人工智能浪潮下的周界报警系统

一、如何理解周界报警系统周界防护本身是一种防御体系,就像古老的中国长城,一直以来实体周界防御体系都是以围墙、围网、栅栏等方式存在。周界报警系统则是依附在原有实体周界防御体系之上的一种自动化智能设备,它包含传感、网络和分析管理模块,分别完成采集数据、传输和算法分析功能。系统时时刻刻收集传感器采集的数据进行分析处理,判断出符合入侵行为的事件,滤除各种干扰产生的事件。     

EOF重构声速剖面对深水多波束的声速改正分析

声速误差是多波束水深地形测量主要误差源之一,通常采用现场声速剖面测量的方式加以改正,但在深远海多波束水深地形测量时,现场获取全深度的声速剖面并非易事。针对这一问题,利用东南印度洋海洋调查工作中采集到的17个站位的CTD数据,将所有站位声速剖面拓展到全深度,采用经验正交函数分析法（Empirical Orthogonal Functions, EOF）构建调查区声速剖面场,可获得声速剖面场内任意一点的声速值。然后通过EOF重构声速剖面场获得的声速值对测区内多波束水深地形数据进行改正,并与实测声速剖面对多波束水深地形数据的改正结果进行对比,结果表明,5 000 m水深范围内2种声速改正结果相差很小,EOF重构法对深水多波束的声速改正满足水深测量的要求。     

间歇曝气序批式活性污泥法处理农村废水及其效果的模拟预测

采用两种不同运行模式的间歇曝气序批式活性污泥反应器(IASBR)处理农村废水,反应器连续稳定运行235d,考察了5个工况下,缺氧/好氧循环次数、进水碳氮比(C/N,质量比)、水力停留时间(HRT)等对总有机碳(TOC)、氨氮、TN、TP去除效果的影响。在进水C/N低时,缺氧/好氧循环次数为4的1~#IASBR的脱氮效率及稳定性明显比缺氧/好氧循环次数为2的2~#IASBR高,而脱碳和除磷效果无显著差异。氨氮去除方面,在进水C/N较低的工况1(C/N平均为2.3)、工况2(C/N平均为2.2)和工况4(C/N平均为2.0)下,1~#IASBR的出水氨氮质量浓度明显比2~#IASBR更低,而在进水C/N相对较高时两者无显著差异。TN去除与氨氮去除有类似规律。构建以进水TOC、氨氮、TN、TP、C/N和HRT、缺氧/好氧循环次数为输入的反向传播人工神经网络(BP-ANN)模型,对TOC、氨氮、TN、TP的去除率进行模拟预测,结果显示以上4个输出参数在训练组中的预测结果和实际检测结果之间绝对平均误差分别为2.65%、5.27%、3.56%、34.56%,在测试组中的预测结果和实际检测结果之间绝对平均误差分别为2.74%、3.40%、5.13%、28.32%。     

基于三角形算法的电力系统连通可靠性分析∗

为了研究电力系统的连通可靠性,介绍了网络连通性分析中常用的三种算法(图论法、模糊数学法、Warshall算法)及各自存在的问题。针对现有算法在求解传递闭包过程中未考虑对角线元素的问题,提出了基于 Warshall算法的假定算法。对此算法进行探讨后提出了可以避免偏差和考虑对角线元素处理的三角形算法,并进行推理及证明。基于川北地区 110 kV 发电站与变电站的可靠性,进行了电力系统连通可靠性的实例分析,对比验证了三角形算法的高效性。为大型网络系统连通可靠性分析提供了理论依据。     

非活体生物质对水中活性艳红X-3B的吸附研究

研究了4种非活体生物质(米酒糟、花生壳、柚子皮、稻草秸秆)对模拟废水中活性艳红X-3B的吸附条件及吸附机理。结果表明,活性艳红X-3B初始浓度为100 mg/L、pH为1.0~2.0、吸附剂浓度为10 mg/L时,4种吸附剂对活性艳红X-3B的吸附率可达到80%。吸附在60 min左右达平衡后最大吸附量的顺序为:米酒糟(58.8 mg/g)花生壳(28.0mg/g)柚子皮(23.6 mg/g)稻草秸秆(19.5 mg/g)。在达最大吸附率时,米酒糟的用量可减少一半、pH范围可宽为1.0~6.0,且吸附量是另三者的2倍以上。综合比较,米酒糟具有较强的吸附废水中活性艳红X-3B的能力,可作为废水中活性染料的吸附剂使用。而花生壳、柚子皮和稻草秸秆的吸附能力相对较弱,不是理想的吸附材料。数学模型模拟表明,米酒糟和柚子皮的吸附过程更符合Freundlich方程,而花生壳和稻草秸秆更符合Langmuir方程;动力学研究表明4种吸附剂的吸附拟合更符合拟二级动力学方程。     

采用Zn-Se/不锈钢阴极的超声-电解法处理罗丹明B废水

采用超声-电解法考察了Zn-Se/不锈钢阴极处理罗丹明B废水的效果及影响因素。正交实验优化结果表明:在电流密度为2.4A/dm2、废水初始pH为6、超声功率为160W、通气量为10L/h、m(Zn)∶m(Se)为1∶1.5的Zn-Se/不锈钢作阴极、Ti/TiO2和铁网为双阳极的条件下,超声-电解法处理罗丹明B废水120min,废水脱色率为98.97%,COD去除率为88.11%。     

基于智能优化算法的河流水质模型参数的优化简

为探索河流水质模型参数新的求解方法,根据有限的实测数据,分别应用免疫进化优化算法和免疫进化优选的捕食搜索算法,对河流水质模型计算公式中的多参数进行优化。将优化得到的计算公式用于国内外若干河流的河段中DO浓度值的拟合,并与实测结果进行了比较。结果表明,将免疫进化优化算法或免疫进化优选的捕食搜索算法优化得到的水质模型参数精度不仅较高,而且相对稳定,从而为河流水质模型参数的优化提供了一种新方法。     

络合萃取技术分离制药废水中的金刚烷胺

以P204为络合剂萃取水溶液中的金刚烷胺,研究了正辛醇和煤油2种稀释剂对萃取效果的影响,分析了萃取过程的络合机理和热力学过程,并考察了该萃取体系对实际制药废水中金刚烷胺的萃取效果。结果表明,采用P204/正辛醇=3∶2的复配萃取剂,在初始pH为8.0,在油/水相比为1∶1的条件下,金刚烷胺的萃取效率可以达到99.8%以上;以2.0mol/L的HCl溶液为反萃取剂,可以将51.1%的负载金刚烷胺反萃回收;红外光谱分析表明,P204对金刚烷胺的萃取遵循离子交换和离子缔合成盐机制;萃取过程为放热过程,低温条件下有利于萃取反应的进行;P204/正辛醇复配萃取剂对实际制药废水中的金刚烷胺也具有很高的萃取效率。     

基于主成分和粒子群优化支持向量机的水质评价模型

水质的评价是治理水污染必不可少的工作。为了准确、快速地对水质进行评价,利用主成分分析法从水质监测常见的多个物化指标提取出主成分,然后将主成分作为支持向量分类机的输入,利用历史数据进行水质评价训练并用粒子群算法优化参数,构造出水质评价模型,将从物化指标中得出的主成分代入此模型即可得到水质类别。最后,选取水质监测点实测数据进行试验,结果表明,模型的水质评价结果准确且稳定。     

基于支持向量机的地下水质量综合评价

提出基于支持向量机(SVM)机器学习算法的地下水质量评价模型。首先给出了训练样本生成和数据规范化处理的具体方法,然后采用支持向量机的多分类算法构建模型,并使用k折交叉核实方法对参数进行验证优化。最后通过实证分析,并与单因子指数法、模糊综合评价法和BP神经网络法的评价结果对比分析可知,该方法简便易行,评价结果客观且准确度较高,具有很强的实用性。