不同负载率的Bi₂MoO₆/纳米棒ZnO复合光催化剂.通过XRD、FT-IR、SEM、TEM、XPS、UV-Vis、EPR和PL等分析技术对合成的样品进行表征.在光/超声波条件下,以亚甲基蓝（MB）为目标降解物评价其压电-光催化性能.结果表明：Bi₂MoO₆/ZnO纳米棒（BZ-0.6）的降解速率常数约为ZnO传统光催化的9.25倍,其性能提升的主要原因在于ZnO的压电效应与Bi₂MoO₆/ZnO界面形成的异质结的耦合,有效地促进了电子和空穴的分离和转移.此外,同实验条件下,循环利用5次后Bi₂MoO₆/ZnO复合光催化剂降解率仍保持良好的稳定性.     

电活性生物膜阳极构建及其对2，4，6-三氯酚同步降解和产电

为实现氯酚（CPs）的高效降解和资源化利用,探究微生物燃料电池（MFC）体系优势功能菌,揭示生物降解路径.接种、驯化长春市南郊污水处理厂的厌氧活性污泥,获得生物膜阳极以构筑MFC-2,4,6-TCP体系,基于扫描电子电镜（SEM）、16S rRNA分析测序方法,考察生物膜阳极微生物的附着情况和优势菌种,基于电化学阻抗（EIS）、循环伏安（CV）和线性扫描伏安（LSV）等电化学分析手段,表征生物阳极的电化学性能和氧化还原能力.结果表明,生物膜阳极微生物种类丰富,其中Geobacter和Acinetobacter分别为MFC-2,4,6-TCP体系产电和降解驯化期的优势功能菌,体系最大输出电压可达0.55 V,最大功率密度为428.65 mW·m-2,对2,4,6-TCP的降解和矿化率可达97.5%和85.4%.随着MFC循环次数的增加,微生物代谢途径多样化,产电菌逐渐演替为协同菌,且优势功能菌对2,4,6-TCP降解的中间产物（环己醇）,其毒性远低于氯酚或苯酚,更利于被微生物利用.该结果可为氯酚废水的实际处理提供新策略和技术参考.     

典型的固定源排放可凝结颗粒物中无机组分研究

近年来我国各类典型固定源排放可过滤颗粒物（Filterable Particulate Matter,FPM）的水平已经明显降低,然而固定源可凝结颗粒物（Condensable Particulate Matter,CPM）的排放水平却逐渐引起人们的关注和重视.因此研究不同类型固定源CPM的排放特征对进一步了解和控制固定源颗粒物的排放具有重要意义.本研究根据美国EPA Method 202搭建了一套CPM的采样装置,对5个不同固定源排放的CPM进行了采样.实验结果表明在两个燃煤电厂、一个烧结厂和两个垃圾焚烧厂中,CPM的排放浓度分别为 7.65、26.00、28.89、6.82和5.53 mg·m^-3,无机组分在CPM中的占比分别为69%、62%、43%、62%和71%.其中SO₄^2-是燃煤电厂和烧结厂排放CPM中最主要的水溶性离子,占总离子的67%以上.Cl^-是垃圾焚烧厂排放CPM中最主要的水溶性离子,占总离子的37%以上.K、Ca、Na、Fe、Mg和Al等元素在各类固定源CPM排放的总元素中占比较高,大约在80%以上.此外,在燃煤电厂和烧结厂排放CPM中的未知组分比例大约在20%以上,说明现阶段我们对CPM组成成分的研究还有限,未来应当继续探索研究.     

不同含固率下零价铁提升厨余垃圾高温厌氧消化产沼体系运行稳定性研究

相比中温（35 ℃）厌氧消化,高温（55 ℃）厌氧消化中微生物代谢活性强,处理效率高,且无害化水平高,适合厨余垃圾的资源化处理及 利用.但由于厨余垃圾易降解,有机质含量高,水解速率快,极易在厌氧消化前期出现酸积累现象,这种现象在高温厌氧消化中更为显著,从而严重制约着高温厌氧消化的应用.本研究探究了零价铁（ZVI）对高温厌氧消化过程酸化现象的消除和控制,并对投加ZVI后不同含固率下 厌氧反应器严重酸化现象缓和效果进行评价.结果表明,高温条件下含固率为4%、6%的反应器在ZVI的促进作用下很快恢复产沼,甲烷产率相较低负荷反应器分别提高了52.05%、10.51%.含固率为8%的投加ZVI反应器在经历一个月的延滞期后也消除了“过酸化”,甲烷含量稳定在60%以上, 甲烷产率达到270.40 mL·g^-1.以加ZVI反应器沼液作为接种物的H-ICS反应器能够降低氢分压,但未能消除“过酸化”.含固率为10%的反应器在反应结束后仍处于酸化状态.高通量测序结果表明,所有外加ZVI的反应器中嗜氢产甲烷菌是绝对的优势菌.在恢复产沼的H-ZVI反应器以细菌Defluviitoga产生的乙酸盐、CO₂、H₂和丁酸转化来的乙酸为底物,嗜氢产甲烷菌Methanothermobacter作为唯一优势产甲烷古菌,与互营乙酸氧化菌Syntrophaceticus相互作用,实现互营乙酸氧化产甲烷（SAO-HM）途径,恢复产甲烷代谢.     

未来RCP4.5情景下黄海DMS浓度变化模拟与分析

使用CORDEX-EA过去气候态(2000-2009年)与RCP4.5情景下近未来气候态(2041-2050年)大气强迫结果驱动中国东部陆架海域耦合DMS模块生态模型,模拟了黄海过去及近未来表层DMS浓度(C_DMS),探究了黄海近未来C_DMS时空分布的变化及其影响因素.结果表明:近未来黄海C_DMS的年循环发生变化,北黄海C_DMS极高值出现月份由5、9月转变为4、10月,南黄海由4、9月转变为4、8月;局部C_DMS高值区也发生变化,春季山东半岛附近海域、夏季苏北浅滩、南黄海中东部、秋季南黄海东部C_DMS高值区加强,夏季山东半岛附近C_DMS高值区减弱.近未来热通量、风应力对山东半岛、南黄海中东部海域C_DMS影响较大;降水量、云量对西朝鲜湾C_DMS的影响占优;苏北浅滩C_DMS受多个气候因子共同作用.     

三峡水库水动力分区及总磷标准研究

采用EFDC模型计算2010~2018年三峡水库流域水龄.结果表明,三峡水库水龄由上游库尾至下游库首愈来愈大,尤其坝前水龄高达100余天,湖泊属性增强,坝前支流受库区影响大,大坝调度对水龄影响较大,高水位运行期水龄将增长至2~4倍.基于水龄空间分布将三峡水库及其17条主要支流划分为河流型、河湖过渡型和湖泊型.水龄影响因素定量分析表明,水龄与水位呈正相关,与流量呈负相关,泄水期变化速率较蓄水期明显,单位流量与水位内水龄变化幅度高达6~7d,变化区间介于30~100d之间.最后,提出基于水龄权重法的河湖过渡区总磷评价标准,该标准可揭示库区水体总磷的时空变化特征.     

Grazing greatly reduces the temporal stability of soil cellulolytic fungal community in a steppe on the Tibetan Plateau

Excessive livestock grazing degrades grasslands ecosystem stability and sustainability by reducing soil organic matter and plant productivity. However, the effects of grazing on soil cellulolytic fungi, an important indicator of the degradation process for soil organic matter, remain less well understood. Using T-RFLP and sequencing methods, we investigated the effects of grazing on the temporal changes of cellulolytic fungal abundance and community structure in dry steppe soils during the growing months from May to September, on the Tibetan Plateau using T-RFLP and sequencing methods. The results demonstrated that the abundance of soil cellulolytic fungi under grazing treatment changed significantly from month to month, and was positively correlated with dissolved organic carbon (DOC) and soil temperature, but negatively correlated with soil pH. Contrastingly, cellulolytic fungal abundance did not change within the fencing treatment (ungrazed conditions). Cellulolytic fungal community structure changed significantly in the growing months in grazed soils, but did not change in fenced soils. Grazing played a key role in determining the community structure of soil cellulolytic fungi by explaining 8.1% of the variation, while pH and DOC explained 4.1% and 4.0%, respectively. Phylogenetically, the cellulolytic fungi were primarily affiliated with Ascomycota (69.65% in relative abundance) and Basidiomycota (30.35%). Therefore, grazing substantially reduced the stability of soil cellulolytic fungal abundance and community structure, as compared with the fencing treatment. Our finding provides a new insight into the responses of organic matter-decomposing microbes for grassland managements.     

火工品温湿度加速老化模型和算法研究

目的 研究对火工品适用的温湿度加速模型,以及加速系数计算程序,获取准确的温湿度加速系数外推公式.方法 通过分析国内外使用的各种双因素加速模型的适用性,确定火工品适用的温湿度加速模型,采用免费自由的开源统计分析软件——R软件,对通过加速试验获取的某点火头2种温湿度加速条件下的试验数据,进行单组数据拟合和多组数据拟合两种温湿度加速老化算法的开发,并且对2种算法、3种寿命分布下寿命外推的准确性进行对比分析.结果 确定了Peck模型适合用于火工品的温湿度加速模型,获取了某电点火头对应的温湿度加速系数和湿度项反应速率常数.结论 基于多组数据拟合的温湿度加速老化算法,比基于单组数据拟合的温湿度加速老化算法对试验数据的兼容性好.3种寿命分布中,Weibull分布的加速系数计算结果最保守.     

机器学习在材料服役性能预测中的应用

针对材料服役性能预测存在误差大、计算复杂、适用性差等问题,提出了基于数据挖掘的机器学习预测方法。首先阐述了机器学习的应用流程,并总结了常用模型原理及其在材料性能预测中的应用。然后采用多种机器学习模型对RPV钢的辐照性能进行预测,并通过Stacking集成方法提高了模型的预测精度。结果表明,机器学习可用于材料服役性能预测,具有较高的预测精度和可靠性。根据材料服役数据的不同特征选择合适的学习模型,同时进行模型融合和参数优化,可有效提高模型的预测精度及运算速度。