基于物元分析法基础设施系统可持续性评价

基础设施应具有持续有效地提供满足城市经济社会生态发展的整体功能,对其可持续水平的评价是城市基础设施系统研究的重要方面.应用物元分析方法建立基础设施系统可持续评价物元模型,通过分析基础设施宏观可持续的内涵,基于压力-状态-响应概念模型构建其评价指标体系,将可持续标准、评价指标及其评价值作为物元,对评价标准及实测数据进行归一化后,得到模型的经典域、节域、权系数及关联度.以某城市基础设施为例进行可持续发展水平多指标的综合评价,说明该评价方法的有效性和可行性.基于物元分析法基础设施可持续水平的科学评价,为基础设施规划建设、运营维护和更新改造决策提供科学依据.     

NSGA Ⅱ在应急物资储备库选址中的应用

为了更好地应对突发事件,应做好应急物资的储备.应急物资储备库选址问题就成为优化应急物资储备的关键.应急管理中的应急物资储备库选址涉及到多方面的因素,已不是简单的单目标决策问题.针对此问题,构建了选址模型,并且引入NSGAⅡ解决模型中的多目标优化问题.求解后得出一系列Pareto最优解,其解空间分布均匀,并且具有良好的收敛性和鲁棒性,决策者可以根据实际情况从中选取最合适的解.对某应急物资储备库选址问题进行了讨论,结果证明此方法具有一定的实用性.     

基于可拓学石化装置失效后果严重度评估方法研究

石化企业中,石化装置的安全运行对保证企业的安全生产起到关键作用,其一旦失效发生事故,将导致巨大的人员伤亡及财产损失。因此,开展石化装置失效后果严重性的评价研究,对保证石化企业的安全生产具有重要意义。本文根据物元可拓性理论,结合石化装置失效后果的严重性情况,运用可拓评判方法建立石化装置失效后果严重度的综合评判模型,给出了评价步骤,最终确定设备失效后果的严重程度。研究结果表明,该方法可应用于多层次的工程风险评价问题,从而为石化工程项目风险管理提供了一种有效的分析方法。     

基于改进粒子群算法和元胞自动机的城市扩张模拟——以南京为例

为合理利用多智能体算法解决城市扩张动态模拟问题,基于地理学理论和社会学规律对粒子群算法进行有针对性的改进,提出分段式粒子群算法(SPSO),并结合元胞自动机模拟复杂时空过程的能力,构建出适用于城市扩张模拟的地理元胞自动机SPSO-CA。在SPSO-CA中我们利用多时像的土地利用数据、交通路网数据和地形数据,挖掘出1995~2000年南京城市扩张的土地转换规则。再由此规则实现1995~2008年的南京市城市扩张过程的动态模拟。最后对比SPSO-CA、PSOCA及NULL模型结果得:SPSO-CA总精度86.3%,Kappa系数为0.792,Moran’s I为0.078,PSO-CA总精度83.6%,Kappa系数为0.755,Moran’s I为0.054,NULL模型总精度81.9%,Kappa系数为0.741,真实的Moran’s I为0.072。这表明无论是总精度还是空间一致性,SPSO-CA都优于PSO-CA和NULL模型,即用SPSO-CA模拟城市扩张是可行的。     

膜生物反应器中生物膜的生长特性

实验采用经甲苯培养驯化而成的单一假单胞菌菌种,通过分析平板式生物膜反应器内,不同阶段假单胞细菌生物膜干重、厚度、活性生物量和生物种群分布的变化,研究生物膜特性与降解效率之间的关系。实验结果表明,在挂膜初期生物膜迅速生长,生物量以及生物膜干重增长很快,有利于甲苯及营养物质的传输,降解效率也快速提升。随着生物膜的生长,生物量及干重也逐步增加,厚度逐渐增加使传质阻力不断增大,生物膜上层微生物的有机底物供应不足,使生物膜上层结构稀疏,最终维持一个甲苯的总传输量与生化降解量的平衡,生物量的生长与衰亡也达到动态平衡,形成了一个较高且稳定的降解效率。     

响应面法和神经网络优化Acinetobacter sp. DNS32发酵基质

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。     

遗传投影寻踪回归在城市环境质量评价中的应用

引入投影降维的思想,将遗传投影寻踪与回归分析技术运用到城市环境质量评价中。将此技术与神经网络方法进行实例比较,投影寻踪回归方法不但可以合理地作出环境质量的综合评价,而且消除了神经网络方法中类别判断不够精确的影响。     

SRT对MBR污泥性质的影响

以浸没式膜-生物反应器(SMBR)处理模拟赖氨酸废水为研究体系,考察SRT在10、20和40 d条件下,SMBR中的胞外聚合物(EPS)组分和含量、污泥沉降性能和污泥相对疏水性等污泥性质的变化及其对膜污染的影响。结果表明,随着SRT的延长,混合液中EPS总量呈递减趋势,TBEPS中蛋白质与多糖的比值呈上升趋势,污泥的沉降性能变差,相对疏水性增强;膜通量下降速率变大,膜污染加重。污泥性质与膜污染的相关性表明,膜污染与蛋白质和多糖的比值、污泥沉降性能和相对疏水性呈正相关关系,而与EPS呈负相关关系。     

煤炭产业国际竞争力的遗传—投影寻踪评价

根据煤炭产业发展的实际状况,提出了煤炭产业竞争力评价的指标体系。采用探索性数据分析—投影寻踪法,结合遗传算法,建立了遗传—投影寻踪综合评价模型。以全球11个主要产煤国为对象进行了实证研究,验证了该方法的科学性和实践的可行性,提出提升我国煤炭产业竞争力的对策建议。     

响应面法和神经网络优化Acinetobactersp．DNS32发酵基质

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。