基于人工神经网络的Ni-ZrO2纳米镀层耐腐蚀性能预测

目的 对Ni-ZrO2纳米镀层的耐腐蚀性能进行预测,优化电镀工艺参数.方法 采用磁力搅拌辅助电沉积法,在钴镍基模型合金试样表面制备Ni-ZrO2纳米镀层,针对电镀工艺条件,设置正交实验,对每组实验镀层进行电化学测试,分析不同工艺条件下镀层的耐蚀性能.将ZrO2粒子浓度、电镀液温度和电镀电流密度作为神经网络的输入层,将自腐蚀电流密度作为输出层,运用GRNN神经网络和BP神经网络模型,对Ni-ZrO2纳米镀层进行耐腐蚀性能的预测研究.结果 当ZrO2粒子质量浓度为6 g/L、电镀液温度为60℃、电镀电流密度为5 A/dm2时,Ni-ZrO2纳米镀层的性能良好,表现出较小的自腐蚀电流密度.影响Ni-ZrO2镀层自腐蚀电流密度的因素满足ZrO2粒子浓度>电镀液温度>电镀电流密度.运用GRNN神经网络和BP神经网络对4组非正交实验预测的平均相对误差分别为5.30％与10.74％.结论 运用神经模型可以有效地预测不同工艺参数下镀层的耐腐蚀性能,从而优化工艺参数,提高实验效率.在训练样本较少的情况下,GRNN神经网络的预测性能更加精确.     

天津市典型河网区沉积物中重金属分布及生态风险评价

选择天津市典型河网区为研究对象,分析了沉积物中6种重金属(Cr、Cu、Mn、Ni、Pb和Zn)的分布特征,并采用富集系数法和潜在生态危害指数法分析了重金属的来源,进而评价了其生态风险。结果表明,表层沉积物中Cr、Cu、Mn、Ni、Pb和Zn的平均含量分别是58.18、23.52、524.60、22.93、25.24和49.51 mg/kg,其中Cr、Mn和Ni含量均低于天津市土壤背景值,而Cu、Pb和Zn含量在部分样点高于背景值;在垂直分布上,沉积物中Cr和Ni的含量相对稳定,而Cu、Mn、Pb和Zn的含量从底层到表层均先增加后降低。重金属富集系数(EF)分析显示,河网区表层沉积物中Cu和Zn在个别样点以及Pb在近一半样点存在人为输入过程(EF1.5),与接纳上游及区域的生活污水、农田退水有关,而Cr、Mn和Ni均来自自然源。重金属综合潜在生态危害指数(RI)评价表明,整个河网区表层沉积物为轻微生态危害水平,对区域的水环境质量不构成威胁。     

我国鸟类监测的现状、问题与对策

鸟类是开展生物多样性监测的重要指示类群.对鸟类的长期、系统监测工作在欧美已经有百余年历史,且野鸟多样性指数已经成为欧美一些国家开展生物多样性监测工作的官方指标.通过对国内鸟类监测现状的分析,结合监测对象、指标、抽样策略和监测方法等监测工作中应重点关注的几个方面,提出了我国鸟类监测存在的问题,并结合国情提出了下一步开展鸟类监测工作的对策与建议.建议我国有关部门尽快制定鸟类监测技术规程和标准,统一数据收集和分析平台,逐步构建政府引导,科研院所、高等院校、自然保护区、观鸟协会和志愿者等多方参与的鸟类监测网络.     

计算机网络安全中的防火墙技术研究

介绍一些经常性的网络安全问题,以及用一种相应的防御对策——网络防火墙,它技术的核心思想是在不安全的网络环境中构造一个相对安全的子网环境．讨论了实现防火墙的两种主要技术手段：一种是基于分组过滤技术（Packet filtering）,它的代表是在筛选路由器上实现的防火墙功能;一种是基于代理技术（Proxy）,它的代表是应用层网关上实现的防火墙功能．参5．     

用TM图象估算海表面叶绿素浓度的神经网络模型

叶绿素浓度是衡量海洋水体质量的重要参数之一。本文以大连湾为示范区于1999年5月10日进行了现场卫星同步实验，采用神经网络模型技术模拟了TM1、TM2两个波段的辐射亮度值与在该湾海域现场获得的叶绿素浓度数据之间的传递机理。结果表明，使用TM图象的两人可见光波段作为输入，采用两层神经网络结构能建立比多回归分析更高的海水表层叶绿素浓度模型。回归分析的相关系数为0.49，神经网络分析的相关系数为0.87.     

城市污水管网中污染物冲刷与沉积规律

为探明城市污水管网中污染物的冲刷与沉积规律,对西安市污水管网进行实际调研,结果表明,污水支管和干管的沉积物厚度时变化较大,变化量分别为0~24 mm和0~12 mm,管道污水中颗粒态污染物发生沉积和冲刷的概率高;而污水主干管的沉积物厚度时变化较小,管道内颗粒物沉积与沉积物冲刷水平维持相对平衡.为进一步明确污水中污染物浓度变化与水流流速的关系,建立了污水管道冲刷与沉积模拟中试装置,研究了不同流速下管道中碳(有机)、氮、磷三类污染物含量和粒径分布的变化规律.结果表明,随着污水流速的增加,冲刷强度增大,管道中污染物浓度急剧升高,通过粒径分布监测结果可知,管道中有机污染物易存在于粒径较大的颗粒物上,氮、磷类污染物易吸附在粒径较小的颗粒物上;当流速小于0.6 m·s~(-1)时,污水中颗粒态污染物的沉积作用大于冲刷作用,发生物理沉积,造成污水中碳源不足,当流速大于0.6 m·s~(-1)时,水流冲刷强度增大,沉积物被水流大量携带,但污水中碳类有机污染物的增加比重大于氮和磷类污染物,使现有污水碳源不足得到改观,利于生物脱氮除磷工艺的碳源需求.     

应用人工神经网络方法对海水入侵危害程度划区分类

本文将目前信息处理系统中最有效的人工神经网络方法,应用于海水入侵地区,对其危害程度进行划区分类,提出了解题原理,步骤和计算方法,丰富了对海水入侵现象的研究手段。在莱州市滨海地区的计算表明,该方法是可行的。     

GANN模型在十溴联苯醚分散液液微萃取中的应用

文章研究目的在于用遗传神经网络模型(GANN模型)快速优化水样中十溴联苯醚分散液液微萃取的萃取条件。以水样中十溴联苯醚分散液液微萃取的正交试验为训练样本,建立十溴联苯醚分散液液微萃取条件的遗传神经网络模型。比较遗传神经网络模型和BP神经网络模型的学习速度、学习精度及网络泛化能力。采用Matlab遗传算法工具箱运用遗传神经网络模型对影响萃取回收率的因素进行优化求解,获得了水样中十溴联苯醚分散液液微萃取优化后的萃取条件,并进行实验验证。文章建立的遗传神经网络模型得到的预测值与实验值平均偏差为14.41%,R2为0.8887;最佳DLLME萃取条件为10μL四氯乙烯、0.71mL丙酮、pH=5、离子强度为20%NaCl、萃取时间10min;优化后十溴联苯醚分散液液微萃取的萃取回收率和富集因子比优化前分别提高了54%和580。     

广州市天地空一体化环境空气质量监测网络的建设

简述了原有广州市环境空气自动监测网络情况,通过对环境空气自动监测网络的集成优化,增设站点、扩展监测项目和引入新技术,建立了一个"金字塔形"的集天地空一体化的环境空气监测网络,弥补了原有监测网络在反映环境空气质量总体水平、污染来源解析、预报预警所需的环境质量信息、对环境空气质量的评估等方面的不足,该网络已成功应用于广州亚运会的空气质量保障。     

基于地理分区及神经网络的湖泊水库富营养化研究

构建了一个基于地理分区及神经网络的湖泊水库富营养化综合评价体系.以美国环境保护署Nutrient Criteria Database数据库为参照对象,有针对性地研究我国湖泊水库的情况,首次提出了基于地理分区的简易评价标准,对不同地理特征的水体富营养化临界值进行了定量研究.同时本研究还建立了基于神经网络的富营养化评价模型...