基于人工神经网络的气体泄爆最大超压预测研究

为解决传统经验公式在预测气体泄爆中最大超压出现时的较大偏差或过于保守的问题,提出使用人工神经网络预测气体泄爆最大超压。基于124组实验数据,采用BP与RBF神经网络,通过优化算法计算与迭代循环对泄爆样本中的影响因素进行降维与选择,并确定2类神经网络本身在学习与计算气体泄爆样本时的相关参数。结果表明:PCA（主成分分析法）在当前样本条件下的降维效果较差,而通过迭代对比确认气体泄爆样本中的5类特征全部保留时神经网络的训练模拟效果最好;通过对124组实验数据进行随机挑选训练集与测试集的训练模拟结果发现,神经网络对气体泄爆中最大超压的预测效果较好;通过对比Molkov提出的和经Fakandu等改进的NFPA 68经验公式以及2类神经网络的预测结果表明,神经网络相比于传统气体泄爆经验公式具有明显优势。     

微量元素对双孢蘑菇菌丝生长的影响

聋用固体平板和液体摇瓶培养试验方法,研究了Zn2+、Cu2+、Co2+、Mo(VI)、Mn2+等5种微量元素对双孢蘑菇2796菌丝生长的影响。通过测定各处理组的菌丝干重、胞内多糖、过氧化物酶活和菌丝生长势等生长参数表明,双孢蘑菇在添加上述5种浓度为20—40mg/L的微量元素时,对菌丝生长势、胞内多糖量和胞外蛋白量等都有促进作用,加入的浓度不同其促进程度也不同。加入Mn2+促进菌丝生长的效果最明显,使菌丝干重达最高值(200mg/100ml),胞内多糖量高达23mg/100ml,分别比对照组增加200%和400%,但添加高浓度的微量元素则会抑制菌丝的生长。     

基于数值模拟的台风危险性分析综述(Ⅱ)——随机抽样模拟与极值风速预测

台风危险性分析是台风损失估计及防灾减灾的基础。对基于数值模拟的台风危险性分析所采用的随机台风概率模型、随机抽样模拟方法和极值风速预测进行了回顾与评述,包括台风关键参数概率模型及其相关性、台风路径模型、台风登陆衰减和海陆风速转换模型以及台风极值风速概率模型,并针对我国东南沿海地区台风危险性分析数值模拟采用的相关模型给出了相关建议。     

采用支持向量机算法优化电化学处理油田污水的工艺参数

采用支持向量机(SVM)算法,将Box-Behnken设计法与支持向量回归算法(SVR)实验参数优化软件相结合,优化电化学去除油田污水COD的工艺参数。通过量子粒子群算法对SVM算法参数进行优化,从建立的回归模型中找到工艺参数的全局最佳点:电解时间60 min,电解电流3 A,三维电极填充料中石英砂质量695 g。模型得到的COD理论最优去除率为92.48%,验证实验得到的COD去除率为91.43%。     

Cascade-based attack vulnerability on the US power grid

The vulnerability of real-life networks subject to intentional attacks has been one of the outstanding challenges in the study of the network safety. Applying the real data of the US power grid, we compare the effects of two different attacks for the network robustness against cascading failures, i.e., removal by either the descending or ascending orders of the loads. Adopting the initial load of a node j to be L_j=[k_j(Σ_mΓjk_m)]^α with k_j and Γ_j being the degree of the node j and the set of its neighboring nodes, respectively, where α is a tunable parameter and governs the strength of the initial load of a node, we investigate the response of the US power grid under two attacks during the cascading propagation. In the case of α<0.7, our investigation by the numerical simulations leads to a counterintuitive finding on the US power grid that the attack on the nodes with the lowest loads is more harmful than the attack on the ones with the highest loads. In addition, the almost same effect of two attacks in the case of α=0.7 may be useful in furthering studies on the control and defense of cascading failures in the US power grid.     

环境试验设备参数测量──沙尘试验设备

沙尘试验设备参数的测量,目前没有相关的标准和指导文件。本文给出沙尘试验设备参数测量的一般方法,主要介绍了一种沙尘浓度测量方法。     

A/O+MBR工艺处理玉米深加工废水的中试研究

实验基于企业污水站的改造工程,研究了MBR对玉米深加工废水的处理效果并对工艺运行参数优化提出建议.结果表明,该工艺对COD的去除率可以达到90％以上,出水稳定在26 mg/L左右;出水NH4-N达到1 mg/L以下;TN去除率达到70％以上,出水TN达到10 mg/L以下,出水完全达到排放标准.通过4种工况的比较,说明在污泥浓度8 g/L左右,曝气池内DO在3 mg/L左右,MBR内DO＞4 mg/L,好氧段停留时间13.5 h,并保证3h以上的缺氧段水力停留段时间的条件下,A/O+ MBR工艺可以有效去除玉米深加工废水中的污染物.     

QSPR prediction of chromatographic retention times of pesticides: Partition and fractal indices

The high‐performance liquid‐chromatographic retentions of red‐wine pesticide residues are modeled by structure–property relationships. The effect of different types of features is analyzed: geometric, lipophilic, etc. The properties are fractal dimensions, partition coefficient, etc., in linear and nonlinear correlation models. Biological plastic evolution is an evolutionary perspective conjugating the effect of acquired characters and relations that emerge among the principles of evolutionary indeterminacy, morphological determination and natural selection. It is applied to design the co‐ordination index that is used to characterize pesticide retentions. The parameters used to calculate the co‐ordination index are the molar formation enthalpy, molecular weight and surface area. The morphological and co‐ordination indices barely improve the correlations. The fractal dimension averaged for non?buried atoms, partition coefficient, etc. distinguishes the pesticide molecular structures. The structural and constituent classification is based on nonplanarity, and the number of cycles, and O, S, N and Cl atoms. Different behavior depends on the number of cycles.     

遂宁市大英县席家沟地区大气扩散参数研究

本文介绍了用平衡气球探测法研究遂宁市大英县席家沟地区大气扩散参数及结果,并与国标推荐值进行了比较。     

部分取代苯类在江水中的生物降解与结构相关性研究

测定了２７种取代苯类化合物在松花江江水中的生物降解性．采用量子化学ＭＯＰＡＣ６．０－ＡＭ１法计算了化合物的分子量(ＭＷ)、生成热(Ｈｆ)、分子总表面积(ＴＳＡ)及最高占有轨道能(ＥＨＯＭＯ),结合辛醇/水分配系数ｌｇｐ及酸解离常数ｐＫａ对其中２２种化合物的ＢＯＤ值进行多元线性回归分析,得到如下模型:ＢＯＤ＝１０５．７３－０．４３９ＭＷ－０．０７６Ｈｆ－６．６６０ｌｇＰｎ＝２２,Ｒ２＝０．８２１,ＳＥ＝８．２５０,Ｆ＝２７．５６,Ｐ＝０．０００应用所得模型对其余５个化合物的生物降解性进行了预测．只有一个化合物的相对预测误差大于２０%,为２０．８%．平均预测误差为１２．４%．