智能石墨消解-ICP/MS测定土壤中的10种金属元素研究

使用智能石墨消解对土壤样品进行前处理,ICP/MS测定土壤中的V、Cr、Co、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Sb、Pb等10种金属元素含量。实验表明,智能石墨消解能将土壤样品消解完全,ICP-MS测定土壤标准样品结果均在保证值范围内、相对标准偏差在0.5%~4.6%之间,具有较好的精密度。该方法安全性高、污染少、操作简单、实现了智能化,适合大批量样品同时测定。     

基于RBF网络的火灾探测信号处理算法研究

本文通过建立火灾探测信号处理的RBF网络模型,并与通常的BP网络模型和期望结果进行对比,结果表明:在进行火灾探测信号处理中,RBF网络可避免BP网络的局部极小以及收敛速度慢等缺点,在精度、训练速度等方面均优于BP网络。该研究为处理火灾探测信号等非结构问题提供了一种行之有效的方法。     

基于贝叶斯公式的地下水污染源及含水层参数同步反演

针对非均质地下含水层污染源识别及含水层参数反演过程中监测方案优化问题,提出一种基于贝叶斯公式及信息熵最小的累进加井的多井监测方案优化方法.首先,构建假想案例下的二维非均质各向同性潜水含水层水流及溶质运移模型,运用GMS软件进行数值模拟求解.采用最优拉丁超立方抽样方法和Kriging法建立数值模拟模型的替代模型.然后以参数后验分布的信息熵最小为目标函数,采用累进加井的方式进行多井监测方案优化设计.最后根据优化后的监测方案,采用差分进化自适应Metropolis算法进行污染源及含水层参数的同步反演.算例研究表明：在兼顾反演精度及监测成本,并保证每个参数分区内至少有1眼监测井的条件下,5眼井组合监测方案（6,5,1,2,8）为最优监测方案.与信息熵最小的10眼井组合监测方案（1,2,3,4,5,6,7,8,9,10）的参数反演结果相比,5眼井组合监测方案对11个参数α=（X_S,Y_S,T₁,T₂,Q_s,K₁,K₂,K₃,DL₁,DL₂,DL₃）的后验均值偏离率的平均值虽增大1.2%,但监测成本却是10眼井组合监测方案的50%.     

智能算法及其在环境预警中的应用

智能算法具有学习非线性问题的能力,可有效优化环境模型结构与参数,是环境预警的重要工具。重点分析了遗传算法和人工神经网络的相关特征,并以太湖蓝藻水华预报预警为例,介绍其在提高环境模型精度中的应用。     

最小生成树算法及其应用

Kruskal算法和Prim算法是求最小生成树的常用算法,文中设计了这两种算法的C语言程序,并通过实例说明了算法的应用.     

水质综合评价的遗传投影寻踪插值模型

为解决各单项水质评价指标评价结果的不相容问题 ,提高水质综合评价各层次的分辩力和评价模型的精度 ,本研究采用大样本数据 ,利用投影寻踪、遗传算法、插值型曲线和水质评价标准 ,为水质综合评价建立了一种新的数学模型———遗传投影寻踪插值模型 (GPPIM)。实例研究表明 ,GPPIM建模方法直观、可靠、精度高 ,既具有较强的分类功能 ,又具有较好的排序功能 ,可广泛应用于各种环境质量的综合评价。     

智能控制在污水生物处理系统中的应用

对智能控制的适用范围及污水生物处理工艺的特征进行了简单分析。对智能控制的3大主要分支模糊逻辑控制、神经网络控制及专家控制系统在污水生物处理中应用的最新动态进行了评论和分析。结果表明,在污水生物处理中引入智能控制是一种提高处理效率、降低运行成本的有效方法,国内在污水生物处理智能控制的应用研究与国外有较大的差距,国内的研究及应用还处在发展阶段,应当加强。最后对污水生物处理智能控制的发展方向作了简要分析。     

母管制机组脱硫设施考核算法的研究及应用

对母管制运行燃煤机组和脱硫设施各项参数进行综合分析,研究设计出针对母管制运行机组脱硫设施考核的加权算法。实践证明:该算法能够准确、快速、直观地考核母管制机组脱硫设施运行状况和单机组大气污染物排放情况,为母管制机组脱硫设施的管理提供支持。     

A novel framework-based cuckoo search algorithm for sizing and optimization of grid-independent hybrid renewable energy systems

Hybrid renewable energy systems (HRES) turned into an appealing choice for supplying loads in remote areas. The application of smart grid principals in HRES provides a communication between the load and generation from the HRES. Using smart grid in the HRES will optimally utilize the generating resources to reschedule the loads depending on its importance. This paper presents a new proposed design and optimization simulation program for techno-economic sizing of grid-independent hybrid PV/wind/diesel/battery energy system using Cuckoo search (CS) optimization algorithm. Using of CS will help to get the global minimum cost condition and prevent the simulation to be stuck around local minimum. A new proposed simulation program (NPSP) is acquainted using CS to determine the optimum size of each component of the HRES for the lowest cost of generated energy and the lowest value of dummy energy, at highest reliability. A detailed economic methodology to obtain the price of the generated energy has been introduced. Results showed that using CS reduced the time required to obtain the optimal size with higher accuracy than other techniques used iterative techniques, Genetic Algorithm (GA), and Particle Swarm Optimization (PSO). Numerous significant outcomes can be extracted from the proposed program that could help scientists and decision makers.