改进的QGA-BP模型在弥苴河总氮量预测中的应用

水质预测对水环境规划、评价和管理十分重要。构建一种改进的量子遗传算法（QGA）优化BP神经网络的模型,即在量子遗传算法中引入了旋转角的动态改进策略和遗传算法的交叉变异操作,并以改进的QGA作为进化操作准则优化BP模型的权值和阈值。以弥苴河复杂水环境水质预测为实例,选取一组历史观测数据作为训练样本,对其进行分析。将结果与BP模型、QGA-BP模型仿真结果进行了对比,改进后的QGA-BP模型在进化代数、收敛速度和预测结果的准确率有较大提高。对弥苴河水质的预测结果表明,将改进QGA-BP模型用于水质预测是可行、有效的预测方法。     

基于Zigbee技术的无线辐射监测系统的建立

基于Zigbee技术的无线辐射监测系统可对众多辐射监测仪的监测数据进行实时采集和统计分析,无需布线,组网灵活。该辐射监测系统包括多台辐射监测仪及上位机监测平台。辐射监测仪负责测量辐射信息,并将辐射测量结果通过Zigbee模块发送出来。辐射监测平台负责接收辐射测量结果,并将数据在监测平台上进行显示和存储。对辐射监测仪和辐射监测系统进行测试,测试结果表明:辐射监测仪可对在环境本底的基础上增加0.1 μSv/h的γ辐射给出可靠报警;辐射监测系统可自动进行无线网络连接,整体运行稳定,数据采集准确,可实现对各个辐射监测仪监测数据的实时采集和存储。     

由石油类应急监测现状探寻水中石油类监测的突破

突发环境事件发生后,对污染物质、污染物浓度、污染范围及其动态变化情况进行监测是环境应急监测的基本工作要求。在不能利用管理手段有效获取污染来源等信息的情况下,开展溯源应急监测成为突发环境事件处理处置的重要需求。然而通过资料调研及应急监测案例分析发现,石油类水体突发环境事件应急监测大多存在采样代表性不够、溯源手段不健全、特征污染物监测不全面,以及现行石油类监测方法不能完整说清污染状况等问题或不足。因此,建议通过优化整合水中石油类指标监测标准,构建与石油类污染特征相适应的技术规范及配套监测分析方法,以达到精准、全面反映石油类水体污染状况的目的。     

面向工业污染源排放的城市大气环境系统韧性评价及其时空演化

关中城市群是西部地区两大城市群之一。在该区域内有较多重污染企业。为探索关中城市群各市大气环境系统的韧性水平,将韧性理念应用于城市大气环境系统,并以工业污染源排放为视角,建立基于风险矩阵理论 (RMA) 与PSR的韧性评价模型,利用基于博弈论的组合赋权法确定PSR权重,并采用Sobol方法对模型进行敏感性分析,实现对关中城市群2018—2020年城市大气环境系统韧性时序演化及空间分布的实证分析。结果表明：非甲烷总烃、甲醇、氟化物及硫化氢属于敏感参数,其中甲醇为高敏感参数;从时间维度看,2019年关中城市群各城市大气环境系统韧性水平普遍高于2018年和2020年;从空间维度看,关中城市群各城市大气环境系统韧性水平呈现出“非均衡不稳定性”,3年中仅有西安、渭南及平凉3市达到高度韧性水平,中低韧性区域占绝大部分。提出相应的区域大气污染控制策略,如加强城市间的经验交流和分工协作、发挥西安的辐射带动作用、实施韧性区分类管理等。本研究可为关中城市群城市大气环境系统韧性建设提供参考。     

城镇排水系统运行效能评价指标体系的构建与研究

排水系统是城镇一个重要的基础设施,其运行效能评价对于城镇水环境治理维护和绿色低碳发展具有重要意义。对国内外相关研究成果从以下三方面进行了梳理和分析：首先,运行效能评价研究按评价目标的不同可分为内涝和溢流的控制、管网性能的预测与诊断、排水系统的规划与运营、安全风险类评估和综合性评价五类,阐明了这五类评价指标体系的研究现状,总结了其常用指标;其次,分析各评价指标体系的构建流程,可归纳为“调研准备”“指标构建”“赋分评价”三个阶段,归纳了常用评价指标筛选方法,并指出其中最关键的部分在于第三阶段的评价方法的选择,即指标赋权和最终评价结果的计算;最后,对文献中的各类评价方法进行了分析,结果表明基于层次分析主观定权法的综合评价法是当前研究中的常用方法,可以解决评价过程中产生的不确定性、不一致性、模糊化、定量化等问题;同时也概述了客观定权方法如熵权法、神经网络、组合定权等方法的特点和适用性。研究指出关于智慧水务和平稳输送的效能评价还比较缺乏,而随着物网联、人工智能、在线监测等技术的快速发展以及海量可靠的排水系统相关数据的出现,将给以客观定权法为主流的新评价方法的开发应用带来契机。本研究可为完善排水系统运行效能评价指标体系并计算准确评价结果提供参考。     

木质膜耦合聚合物膜的重力驱动膜过滤系统增强水源水中重金属的去除及机制

针对聚合物膜的重力驱动膜过滤系统(gravity-driven membrane filtration system,GDM)对水源水中重金属去除效率低的问题,将其与木质膜(wood membrane,WM)耦合,以环保且廉价的方式提高重金属的去除效率。本研究比较了木质膜耦合聚合物微滤(microfiltration,MF)膜的GDM系统(GDM1)和聚合物微滤膜GDM系统(GDM2)对水源水中重金属的去除效能及机制。与GDM2相比,GDM1系统在木质膜的作用下,其微滤膜(GDM1-MF)上的生物膜更薄并呈现出更疏松的网状结构,因此,膜阻力更低,稳定通量更高。稳定运行后,GDM1系统对水中Fe、Mn和Cu的去除率分别达到67%、43%和59%,均高于GDM2(64%、15%和36%)。这是由于GDM1系统生物膜胞外聚合物(extracellular polymeric substances,EPS)中蛋白含量以及—OH和—COOH基团更多,更有利于截留重金属。此外,GDM1-MF中存在更多的锰氧化细菌、酸杆菌门Acidobacteriota和黄杆菌属Flavobacterium,促进了Mn和Cu的去除。本研究为利用GDM系统去除水中重金属提供了新的思路和方法,对推动利用GDM系统处理重金属污染水源水的应用具有重大意义。     

基于无人机高光谱和BP神经网络的城市水体污染监测

我国大多数流域存在不同程度的水体污染,城市水体污染防治与监测是一项艰巨而漫长的任务,而传统水质监测和卫星遥感方法在水体面积较大、水流运动不稳定、周边地形复杂的河流或城市湖泊的水质监测表现为适用性差、准确度低。基于无人机的高光谱遥感技术具有覆盖范围广、数据获取快速等特点,对城市水体污染监测具有一定的应用价值。以珠海市城市水域为研究对象、无人机高光谱数据为数据源,利用线性回归模型和BP (Back Propagation) 神经网络模型方法,分别建立了波段组合反射率与水体叶绿素a、氨氮和磷酸盐3种水质指标之间的最优反演模型,并通过实际样品验证了该模型在城市水体中的适用性。该研究结果不仅为大数据驱动的水质分析提供了重要的技术支持,也为无人机技术应用于城市水体污染程度评价和动态监测提供新方法。     

文丘里洗涤过滤型FCVS性能评价述评及建议

通过调研对国内外文丘里洗涤过滤型FCVS性能评价进展进行了阐述与比较,指出国内开展文丘里洗涤过滤型FCVS出厂性能评价不全面,需进一步开展相关性能评价技术研究;FCVS在现场的安装质量如何,随着时间的推移性能变化如何,并未开展试验验证,结合法规要求等,建议开展FCVS现场试验评价技术的研究.     

人工神经网络在预测深基坑周边地表沉降变形中的应用研究

深基坑开挖引起的周边地表变形预测是一个复杂非线性问题,引起地表沉降的影响因素很多,各因素之间呈高度的非线性关系。传统的基坑用边地表沉降变形预测方法存在着一定的局限性,其预测精度有待提高,而人工神经网络是一种多元非线性动力学系统,可以灵活方便地对多成因的复杂未知系统进行高度建模,实现全面考虑各种主要影响因素的深基坑周边地表沉降变形预测。本文介绍了误差反向传播(BP)网络模型的结构、学习过程及其算法的改进,径向基函数(RBF)网络模型的结构及其学习过程;分析了影响深基坑开挖周边土体沉降变形的主要影响因素;以25个基坑工程的地表沉降实测资料为训练样本,建立了11个输入影响因素的BP神经网络模型和RBF神经网络模型,通过对样本的学习训练过程及对5个检验样本的预测精度,说明了人工神经网络用于预测基坑周边地表沉降的可行性和准确性。     

伺服系统加速可靠性增长试验应用与探讨

加速可靠性增长试验是可靠性试验新的研究方向和应用领域,对于可靠性要求高、任务时间长、产品子样少或价格昂贵的航天产品的可靠性增长和评价工作有良好的实施效果.对加速可靠性增长试验技术的基本原理、应用和实施的必要性、加速应力选取方法和注意事项进行了阐述,结合某型伺服系统加速可靠性增长试验方案设计实例,对传统可靠性增长试验方案...