纳米复合水凝胶的制备及其对重金属离子的吸附

以N-羟甲基丙烯酰胺(HMAm)和2-丙烯酸羟乙酯(HEA)为共聚单体,采用60Co-γ射线低温辐照法,制备了具酰胺基和羟基的新型聚合物水凝胶p(HMAm/HEA),运用原位沉淀法制备了纳米复合水凝胶HMO-p(HMAm/HEA),用于对重金属离子Pb~(2+)和Cu~(2+)的去除.应用SEM、TEM、FTIR等方法对水凝胶进行表征,表征结果证明p(HMAm/HEA)是HMAm和HEA的共聚产物,且纳米水合氧化锰(HMO)成功负载.探讨了溶液初始p H值、反应温度、重金属初始浓度、反应时间、竞争性Ca~(2+)和Na+浓度等因素对纳米复合水凝胶吸附过程的影响,研究表明HMO-p(HMAm/HEA)对Pb~(2+)和Cu~(2+)的吸附过程不受温度的影响;吸附量随着溶液初始p H的升高而增加;吸附过程属于Langmuir单分子层吸附;吸附动力学过程符合准二级动力学吸附;高浓度的Ca~(2+)和Na~+对吸附过程影响不大.XPS图谱进一步证明吸附机制是重金属离子与羟基间的离子交换作用.采用0.05 mol·L~(-1)的HCl溶液为脱附剂,经过4次吸附-脱附循环再生后,纳米复合水凝胶重复利用性好.     

基于GM-RBF神经网络的导弹武器系统使用可用度评估方法 研究

目的研究导弹武器系统使用可用度评估问题,方法通过基于故障数据的使用可用度评估,提出一种基于灰色模型GM（1,1）的径向基函数（RBF—Radial Basis Function）神经网络组合模型。结果该模型克服了灰色理论的长时间序列预估误差大和神经网络的训练样本需求量大、输入变量选取困难等缺点。结论仿真结果表明,GM—RBF神经网络对导弹武器系统使用可用度评估具有评估误差小、精度高等优点。     

特种设备模糊神经网络安全评价研究

根据特种设备的特点,提出了包含其各生命周期的安全评价指标体系,建立了模糊安全评价的评价因素及其权重,建立了评价模型.应用BP神经网络,建立了特种设备安全评价的模糊神经网络模型,通过神经网络的多次学习训练,评价因素权重得到优化.开发了特种设备模糊神经安全评价系统,以塔机为例对评价因素权重进行了优化.     

Industry to Industry By-products Exchange Network towards zero waste in palm oil refining processes

This paper presents a systematic framework for optimal utilization of by-products generated during crude palm oil refining processes. Three by-products are considered in the supply chain network: soapstock, palm fatty acid distillate (PFAD) and spent bleaching earth (SBE). These by-products, generated from neutralization, deodorization and bleaching processes, are viable feedstocks to other commercial industries such as animal feed, biodiesel, lubricant and soap. The case study is formulated as Mixed Integer Linear Programming (MILP) and integrated into the framework with the objective to maximize the refinery's profit as well as moving towards a conscious mindset of zero waste. This is the first time that such framework is developed and applied for the palm oil industry. The framework is called as Industry to Industry By-products Exchange Network (I2IBEN). An illustrative case study demonstrates a significant potential profit of MYR182, 893 per month.     

Removal of natural organic matter by cationic hydrogel with magnetic properties

Magnetic cationic hydrogel (MCH) was synthesized, and its removal efficiency and mechanisms in regard to natural organic matter (NOM, represented by humic acid and fulvic acid) from the aqueous environment were studied. The effects of time, adsorbent dosage, initial pH, ionic strength, background ions, and NOM types were also investigated. MCH was characterized and found to have a strong magnetic character, yielding an extra advantage for recycling and reuse. Batch studies showed that the removal of Aldrich humic acid (AHA) by MCH was effective. The main mechanism for the removal of NOM is believed to be due to electrostatic interaction. NOM with larger molecular weight tended to be preferentially removed. Solutions with low pH, high ionic strength, and background electrolytes containing calcium, sulfate and bicarbonate were unfavorable for AHA removal. The adsorption-desorption of MCH was evaluated in three cycles, and demonstrated high regeneration rates.     

中小企业信息网络建设研究

通过分析国内中小企业信息网络与咨询服务的现状,论述了建设中小企业信息网络的重要作用,并指出了中小企业信息网络的发展趋势。     

加强高校网络管理工作的思考

在深入分析网络管理现状的基础上,从高校管理、服务的实际情况出发,通过广泛的调研、分析,全面阐述了在高校加强网络建设、网络管理和构建网络安全的必要性和重要性。     

基于FMEA与RBF神经网络的LPG汽车罐车储罐系统故障诊断

为了对液化石油气(LPG)公路运输罐车储罐系统故障进行准确、全面的诊断,通过利用故障模式影响分析方法(FMEA)构建储罐系统故障模式及故障特征指标,根据日常检测数据构造训练样本,运用径向基函数(RBF)神经网络对网络进行训练建立诊断模型并利用诊断模型对罐车故障进行诊断。经验证:诊断结果与实际情况相符合。因此,基于FMEA与RBF神经网络所构建的模型可以用于危险化学品汽车罐车储罐系统的故障诊断。     

海湾大桥施工隐患动态预测与双线控制研究

目前桥梁施工安全的研究,从宏观和微观两方面相结合的系统研究比较欠缺.根据大桥施工特点,从时间和空间角度,采取"线-点-面-点-面"分析方法,把桥梁建设的工艺过程看作线,具体的工艺看作点,各工艺的影响因素组成面,把每一影响因素看作点,各影响因素的影响指标组成面,以各工艺点为核心,对事故隐患进行全方位动态分析,结合计算机软...     

矿区岩溶地表塌陷神经网络预测模型研究

针对矿区岩溶地表塌陷存在的非线性动力学特征,为更准确预测岩溶地质矿区地表塌陷区域分布,在分析研究某矿区岩溶地表塌陷机理及其影响因素基础上,确定矿区地表塌陷的影响因素,构建矿区岩溶地表塌陷BP神经网络非线性动力学预测模型。采集并分析某岩溶矿区大量岩溶地表塌陷历史数据,应用Matlab神经网络工具箱,采用构建的矿区岩溶地表塌陷BP神经网络预测模型,对上述矿区岩溶地表塌陷区域分布情况进行非线性预测。研究结果表明,采用训练的神经网络预测模型可以实现对矿区岩溶地表塌陷危险性的合理预测。