城市污水再生处理中微量有机污染物控制的关键难题与解决思路

城市污水中的一些微量有机污染物（TOrCs）具有浓度低、风险高和去除难等特点,是污水再生处理研究的热点,但其控制面临"四难"问题.首先,TOrCs浓度低,其化学检测面临结构定性难和浓度定量误差大等问题;其次,TOrCs的风险评价结果受评价物种、毒性终点等影响,优先控制TOrCs种类及浓度限值确定难;再次,TOrCs占总有机碳比例小于0.01%,其处理过程面临选择性弱和效率低难题;此外,城市污水中污染物组分复杂变化大,TOrCs处理工艺运行面临调控难及时、处理效率评价和管理困难等问题.针对以上难题,本文提出利用TOrCs非靶向筛查和"指纹图谱"克服TOrCs浓度检测和处理效率评价难题的新思路,发展去除能力标准、处理技术标准和替代性指标体系支撑TOrCs处理技术开发和工艺运行管理的新体系,指导TOrCs风险控制.     

YOLOv4目标检测算法在煤矿工人口罩佩戴监测工作中的应用研究*

为防止煤矿工人吸入过量粉尘而导致职业性尘肺病,基于Keras框架利用YOLOv4 (you only look once)目标检测算法对井下人员佩戴防尘口罩情况进行高精度且快速的检测与识别,并与MTCNN(Multi-task convolutional neural network)和FaceNet构成的人脸识别算法相结合,进行煤矿工人口罩佩戴监测的研究。结果表明:模型对井下人员口罩佩戴有较高的检测精度,识别已佩戴口罩的矿井下作业人员的平均精度达到92.78%,识别未佩戴防尘口罩检测的平均精度为91.63%,与其他主流算法相比算法具有更好的鲁棒性和检测效果。研究结果为预防煤矿工人职业性尘肺病提供1种有效的技术手段。     

基于卷积神经网络的冲击地压预警方法研究*

为探究深度学习在冲击地压预警方面的应用前景,以新疆某冲击地压矿井为研究背景,将深度学习和专家评判运用到微震数据分析中,基于卷积神经网络构建冲击地压预警模型。充分利用一维卷积神经网络对时序数据有较强特征提取能力的优势,以微震数据及其特征参数作为输入,以专家评判值作为标签,借助Python-Keras框架实现冲击地压预警模型的构建和训练。研究结果表明:模型预警效果并不随着训练迭代次数的增加而逐渐最优,存在最优迭代次数,对于所建模型当迭代次数为30时测试集的冲击危险预测结果与专家评判结果基本吻合,同时说明模型可以较好地学习专家评判经验实现冲击地压预警。研究表明所建模型对研究时段内发生的5次大能量矿震事件均进行预警,其准确度较高,具有现场实际应用价值。     

基于视频分析的空管员违规行为识别方法*

为利用视频数据对空管员违规行为进行智能化分析,降低不安全事件发生率,提出2阶段的违规行为识别模型（AR-ResNeXt）,基于实地调研构建空管员视频数据集,利用最小化动态多实例学习损失函数和中心损失函数,获得违规行为检测的判别特征表示,结合异常回归网络和ResNeXt网络,完成对空管员违规行为的时序区间检测与动作分类。研究结果表明:AR-ResNeXt模型在自制数据集中,其帧级AUC达到82.9%,分类准确率达到87.8%,可准确识别空管员发生违规行为的时序区间并进行分类,研究结果可为保障空中交通安全奠定基础。     

基于深度学习的工程结构损伤识别研究进展

为避免或减轻工程结构在建造和运营期间因结构振动产生不同程度损伤,造成安全隐患危及人们生命财产安全,针对结构振动损伤识别技术展开研究,探讨不同深度学习方法发展情况及其利弊,寻找更具可行性的损伤识别方法,并对其最新研究及应用现状进行全面综述。研究结果表明:应用深度学习开发新的结构损伤识别技术,无需冗余的数据预处理以及手工提取损伤特征,实现以较高精度实现损伤识别任务;一维卷积神经网络（1D-CNN）以其独特的应用优势,在数据样本有限条件下较二维卷积神经网络（2D-CNN）表现更为出色。研究结果可为数据驱动的结构损伤识别问题提供新思路,进一步完善土木结构健康监测研究体系。     

深度开发生产农药林丹产生的废渣

深度开发生产农药林丹产生的废渣高小晋,张国光(中国环境监测总站,北京100012)(天津大沽化工厂,天津300455)农药六六六在我国及世界上,曾经是产量最高、用量最大、使用时间最长的农药品种之一。后来由于其在环境中的残留时间长,并通过食物链的逐级富      

铁炭微电解—Fenton试剂氧化法深度处理制药废水的研究

采用铁炭微电解—Fenton氧化组合工艺,对高COD、高舍盐量、难降解的制药废水进行了深度处理实验研究.结果表明,铁炭微电解—Fenton氧化组合工艺的处理效果优于单独使用其中任何一种工艺.当单独使用铁炭微电解和Fenton氧化处理时,COD的去除率最高分别为46.15％和30％;废水先经铁炭微电解处理出水后再投加H2O2溶液,COD的去除率最高为68.13％;在铁炭反应柱内直接投加H2O2溶液时,COD的去除率可以达到76.92％（此时COD＜100mg/L）,色度达到16倍,达到了GB8978-96一级标准要求.     

红枫湖后午沉积物磷形态与生物有效磷的垂向分布及疏浚深度推算

以贵州红枫湖后午重污染沉积物为研究对象,对沉积物柱芯按每2cm分层,研究了沉积物中含水量、孔隙度、磷形态与生物可利用磷的垂向分布规律,并推算出污染沉积物的环保疏浚深度。结果表明,含水量和孔隙度在沉积物上部30cm内递减,30cm往下剧减。沉积物中不同磷形态、生物有效磷的垂向分布规律相似,分别在6～12cm和15～16cm两个层段出现了转折,在底部30cm后趋于稳定。沉积物表层16cm中NaOH-P和有机磷含量的剖面变化,反映了红枫湖近20年来水环境富营养化的演变过程。根据含量拐点法和环保疏浚经济成本的考虑,可将后午区域疏浚层的深度定为30cm。     

生态工程组合工艺应用于城市污水处理厂尾水深度处理

针对城市污水处理厂尾水的特点,采用生态氧化池／垂直流人工湿地／自然湿地生态工程组合工艺对其进行深度处理,重点分析了运行效果和去除机理。数据结果表明,该工艺运行稳定,系统出水COD,BOD5,NH3-N和TP平均分别为14．4,3．4,0．84,0．19mg／L,平均去除率均在65％以上,出水水质达到《地表水环境质量标准》（GB3838-2002）中Ⅳ类标准。