基于柔性耦合思想的新型电子数据保护方法

目前的电子数据保护已经逐渐引入了生物特征识别技术,使攻破难度大幅提高,但市场上流行的这类保护技术还存在很大缺陷,单纯地用生物特征代替传统密码没有在实质上改动整个保护体系的构架,从而使系统的安全性能无法获得根本性的提高.本文通过分析这类保护系统的具体流程,考察潜在的薄弱环节,并提出了柔性化的系统设计思想,实现了一种新的数据保护方案,对数据保护系统的改进有着积极的意义.     

钛改性锰矿的除砷效果及机理研究

天然锰矿是一种廉价、易得的除砷矿物材料,为了进一步提高天然锰矿的除砷效果和吸附容量,采用TiCl4对广西桂林天然锰矿进行改性,并对其改性的条件进行优化。实验结果表明最佳的改性条件为:TiCl4浓度为10 mg/L,浸泡时间为18 h,pH=3.05,振荡吸附时间为1 h。与天然锰矿的去除效率(82.95%和77.93%)相比,改性锰矿对As(Ⅲ)和As(Ⅴ)去除率分别可达94.87%和99.31%,相应的饱和吸附量分别为3.48 mg/g和3.27 mg/g,较天然锰矿各自提高了1.25 mg/g和1.21 mg/g。改性锰矿对As(Ⅲ)的吸附符合Freundlich等温吸附模型,对As(Ⅴ)的吸附更符合Langmuir等温吸附模型。     

某电子方舱舱内热环境的模拟研究

目的以某电子方舱为研究对象,分析在现有结构条件下,空调所提供的冷量能否满足舱内电子设备正常工作要求和人员舒适要求。方法分析和研究舱内的传热问题,采用FLUENT软件,并结合κ-ε两方程紊流模型与SIMPLE算法对方舱内的热环境进行三维数值模拟。结果在保证空调送风温度和速度不变的前提下,送风角度分别为30°和0°时,都能基本保证电子设备正常工作要求和舒适性要求。当送风角度为30°时,方舱降温效果较好。结论通过分析得到方舱制冷系统设计的不足之处,并提出了改进制冷系统冷气通路的方法,对今后方舱的制冷系统设计改进具有指导意义。     

改性锰矿的除砷性能研究

利用共沉淀—煅烧法对天然锰矿进行改性,研究了铁锰摩尔比(Fe/Mn)、pH、温度、共存离子对改性锰矿除砷效果的影响。采用X射线荧光光谱(XRF)、傅立叶红外光谱(FTIR)、扫描电镜(SEM)对其进行表征,探究改性锰矿除砷机理。结果表明:(1)Fe/Mn为12∶1时对As(Ⅲ)有最大去除率(88.63%),4∶1时对As(Ⅴ)有最大去除率(84.25%)。(2)弱酸性、中性及弱碱性的溶液反应环境有助于改性锰矿对砷的吸附。(3)Ca~(2+)促进砷吸附,HCO_3~-抑制砷吸附。(4)改性锰矿对砷的吸附过程符合Langmuir吸附等温方程和二级动力学方程。(5)可利用Na_2CO_3溶液对改性锰矿进行再生解吸,再生5次后的改性锰矿对As(Ⅲ)和As(Ⅴ)的去除率分别为81.27%、75.99%。     

武汉某湖水体中COD变化规律及其成因探讨

通过一年来对武汉某湖水中COD的监测,分析COD变化规律与趋势,探讨其成因,结果显示:湖水中COD随着季节的变化呈明显变化的规律,其成因主要是:湖水及底泥中微生物的活性受季节的影响较大;天然降水量不同对湖水稀释程度不同;底泥的污染物释放量受温度影响。据此,提出保护湖水的措施。     

基于复杂场景下步态识别技术研究

步态识别是指通过识别人的身体体形及行走姿态来分析人的身份,其物理基础是每个人不同的生理结构和行走习惯.目前,步态识别技术已在全国多地公安部门开展实战应用并取得非常不错的成绩,为案件侦破提供大量有价值的线索并有力提升了警务工作人员的办案效率,为公安部门侦查破案增添了一项新型技术手段.     

生物炭添加对土壤中抗生素和抗性基因的环境行为影响研究进展

近年来,土壤抗生素和抗性基因污染已成为我国新兴的环境问题,生物炭作为土壤改良剂施用到土壤后会影响抗生素和抗性基因的环境行为.本文从我国土壤中抗生素和抗性基因污染现状和潜在风险出发,概述了生物炭添加土壤对抗生素的吸附、解吸及老化的影响,分析了生物炭特性、土壤类型、抗生素种类,和温度、pH值、共存物质等吸附条件对生物炭添加土壤吸附抗生素的影响,阐述了生物炭添加对土壤中抗生素和抗性基因迁移、消散、生物有效性,以及酶和微生物的影响,并对生物炭控制土壤中抗生素和抗性基因的研究前景进行了展望,拟为土壤中生物炭调控技术的发展提供参考.     

贲亭酸甲酯生产中恶臭污染分析及治理实践

实验室和工业实践中表明,活性炭吸附、硫酸碳化和高锰酸钾氧化对此类恶臭物质的处理具有一定的效果,100g活性炭对异戊烯醇的最大吸附量可达到36g,100mL98%的硫酸可处理异戊烯醇30g;在采取冷凝回收、活性炭吸附和硫酸碳化工程措施后,臭气的排放浓度低于100(无量纲),厂界臭气浓度低于20,可稳定地实现达标排放。     

基于深度学习的建筑破坏状态智能评估研究

地震发生后需要对震害区域建筑物破坏等级进行快速评估,以便于震后辅助决策和应急救援。通过分析建筑物外立面震害照片数据,挖掘不同建筑破坏等级与其立面图像特征潜在的映射关系,建立基于震害图像数据的建筑破坏状态智能评估深度学习方法,并应用于都江堰的地震调查数据。首先,训练获得了DeeplabV3+图像语义分割深度神经网络模型,实现在震后复杂背景下的建筑物外观整体的分割提取。进一步,利用迁移学习进行ResNeXt网络参数训练用于图像分类,实现建筑物地震破坏等级的评估。分析了都江堰地震现场调查数据,实验结果表明,所提方法能够较精细地将建筑破坏划分为基本完好、损坏和倒塌三类,准确率达到90.33%。评估模型可直接应用于震后建筑状态的较精细评估,且对外立面图像拍摄角度无较高要求,对图像背景鲁棒,可避免环境因素影响。相较于人工判断,研究方法提高了工作效率,缓解了调查者主观性判断带来的离散性影响,具有良好的应用潜力。     

页岩气开采压裂返排水对污泥活性的影响

页岩气开发压裂返排水潜在环境风险,针对返排水经济环境友好的生物处理技术开发,以实际返排水和污水处理厂活性污泥为受试对象,通过呼吸测量实验,调查了返排水对活性污泥硝化活性和有机物氧化活性的影响,进一步识别了戊二醛,苯扎氯铵（ADBAC）和盐度对活性污泥的抑制作用.结果表明,返排水对活性污泥有机物氧化活性抑制极弱,对硝化活性抑制极强,半抑制浓度（IC₅₀）分别为75.5%,10.09%;戊二醛,苯扎氯铵（ADBAC）和盐度对硝化活性的IC₅₀分别为0.0589,0.0194,3.63g/L.活性污泥系统去除返排水中有机物具有可行性,若需同时脱氮则具有较大约束;戊二醛,苯扎氯铵（ADBAC）和盐度3种抑制因子对硝化活性抑制较强,杀菌剂与盐度的IC₅₀呈数量级差异,返排水生物处理尤其需要关注杀菌剂的影响.