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随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术(径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络)对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属(Cr、Cu)、营养盐(TN、TP)、持久性有机污染物〔PBDEs(多溴二苯醚)、HCH(六氯环己烷)〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术(递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等)构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术(小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等)建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值. 相似文献
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利用ETP模型对比了BASE和GLO两种能源方案,分析了碳捕获与封存(CCS)技术对煤炭市场、天然气市场、石油市场和可再生能源市场的影响。结果表明:CCS技术可以有效减少CO_2排放量,降低环境政策成本,并对能源优化、环境保护和清洁能源的使用产生积极作用; CCS技术对煤炭市场的影响最为显著,对石油、天然气及可再生能源市场的影响依次减弱;对于煤炭市场,在不同的罚款政策背景下,2025年之前的使用量无明显变化,但CCS技术的应用将大幅提升煤炭清洁高效的使用量,煤炭使用量在GLO100和Base情景下约分别增加150 EJ/Yr和400 EJ/Yr;在不同罚款政策背景下,CCS技术对石油、天然气及可再生能源市场均有积极的影响,可使能源使用率增加1%~45%。 相似文献
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大伙房水源地担负着辽宁省7个城市、2300多万人口的供水任务,战略地位十分重要。本文针对调整后保护区区划方案环境风险防控尚存的薄弱环节,全面排查保护区内环境风险源,采用"风险值定性评价"方法进行分类、评估、分级,确定最大风险源类型,进而提出"一堵、二封、三隔、四消"的隔离防控工程建设方案,为消除水源地环境风险隐患、确保水质安全提供工程保障。 相似文献
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约束条件下中国循环经济发展中的生态效率——基于优化的超效率SBM-Malmquist-Tobit模型 总被引:1,自引:0,他引:1
以中国30个省份、直辖市、自治区的年度面板数据为研究对象,重点将生态资源存量和环境污染造成的经济浪费两项指标纳入新的生态效率评价体系,运用优化的引入非期望产出的超效率SBM模型测算生态效率,再运用Malmquist指数考察全要素生产率(TFP)与生态效率的动态变动关系,最后运用Tobit回归分析探索生态效率主要影响因素的方向、强度和变化趋势,以此度量和展现循环经济发展的整体情况.结果显示:生态效率呈现由东到西、由沿海到内陆逐渐收敛的格局,东部沿海地区和中部、西部内陆地区间,循环经济发展水平存在显著的阶梯式区域失衡;生态效率的集群效应明显,辐射效应不足,不同地区或同一地区的不同省份间,循环经济发展水平同样参差不齐;经济发展引发的生态赤字问题逐步缓解,但在短时间内经济和生态的矛盾依旧存在,西北地区尤为突显;第三产业比重、技术进步、市场开放对生态效率的提升具有积极作用且趋于强化;政府规制、人口密度对生态效率的提升也具有积极作用但趋于减弱;第二产业比重、能源结构对生态效率的改善存在负面影响亦趋于强化. 相似文献
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以海洋环境中一个非常重要的局部腐蚀形式——低水位加速腐蚀(ALWC)为对象,自其检测、发生原因、防护三个方面就国内外的文献报告进行综述分析。在检测方面,首先介绍了常用的宏观观察这一被动形式,并突出其特征,然后介绍了利用海水中可溶性无机氮含量作为ALWC发生概率预测这一主动形式,分析其优势与不足。在发生原因方面,在对将ALWC认定为一种典型的微生物腐蚀(MIC)形式的认知过程进行介绍之后,重点分析了微生物对ALWC作用机制不清晰的原因,并建议在后续研究中突出动态演变过程,结合高通量测序等分子生物学技术,确定在不同的阶段影响ALWC的关键微生物,且进一步在大气-海水体系下研究典型菌株及其协同作用的影响,提出微生物对ALWC的作用机制。在防护方面,根据新建和已建钢结构设施分别对传统和针对ALWC所具有的MIC与局部腐蚀特性的新型高效防护方法进行了介绍,并分析了防护方法的优缺点。 相似文献
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为了提高环境保护的智能监测能力,采用大数据分析方法进行环境监测和诊断分析,提出一种基于环保大数据关联特征挖掘的环境保护智能监测与诊断技术。构建环境监测的约束参量模型,以土壤监测数据、空间污染排放量以及水资源监测数据为原始统计数据,采用关联规则特征提取方法进行环保大数据的有用信息挖掘,结合模糊C均值聚类算法实现对环保大数据的分类处理,根据分类结果进行环保监测和智能诊断分析。仿真结果表明,采用该方法进行环保大数据挖掘的准确性较好,对各种污染信息的分类精度较高,提高了环保监测和诊断的有效性与实时性。 相似文献