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241.
针对维生素C生产工艺中产生的凝结水产量大、处理成本高、存储运输困难和营养物质含量偏低等问题,采用反渗透技术对VC凝结水进行处理。实验建立小试规模反渗透膜处理装置,采用无量纲化多元回归分析方法,分析了操作条件指标与渗透水评价指标两套指标体系之间的关系,定量评价了各个操作条件指标对渗透水评价指标的整体影响程度,并在此基础上研究了最佳操作条件的工艺参数。结果表明:建立的无量纲化多元回归分析方法切实有效,在正交实验设计水平范围内,压力、pH和回流比均是多目标系统的影响因子,操作条件指标对渗透水评价指标的整体影响程度大小顺序为:压力〉pH〉回流比〉温度,且各自影响程度所占比例分别为43.02%、29.01%、25.07%和2.89%。各个操作因子对多指标系统的影响是独立的。在只考虑系统收益而不考虑膜污染的情况下,最佳操作条件分别为:温度r=30.65,压力P=1.5MPa,回流比r=0.78,pH=7.475。 相似文献
242.
基于双层优化模型的流域初始二维水权耦合配置 总被引:2,自引:0,他引:2
结合新时期我国实行的最严格水资源管理制度,基于用水总量控制、用水效率控制、水功能区限制纳污三条红线控制约束条件,将流域初始取水权与排污权作为研究对象,根据流域初始水权配置的主从递阶思想,构建流域初始二维水权耦合配置的双层优化模型,实现流域初始取水权与排污权在不同区域及其不同部门之间的合理配置。从经济角度体现流域整体的经济效益最大化,从社会角度体现流域内区域之间的协调发展,从生态角度体现流域允许最大水污染物排放总量的严格控制。最终,实现流域初始水权配置中社会、经济以及生态目标的集成化,水资源数量与质量的相统一,提高流域内不同区域不同用水部门的用水效率、水污染物排放绩效,消除流域内不同区域之间的用水矛盾、水污染物排放冲突。并基于交互式决策理论,提出基于满意度的主从递阶交互式迭代算法对流域初始水权配置模型进行求解。结合案例分析,进一步验证了模型的有效性与算法的可行性。 相似文献
243.
244.
245.
246.
247.
由于人力资源的制约性,甘肃陇东南贫困地区资源优势无法转化为经济优势,人力资源开发与该地区经济发展无法形成良好的互动关系,以控制人口数量、提高人力资源质量为主导的人力资源开发战略成为该地区经济快速发展的战略选择. 相似文献
248.
249.
为了提高阿特拉津降解菌Acinetobactersp.DNS32的产量,分别采用响应曲面法和基于人工神经网络的遗传算法对阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基中3个重要基质成分(玉米粉、豆饼粉、K:HPO。)进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39.494g/L,豆饼粉25.638g/L和K。HPO。3.265g/L时,预测发酵活菌最大生物量为7.079×10^8CFU/mL,实测量为7.194×10^8CFU/mL;人工神经网络结合遗传算法优化确定3种主要成分含量为玉米粉为39.650g/L,豆饼粉为25.500g/L,K2HPO4为2.624g/L时,预测最大值为7.199×10^8CFU/mL,实测量为7.244×10。CFU/mL;最终确定培养基配方:玉米粉为39.650g/L,豆饼粉为25.500g/L,K2HPO4为2.624g/L,CaCO3为3.000g/L,MgSO4·7H2O和NaCl均为0.200g/L;优化后阿特拉津降解菌DNS32发酵生物量比优化前提高了36.6%。结果表明,在阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基组分优化方面,响应面法和基于人工神经网络的遗传算法都是可行的,基于人工神经网络的遗传算法具有更好的拟合度和预测准确度。 相似文献
250.
为了提高阿特拉津降解菌Acinetobacter sp.DNS32的产量,分别采用响应曲面法和基于人工神经网络的遗传算法对阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基中3个重要基质成分(玉米粉、豆饼粉、K2HPO4)进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39.494 g/L,豆饼粉25.638 g/L和K2HPO43.265 g/L时,预测发酵活菌最大生物量为7.079×108CFU/mL,实测量为7.194×108CFU/mL;人工神经网络结合遗传算法优化确定3种主要成分含量为玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L时,预测最大值为7.199×108CFU/mL,实测量为7.244×108CFU/mL;最终确定培养基配方:玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L,CaCO3为3.000 g/L,MgSO4.7H2O和NaCl均为0.200 g/L;优化后阿特拉津降解菌DNS32发酵生物量比优化前提高了36.6%。结果表明,在阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基组分优化方面,响应面法和基于人工神经网络的遗传算法都是可行的,基于人工神经网络的遗传算法具有更好的拟合度和预测准确度。 相似文献