螺旋藻增氧系统处理养殖污水与预测模型研究

针对滨海水产养殖区水质差,溶解氧不足造成对虾死亡的问题,以对虾养殖污水为实验对象,分别进行了螺旋藻在不同盐度梯度(0‰、10‰、15‰、20‰、25‰、30‰和35‰)和BOD5浓度水平(20 mg/L(平均)、40 mg/L(上限)、180mg/L(对照)以及不同投藻量(0、50、100和150 mg/L)情况下的增氧效果实验研究,并进一步构建了预测投加螺旋藻后水体中DO等因素变化的数学模型。实验结果表明,螺旋藻在20‰盐度下生物量增长最快,增氧效果在低污染水质条件下效果较好,最佳投藻量为100 mg/L。经过验证,模型拟合度较高,可以用来预测一定水质条件下螺旋藻增氧效果,对今后采用螺旋藻增氧处理养殖污水具有指导意义。     

不同性质土壤中锑对小麦根伸长的毒性阈值及预测模型

针对土壤中锑污染毒性阈值研究较少的现状,参考ISO11269-1根伸长毒性测试标准方法,采集7种不同性质的土壤,利用TableC urve2D软件拟合剂量-效应关系,得到锑对小麦根伸长的毒性阈值(EC10和EC20)及其预测模型。当外源锑质量比增加时,7种土壤中小麦的相对根长均减小。毒性阈值与土壤理化性质相关分析表明,毒性阈值EC10和EC20与土壤p H值呈显著负相关关系,与土壤总铁质量分数呈显著正相关。回归分析得出,土壤p H值和土壤总铁质量分数可以解释90%的毒性阈值的变异。EC10和EC20的预测值与实测值的比值在2倍范围内。研究表明,在不同性质土壤中锑对小麦的毒性阈值有显著差异,土壤p H值、总铁质量分数与小麦的毒性阈值间呈显著相关关系(p0.05),所得回归模型可较好地预测锑对小麦的毒性阈值。     

网络版摘要

有机固体废弃物富氧气化反应的半经验预测模型研究;流化床工况下石油焦燃烧过程中NO及N2O排放规律的研究;新型天然高分子吸附剂对铬离子吸附性能研究;超声波联合Fenton试剂对间甲酚降解的研究;高效UASB反应器常温处理海带渣废水的试验研究。     

基于机器学习的金属有机框架吸附水中重金属性能预测

为了能准确预测金属有机框架材料(MOFs)对水中重金属的吸附性能,收集了48篇文献中的MOFs结构特征和成分特性,以及吸附水中重金属的实验参数建立数据集,训练并评价了6种回归模型,包括支持向量回归(SVR)、K-最近邻(KNN)、提升法(AdaBoost)、梯度提升树(GBDT)、随机森林(RF)和袋装法(Bagging).结果表明:基于树的集成学习模型的预测性能表现优异,其中以GBDT算法训练的模型性能最佳;进一步应用该模型,证明了机器学习方法可以准确预测MOFs对水中重金属的吸附性能;排列重要性与部分依赖图(PDP)显示,除了可控的实验参数外,影响吸附量的重要因素是MOFs的孔径、比表面积、孔体积.本研究中的方法不仅能预测MOFs结构和性能的关系,还可以基于有效的实验参数模拟水中重金属的去除,进而为吸附材料的筛选优化提供参考.     

我国地震人员损失评估经验概率模型

对地震人员伤亡的准确预测是震后救灾资源调度和救援人员分配的重要依据。基于PAGER系统中的双参数累积对数正态分布模型，分别讨论了3种建立我国地震人员损失预测模型的方法，并通过历史地震的受灾情况对其预测效果进行验证。其中，直接采用PAGER系统中提供的我国参数和以极震区烈度为变量建立的预测模型的准确性均不理想。考虑到多数震害调查资料中各烈度区受灾数据的缺失，选取数据较为详实的2008年四川汶川8.0级地震，根据已知受地震影响的25个市县的人员损失总数，综合考虑烈度区面积、人口数和烈度对地震人员损失数的影响，将每个市县的人员损失总数进行分配，最终得到不同烈度区的人员死亡率和受灾人数，回归得到模型参数后，建立我国地震人员损失评估经验概率模型。经验证分析，该模型预测结果与震例结果十分接近，远好于前2种方法得到的预测模型。同时，该模型的残差频率的正态性较好，根据预测结果建议的地震应急响应级别均与震例的实际情况相符。     

温湿度对建筑室内典型霉菌生长影响及其动力学模型

高湿地区建筑室内潮湿易诱发霉菌滋生和孢子扩散,引起建筑结构损坏和人员过敏性症状或疾病等,对室内环境和人员健康都产生严重危害.本文以室内典型曲霉菌菌种-黑曲霉为例,实验研究了真实温湿度动态变化(温度15/20/25/30℃,湿度60%/75%/85%)对其黑曲霉生长特性的影响,并建立其随时间和温湿度变化的生长动力学模型.结果表明,在RH>60%的较高相对湿度条件下,温度为影响霉菌生长的主要因素,黑曲霉生长随着温度的升高而加快,而不同相对湿度影响差异较小;引入Gompertz模型建立菌落直径与生长时间的函数关系,可以较好预测黑曲霉的生长,且Gompertz模型参数μm随着温度的升高而增大,λ随着温度的升高而减小(温度≤25℃);进一步采用响应面模型作为二级模型可以较好表征温湿度耦合影响下霉菌的生长特性,并量化了μm、λ与温度、相对湿度的数学关系.结果为反应建筑真实热湿环境下霉菌生长风险和源头控制提供了理论参考.     

金属矿山排土场滑坡环境风险预测模型探讨

为评估金属矿山排土场滑坡的影响范围和影响程度,结合金属矿山排土场特征,将滑坡淤积体简化为一个三棱锥体,采用定量预测的方法建立金属矿山排土场滑坡环境风险预测模型,并进行了实例分析,对于排土场环境风险评价有一定的指导作用。     

基于BP神经网络的空气污染指数预测模型研究

BP神经网络已成为研究空气污染预测的有效工具之一。文章利用近十年北京市地面气象观测资料和空气污染指数数据,通过BP神经网络技术构建了不同季节的空气污染指数预测模型,对北京市空气污染指数进行了预测。通过相关系数分析法,对比分析了预测结果与实际监测结果,研究结果表明:春、夏、秋、冬季的预测值与监测值线性相关系数分别为0.81、0.84、0.89、0.85。北京春季常伴随有沙尘天气,而文章并没有考虑沙尘天气对预测模型的影响,因此春季BP神经网络预测精度在四季中最低,其预测值与监测值的线性相关系数为0.81。由于秋季不同空气质量级别的数据都有较多分布,因此该季节构建的网络更具有代表性,其预测精度在四季中最高,预测值与监测值的线性相关系数高达0.89。总之,BP神经网络模型对于北京空气污染指数预测是行之有效的。     

矿井瓦斯涌出量的预测模型

本文在分析永定矿务局瓦窑坪矿矿井瓦斯来源、涌出量的影响因素的基础上,应用数理统计方法建立了瓦窑坪矿瓦斯涌出量的预测模型。结果表明,所建模型能预测矿井不同开采水平的瓦斯涌出量。这对改善井下环境质量、保障工人的身体健康具有现实意义。     

Cd对我国不同类型土壤硝化活性影响的主控因子研究

硝化作用是土壤中存在的一个重要生物学过程,其对环境条件的变化表现出极高的敏感性,其中包括重金属污染.本文选取我国10种不同类型土壤,采用室内模拟方法,研究硝化活性对不同Cd污染程度的响应特征以及影响Cd毒性的主要控制因素.结果表明:除红壤和黑土外,土壤硝化活性随外源Cd的增加而降低,采用Logistic模型和完全抑制模型可很好的表征两者之间的关系;通过Logistic模型获得的不同土壤ED25和ED50值分别为2.44~363.03 mg·kg~(-1)、10.99~553.64 mg·kg~(-1),由完全抑制模型拟合结果表明Cd对硝化活性的作用机理为完全抑制作用;基于土壤性质和ED50值建立的多元回归预测模型表明,pH和阳离子交换量(CEC)共同解释了回归模型变异的95.6%.综上表明在一定范围内土壤硝化活性可表征土壤Cd污染程度,土壤CEC和p H是影响Cd毒性的主控因素,可较好地预测土壤中外源Cd对硝化活性的毒性阈值.