水铝钙石类阴离子黏土在水污染处理领域应用的研究现状

水铝钙石(Hydrocalumite)是一种阴离子黏土,又称\"弗里德尔盐\"(Friedel's Salt),属于层状双金属氢氧化物(LDHs),可通过多种低成本方法人工合成.水铝钙石的层间阴离子具有可交换性,且在一定温度范围内焙烧时所获产物在水溶液中具有层状结构可恢复性,因此在水污染和固体废物处理领域有很大应用价值,已被用于水中B(OH)4-、SeO42-、CrO42-、MoO42-、Zn2+等无机组分和十二烷基硫酸钠(SDS)、烷基苯磺酸钠(SDBS)、甲基橙(MO)、酸性大红(GR)等有机组分的去除实验研究,以及粉煤灰等典型固体废物在填埋前的预处理研究.水铝钙石类阴离子黏土对水中有害组分的去除效果受到离子种类和性质、溶液pH、去除产物溶度积常数等多种因素的影响,所涉及去除机理包括离子交换、溶解-沉淀、表面吸附等.当前利用水铝钙石去除水污染的研究基本局限于实验室研究阶段,并在严格控制的实验条件下进行,因而今后应加强其处理实际受污染水体和原生劣质水的实验研究,并尝试作为填充材料在可渗透性反应墙(PRB)等水污染原位处理装置中加以应用.     

基于多源数据融合的煤矿工作面瓦斯浓度预测*

为了解决瓦斯浓度预测使用的单一数据在预测中影响还不够深入的问题,提出基于LSTM神经网络的多源数据融合瓦斯浓度预测模型。模型将上隅角瓦斯浓度、采煤机速度、工作面吨煤瓦斯涌出量等不同数据融合作为输入层参数,使用Adam优化算法更新LSTM网络层参数,利用Attention机制突出关键影响瓦斯浓度的因素,开展多源数据融合的瓦斯浓度预测,结合某矿1008工作面的实际数据,分析不同数据在瓦斯浓度预测中的作用。研究结果表明:单变量下的Attention-aLSTM预测效果相比LSTM提升14.2%;多源数据融合下的Attention-aLSTM相比自身提升了5%。     

α7nAChR在氯化甲基汞神经毒性中的作用

为探讨环境染污染物氯化甲基汞(methylmercury chloride,Me Hg Cl)的神经毒性作用机制,采用MTT、免疫细胞荧光、dot Blot、qRT-PCR等实验技术检测Me Hg Cl对PC12细胞活性及其α7亚型烟碱型胆碱能受体(α7 nicotinic acetylcholine receptor,α7n AChR)蛋白和mRNA表达水平的影响。结果显示Me Hg Cl抑制PC12细胞活性,显著降低α7n AChR的蛋白和mRNA的表达水平,呈浓度依赖性。上述结果表明,Me Hg Cl对神经细胞毒性作用可能与抑制α7n AChR表达有关。     

水资源约束下西北干旱区城市扩张特征与变动趋势分析——以西陇海兰新经济带城市为例

论文以西北干旱区陇海兰新经济带城市为例,分析了城市水资源利用状况及其短缺程度,认为绝大多数城市“缺水又费水”,城市发展具有明显的“旱生性”。在水资源约束下,西陇海兰新经济带城市的发育程度远远落后于东部地区城市,也落后于全国城市平均水平,略好于西部地区城市,但明显好于西北地区城市,城市扩张的总体特征表现为以总量扩张为主,“农转非”空间和用地拓展空间大,以高耗低效扩张为主,水土资源投入产出效益普遍低下,城市发展处在主要依靠资源开发拉动经济增长的低级阶段,扩张质量有待提高。城市发展具有明显的外部推动性。未来20a,在水资源短缺的继续约束下,经济带城市扩张步伐将比较缓慢,扩张幅度将不会有大的变化。表现为将净增城市非农业人口6.31×106人,城市化水平将提高到35.97%,20a共净增7.21%,特大城市数量将保持西安、兰州和乌鲁木齐3个不变;大城市从无到有,将建成宝鸡、咸阳、铜川、天水、石河子和库尔勒6个;中等城市数量将会显著增加,由2000年的10个增加到2020年的14个,在不考虑“县改市”的前提下,小城市的数量将会进一步减少。为了确保经济带沿线城市的有序扩张,建议在城市建设过程中以人为本,以水为生命线,以经济发展为动力,以城市规划为法定依据。     

压缩空气泡沫在长距离管路输送中压降的数值模拟

基于Fluent对压缩空气泡沫在长距离管道中的流动特性进行了数值模拟研究,将压缩空气泡沫近似为弥散流,采用Saplart-Allmaras模型模拟了不同管径下压缩空气泡沫以及不同泡沫原液浓度的AFFF泡沫在长距离管道内的流动及压降变化。模拟结果表明,随着距离变化,各管径管道内压降均呈现线性变化,且随着压缩空气泡沫的流动,压降线性增大。管道管径对管内压降变化具有显著影响,管道直径越小,管道内压降越大;泡沫原液浓度对压降的影响较小,且压缩空气泡沫在长距离输送中的压力随距离线性衰减。将模拟结果与长距离输送的试验结果进行了对比,误差在10%以内。     

球墨铸铁管道磁记忆应力检测的数值模拟及验证研究

目的 针对当前磁记忆应力检测方法研究较少的问题,建立适用于球墨铸铁管道的磁记忆应力检测方法,并进行合理验证。方法 采用解析计算和有限元仿真模拟2种方法,建立球墨铸铁管道磁记忆应力检测模型,研究应力值和传感器提离值对球墨铸铁管道磁记忆信号的影响,并通过搭建球墨铸铁管道磁记忆应力检测实验平台进行模型验证。结果 轴向峰值和径向零点位置不随应力变化发生偏移,信号强度随应力值增加呈线性变化。球墨铸铁管道磁记忆信号随着提离值的增加呈指数衰减,在2.5~4 mm内,提离值的衰减近似呈线性,信号波动较小,适用于信号采集。结论 2种方法的结果较为吻合,球墨铸铁管道磁记忆应力检测实验平台的结果与数学仿真计算具有很好的一致性,这些模拟和实验结果均验证了基于解析计算和有限元建立的2种磁记忆应力检测模型的数值合理性。     

冬季高速公路逐时路表温度LSTM预测模型

为提高冬季路表温度的预测精度,提出一种基于多维长短时记忆(LSTM)神经网络的冬季路表温度逐时预测模型,以小时路表温度为模型输出,综合考虑多维气象因素的累积影响和路表温度的周期性,采用滑动窗口构造输入特征矩阵;构建路表温度LSTM逐时预测模型,通过深度学习高效逼近具有复杂非线性和不确定性的路表温度,并以江苏省宁宿徐高速公路、云南省麻昭高速公路为实例进行验证。结果表明:与随机森林(RF)模型和BP神经网络相比,LSTM路表温度逐时预测模型的准确率得到显著提高,在宁宿徐高速、麻昭高速的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)分别为0.303、0.295、0.543和0.581、0.694、0.833,预测值与观测值绝对误差位于[0, 1)℃之间的占比为93%和89%。LSTM模型能准确捕捉路表温度的周期性和不确定性,在阴雨天和晴朗天的预测值与实测值基本一致,模型鲁棒性较好。     

鼓风机叶轮快速断裂的检测及失效分析

针对焦化厂鼓风机叶轮运行近15 d后产生穿透性裂纹、并延伸至叶轮半径2/3处的严重断裂事故,采用具有早期缺陷诊断功能的金属磁记忆新技术及其他多种手段,从宏观力学及微观机理角度对其进行综合性能评定及失效分析.研究结果表明,叶轮材料强度、韧性均过低,且韧性指标分散性大、同类型试样的韧性指标最大值与最小值之间相差3倍多;金相组织晶粒粗大,断口表现为脆性开裂.沿叶轮的断裂与非断裂面分别进行磁记忆扫描,磁场强度分析表明,断裂面内存在两处具有明显应力集中的危险源.分析表明,锻造及锻后热处理不良造成了快速疲劳断裂.最后,结合5年中3次叶轮断裂事故,对失效原因进行了相关性分析.     

电磁法在埋地管道磁记忆检测中的应用研究

为提高埋地管道磁记忆检测的准确性,减少外界因素对磁记忆信号的干扰,基于强化磁记忆检测技术,研究电磁法对埋地管道磁记忆的影响。首先,通过管道磁化原理,分析管道磁化强度随外磁场的变化关系;然后,建立电磁法下管道磁感应强度梯度模量的计算模型,并分析电流大小对磁感应强度梯度模量的影响;最后,在某埋地管道磁记忆检测中应用电磁法,并与地磁场下的检测结果进行对比。结果表明:在地磁场下,管道磁化强度的增长率较大;应用电磁法能加强管道的磁化强度,增大缺陷处的磁感应强度梯度模量,起到凸显缺陷处磁记忆信号特征和抑制干扰因素影响的作用,从而提高埋地管道磁记忆检测的灵敏度。     

基于BERT-BILSTM-CRF模型的电力行业事故文本智能分析*

为解决电力行业事故报告文本较长、语义复杂,难以进行有效文本识别问题,提出1种以BERT作为底层的预训练模型,并设计1种双重注意力机制编码器,结合BILSTM-CRF深度挖掘事故文本语义特征,从而实现文本智能分析。首先构建电力词典,通过对BERT预训练,进行BIO标注,然后引入BILSTM-CRF模型实现对文本标签智能分类,最后将该模型与现行其他4种深度学习模型进行对比。研究结果表明:该模型智能识别精确率、召回率及F1值(查准率)均达到约97%,较其他4种模型中效果最好的模型分别提高0.02,0.03,0.02。研究结果可为电力行业事故报告文本分析提供1种新思路。