陶瓷膜污染过程分析与膜清洗方法优化

采用膜孔径为50 nm的陶瓷膜错流过滤方式,对碱性高浓度有机洗涤废水进行9个周期的膜通量衰减及反向脉冲清洗再生实验研究.通过设计膜污染阻力构成实验,测算膜污染总阻力及其构成比例.实验结果表明,膜固有阻力比例较低,浓差极化污染较弱,Rt和Rc+Rirt污染阻力稳定性较高,膜堵塞形式兼有孔内堵塞和滤饼过滤;选择质量分数0.1％的稀盐酸和0.2％的草酸溶液膜清洗效果均较好,清洗时间为3 min,脉冲时间和频率为3 s/5 s.     

以“食育”和现代农业应对食品安全

食文化是中华文化的重要组成部分,近年来食品安全危机频发,各种原因之中,食文化的断裂和冲击不容忽视。重新审视中华食文化,通过食育,提倡和弘扬其自身的优势,有助于食品安全危机的解困,也有助于开拓中国农产品的国际贸易市场,更有助于中国农业资源的合理运用。     

RVSM空域航空器大高度偏差垂向碰撞风险评估

为了增加空域容量,缩小垂直间隔(RVSM)在全球范围内广泛实施,运行RVSM必须在实施前和实施后都应对RVSM空域进行安全评估,使其符合国际民航组织系统性能规范要求.根据北大西洋和欧洲地区采集的相关数据,结合我国大高度偏差(LHD)统计数据,通过改进Reich碰撞模型,计算在RVSM空域同航路的航空器因操作性误差引起大高度偏差时在垂直方向上的碰撞率.计算结果表明,总的RVSM运行风险小于规定值,航路垂直间隔标准在给定的飞行环境下是安全的.     

长三角珠三角PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度均达二级标准

正环保部2016年7月8日向媒体发布了2016年6月全国和京津冀、长三角、珠三角区域及直辖市、省会城市、计划单列市空气质量状况。环境保护部环境监测司司长罗毅介绍,6月,74个城市中空气质量排名相对较差的后10位城市(从第74名到第65名)分别是:唐山、邢台、邯郸、济南、保定、郑州、太原、廊坊、衡水、北京和天津(北京、天津并列倒数第10位);空气质量排名相对较好的前10位城市依次是珠海、中山、海口、厦门、深圳、江门、舟山、惠州、南宁和丽水。     

如何在语文教学中实现转差教学

以教学《教育公平:任重道远的历史任命》一课为例,简单论述了在语文教学中如何实施分层导学,如何实现转差教学。     

基于神经网络的温度预测

室内温度与诸多影响因素之间的非线性、复杂性等关系 ,给建模、预测带来了难度 ,引入了人工神经网络 ;利用人工神经网络的非线性、并行计算和自学习特性进行建模 ,实现了对温度模拟     

2019年1月青岛市一次重污染天气过程分析

研究了2019年1月11日-15日青岛市一次持续时间较长的重污染天气过程,重点分析此次污染过程中大气污染的变化特征。污染过程中,青岛市大气颗粒物浓度上升较为明显,PM10、PM2.5的小时平均浓度最高分别达525μg·m-3、368μg·m-3,污染持续4天,期间空气质量均在中度-重度污染水平。根据后向轨迹模型、激光雷达以及颗粒物离子浓度的分析,此次污染过程主要是由本地不利气象及外来传输的共同影响所致。     

示差脉冲伏安法测定联苯胺类化合物

本文用示差脉冲阳极伏安法在玻碳电极上测定联苯胺、邻甲联苯胺、盐酸联苯胺。在0.1NNaClO_4底液中,它们均在+0.60V附近产生一灵敏良好的阳极氧化峰,测定的检测限为1×10~(-5)M,在2×10~(-5)M～1×10~(-3)M浓度范围内峰高与浓度成线性关系。     

利用HYSPLIT分析沈阳市大气污染物时空变化特征

为了解沈阳市大气污染物传输路径和浓度变化规律，利用NCEP气象再分析资料与HYSPLIT模式结合，计算了不同季节抵达沈阳市的气团轨迹，并通过聚类分析方法得到每个季度气团轨迹的代表性传输路径，并将其与对应污染物浓度数值结合。结果表明：夏季，偏南方向的轨迹1气团对应O₃浓度最高，为90.59μg/m³，而来自西北方向的轨迹2气团，其AQI数值较低，为42.59，显示较清洁的空气质量。冬季，来自北偏西方向的轨迹2气团，其PM₁₀浓度最高，为97.28μg/m³，而来自北偏西方向的轨迹3气团，其AQI数值最高，达到100.5，表明污染较为严重。除O₃外，冬季各项污染物平均浓度均高于其他季节。     

基于前向神经网络的广义环境系统评价普适模型

为了建立由水环境、空气环境、生态环境、水资源环境、灾害环境、遥感环境、社会经济环境等不同环境系统组成的广义环境系统评价都能普适、通用的神经网络模型,针对BP神经网络因收敛速度慢、易于陷入局部极值而使实用性受限的缺陷,提出以双极性sigmoid函数作为网络隐层节点(神经元)的激活函数,而网络输出为所有隐层节点输出的线性求和的前向神经网络的广义环境系统评价模型.在设置广义环境系统指标参照值和指标值规范变换式,并对指标值进行规范变换的基础上,分别构建了适用于广义环境系统评价的任意2个指标规范值的前向神经网模型(NV-FNN(2)结构)和任意3个指标规范值的前向神经网模型(NV-FNN(3)结构).而对于指标较多的广义环境系统评价,只要将多指标分解为以上2个指标和3个指标的两种简单结构的前向神经网络的广义环境系统评价模型的组合表示即可.理论分析和实例检验结果表明:该模型对任意广义环境系统的规范指标值皆普适、通用,因而使不同环境系统的评价变得简洁、统一.规范变换和优化算法相结合的建模思想和方法对简化广义环境系统评价的多元回归、投影寻踪回归、回归支持向量机和径向基神经网络建模亦有借鉴和启迪作用.