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晚清时期湖北自然灾害的治理及其经验教训 总被引:1,自引:0,他引:1
针对湖北独特的地理水文环境和历史时期湖北自然灾害发生的情况来具体地考察晚清时期湖北治理自然灾害的情况及对现今湖北治理灾害存在的借鉴要素。利用地方志等文献资料,从历史的角度着手,运用历史学、地理学、灾害学等理论来综合研究晚清时期湖北各种自然灾害发生的类型、特点、破坏湖北社会经济发展的情况以及清政府所采取的治理灾害措施等。晚清政府虽然针对境内自然灾害发生的特点采取了许多措施,但因受多种因素的制约没有取得预期效果,但为现今治理湖北的自然灾害提供了治理自然灾害必须在稳定的社会环境中科学规划部署,有系统地进行;要建立赈济结合的有效机制;加强生态环境建设等经验教训。 相似文献
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采用气体实验法对PPS滤料在SO2气体中腐蚀失效的过程进行了研究.通过实验前后PPS滤料的机械特性、微观特征和化学结构的分析,认为PPS对SO2气体具有良好的耐腐蚀性.但是,随着SO2气体温度的升高,时间的延长及气体体积比提高,PPS 针刺毡滤料的性能有所下降,尤其是高温能加快腐蚀效果.为了延长使用寿命,应使其工作参数在限定的范围内: 在SO2体积比高于700 mL/m3时,应对烟气进行预处理使其体积比低于实验值,或者使烟气的温度控制在170 ℃以下; 如果烟气中SO2体积比超过预定值,烟气温度又高于170 ℃,则PPS针刺毡滤料连续使用时间应不超过96 h. 相似文献
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本文阐述了在恒温油槽中水介质和油介质升温时间的关系,为了用水介质代替油介质进行升温试验,并保证试验的正确性。 相似文献
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两阶段曝气生物滤池的硝化性能 总被引:2,自引:1,他引:1
曝气生物滤池(BAF)是近年来受到广泛关注的一种新型污水处理技术,具有占地面积少、投资费用低、处理效率高、出水水质好等优点。现已被应用于许多污水处理厂的二级处理、深度处理以及污水的回用。实验以陶粒为填料,自行设计了升流式两阶段BAFs(UBAFs)处理模拟生活污水,考察了反应器运行条件对COD与氨氮去除影响,并探讨了UBAFs反应器内氮流失及同步硝化反硝化情况。结果表明,UBAFs对生活污水处理具有良好的净化效果。在进水COD和氨氮浓度分别为200~363 mg/L和16.8~31.3 mg/L条件下,UBAFs处理出水水质均达到《城市污水再生利用城市杂用水水质》(GB/T 18920-2002)标准,能够满足回用要求。通过采用氮平衡分析方法和借助电子扫描电镜技术,初步认为UBAFs反应器脱氮方式是由于在UBAFs第一阶段局部厌氧环境中以传统方式进行硝化反硝化脱氮,第二阶段是在好氧条件下,异养好氧硝化菌的同步硝化反硝化脱氮。 相似文献
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为了提高阿特拉津降解菌Acinetobactersp.DNS32的产量,分别采用响应曲面法和基于人工神经网络的遗传算法对阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基中3个重要基质成分(玉米粉、豆饼粉、K:HPO。)进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39.494g/L,豆饼粉25.638g/L和K。HPO。3.265g/L时,预测发酵活菌最大生物量为7.079×10^8CFU/mL,实测量为7.194×10^8CFU/mL;人工神经网络结合遗传算法优化确定3种主要成分含量为玉米粉为39.650g/L,豆饼粉为25.500g/L,K2HPO4为2.624g/L时,预测最大值为7.199×10^8CFU/mL,实测量为7.244×10。CFU/mL;最终确定培养基配方:玉米粉为39.650g/L,豆饼粉为25.500g/L,K2HPO4为2.624g/L,CaCO3为3.000g/L,MgSO4·7H2O和NaCl均为0.200g/L;优化后阿特拉津降解菌DNS32发酵生物量比优化前提高了36.6%。结果表明,在阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基组分优化方面,响应面法和基于人工神经网络的遗传算法都是可行的,基于人工神经网络的遗传算法具有更好的拟合度和预测准确度。 相似文献
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为了提高阿特拉津降解菌Acinetobacter sp.DNS32的产量,分别采用响应曲面法和基于人工神经网络的遗传算法对阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基中3个重要基质成分(玉米粉、豆饼粉、K2HPO4)进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39.494 g/L,豆饼粉25.638 g/L和K2HPO43.265 g/L时,预测发酵活菌最大生物量为7.079×108CFU/mL,实测量为7.194×108CFU/mL;人工神经网络结合遗传算法优化确定3种主要成分含量为玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L时,预测最大值为7.199×108CFU/mL,实测量为7.244×108CFU/mL;最终确定培养基配方:玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L,CaCO3为3.000 g/L,MgSO4.7H2O和NaCl均为0.200 g/L;优化后阿特拉津降解菌DNS32发酵生物量比优化前提高了36.6%。结果表明,在阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基组分优化方面,响应面法和基于人工神经网络的遗传算法都是可行的,基于人工神经网络的遗传算法具有更好的拟合度和预测准确度。 相似文献
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