生物表面活性剂产生菌犁头霉菌(Absidia orchidis)的筛选及发酵条件优化

采用植物油为唯一碳源,设计选择培养基,从饭店下水道污泥中筛选出生物表面活性剂产生菌.结果分离到12株菌,其中一株能使发酵液的表面张力值从68 mN·m-1降低到34.5 mN·m-1,具有开发潜力,被选出作进一步的研究.该菌株经鉴定为犁头霉菌(Absidia orchidis).通过正交试验对犁头霉菌的培养条件进行优化,其优化培养条件为:植物油3.6 g·L-1,KH2PO412.1 g·L-1,Na2HPO45 g·L-1,(NH4)2SO4 1 g·L-1,NaNO32 g·L-1,酵母浸膏0.1 g·L-1,MgSO4·7H2O 0.15 g·L-1,NaCl 5 g·L-1,CaCl2 0.1 g·L-1,EDTA 1 g·L-1,KI 0.83μg·L-1,H3PO4 0.01μg·L-1,CoCl2·6H2O 0.048μg·L-1,MnSO4·H2O 0.312μg·L-1,Na2 MoO4·2H2O 0.048μg·L-1,ZnCl2 0.287μg·L-1,CuSO4·5H2O 0.125μg·L-1,初始pH值8,接种量6%.发酵70h时可获得生物表面活性剂的最大收获量,此时发酵液中生物表面活性剂的相对浓度达402倍.     

考虑不同合作模式和多方奖惩的绿色信贷风险优化控制研究

绿色信贷风险的优化控制,有利于推动绿色信贷的稳定、可持续发展,实现环境效益、经济效益和社会效益的共赢。本研究将政府部门、环保部门、金融机构和企业的行为纳入同一个理论体系中,充分考虑影响参与主体最优努力水平和绿色信贷风险最优轨迹的环境因素、经济因素和社会因素。在此基础上,构建不同合作模式下的绿色信贷风险优化控制模型,分析不同情境下参与主体的努力水平,比较绿色信贷风险的最优轨迹,找出绿色信贷风险优化控制存在的问题及原因。研究结果表明：第一,四方合作模式对绿色信贷风险的优化控制具有明显的优势。第二,政府的参与能够有效带动其余合作者的积极性。第三,金融机构和企业之间,存在明显的利益共存和投入互动关系。第四,补贴和惩罚措施在合作过程中能够产生激励和约束作用,但在非合作模式下发挥的作用比较有限。第五,参与主体的协同水平越高,越有利于绿色信贷风险的优化控制。因此,需要灵活运用行政、经济或法律等多种干预手段,并对补贴用途进行考评和增强舆论监督,防止金融机构和企业将绿色补贴挪作他用。同时,建立符合国内绿色信贷发展特点的风险标准,统一绿色信贷风险的评判和管控依据。     

Location selection of emergency supplies repositories for emergency logistics management: A variable weighted algorithm

With the development of the city, the number of establishments that are proposed or under construction is increasing year by year, and if they are industries that handle flammable, explosive, toxic, harmful, and dangerous substances, the public safety will face great threats, which will bring great challenges to emergency rescue work. Therefore, providing reasonable solutions to the problem of location selection of emergency supplies repositories are necessary for improving the emergency response efficiency in chemical industrial parks. A mathematical model for location selection of emergency supplies repositories in emergency logistics management are presented considering more actual factors. The optimization objectives of the model are to minimize total transport length and cost. And then a Variable Weighted Algorithm is designed to solve the model, where an auxiliary function was constructed with different methods of building weighting factors based on the theory and method of solving multi-objective optimization problems in operational research. Simulation results show the effectiveness and feasibility of the models and algorithms presented in this paper.     

瓦斯抽采PC-CAS基封孔材料优化及其膨胀作用分析*

为了研制以硅酸盐/铝酸盐水泥、生石灰、生石膏为主的PC-CAS基封孔材料,采用正交试验优化材料配比、开展膨胀力研究,并用扫描电镜观测料-煤胶结形貌。研究结果表明:材料的最优配比为A2B2C4,其具备优良的流动性、强度及致密性,造浆量达2 100 mL/kg;PC-CAS基材料具有显著的膨胀性,其膨胀力随时间先增大而后趋于稳定,并且该膨胀力随着径向约束的提高而增大;相比于FP材料,PC-CAS基材料产生的膨胀力能够显著降低材料-煤岩界面的空隙并在一定程度上压密煤体内部的裂隙;该材料产生的膨胀力可压密封孔段围岩、提高封孔质量,并为后期“二次注浆”提供保压条件。工业试验结果表明,采用PC-CAS基材料进行封孔可显著改善抽采效果,将原有平均浓度10.11%提升至20.08%。     

基于安全度与运营格局的油库选址优先级评价方法研究

从安全性和运营角度对油库选址的影响因素及评价指标分析对油库的安全稳定及有效运营具有重要的意义。该文选取与安全和运营有关的人口企业数量、安全管理能力、消防设施规划、地形地质条件、铁路公路数量、市场投资收益、政策支持情况等影响因子进行重要性及合理程度分析,综合运用安全度与运营格局影响因素多元耦合关系,构建了油库区安全与运营评价体系,改进了原有的模糊层次法评价模型,并对某油库区安全度与运营格局进行了评估验证。结果表明:利用改进模糊层次法能够较好地评价不同地址的优先级,评价模型具有一定应用性,能够对不同地址的特点及评价权重进行有效分析,可见油库选址优先级评价方法是实用且有效的。该研究方法及结果可以为油库区地址的优选提供一定参考与建议。     

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。     

基于复合治理理论的基层应急管理模式优化*

为弥补传统基层应急管理模式的短板,解决信息壁垒、协调困难、公众参与不足等问题。从复合性视角出发,阐述复合治理理论内涵,探讨复合治理与应急管理在主体、思维、过程、空间、目标上的契合性,并进一步分析基层应急管理的现实背景和困境,进而构建基于复合治理理论的基层应急管理模式,阐明模式基本结构和工作流程,最终提出理念树立、平台搭建、机制保障、队伍建设、制度安排、文化营造、技术支撑方面的优化路径。结果表明:复合治理理论的应用可以加强基层应急管理能力,促进多元主体协同共治。     

维修时间不确定性下配电网灾后维修队安排的鲁棒恢复研究*

为最小化灾后配电网损失量,准确描述完整维修队工作时间（分为路途时间与具体维修时间）,依据台风路径对维修队所需路途时间进行分类,并利用期望概率描述具体维修时间的不确定性。建立2阶段分布式鲁棒优化模型,采用CCG算法分析国内某地区配电网算例发现:考虑维修时间不确定性可以有效减少配电网损失量。     

电气柜疲劳强度校核及结构优化

针对多孔闭孔型发泡硅橡胶D型空心密封条的超弹性特性,通过试验找出了密封条回弹力与压缩量之间的关系,提出了密封条满足IP X5的判别方程式,同时对方程式进行了试验验证,最后对密封条进行了阿累尼乌斯图寿命推算,为变流器柜门IP防护设计提供了重要参考。     

Mitigating Impact of Devils Lake Flooding on the Sheyenne River Sulfate Concentration

Devils Lake is a terminal lake located in northeast North Dakota. Because of its glacial origin and accumulated salts from evaporation, the lake has a high concentration of sulfate compared to the surrounding water bodies. From 1993 to 2011, Devils Lake water levels rose by ~10 m, which flooded surrounding communities and increased the chance of an overspill to the Sheyenne River. To control the flooding, the State of North Dakota constructed two outlets to pump the lake water to the river. However, the pumped water has raised concerns about of water quality degradation and potential flooding risk of the Sheyenne River. To investigate these perceived impacts, a Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model was developed for the Sheyenne River and it was linked to a coupled SWAT and CE‐QUAL‐W2 model that was developed for Devils Lake in a previous study. While the current outlet schedule has attempted to maintain the total river discharge within the confines of a two‐year flood (36 m³/s), our simulation from 2012 to 2018 revealed that the diversion increased the Sheyenne River sulfate concentration from an average of 125 to >750 mg/L. Furthermore, a conceptual optimization model was developed with a goal of better preserving the water quality of the Sheyenne River while effectively mitigating the flooding of Devils Lake. The optimal solution provides a “win–win” outlet management that maintains the efficiency of the outlets while reducing the Sheyenne River sulfate concentration to ≤600 mg/L.