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1.
随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术(径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络)对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属(Cr、Cu)、营养盐(TN、TP)、持久性有机污染物〔PBDEs(多溴二苯醚)、HCH(六氯环己烷)〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术(递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等)构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术(小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等)建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值. 相似文献
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通过对2014—2016年湖体水质中氮素质量浓度分析,结合出入湖总氮浓度、水量、湖体水生生态等影响因素,发现太湖水体中总氮浓度呈现逐年下降的趋势,各监测点位总氮为0.530 mg/L~5.51 mg/L,时空分布不均,差异明显。时间上,总氮浓度表现为春季最高,夏季和秋季最低,且月均值变化曲线呈现出规律的正弦函数波形。空间上,总氮浓度大致表现出由西部湖区向东部湖区递减的趋势,呈现西部湖区﹥北部湖区﹥南部湖区﹥湖心区﹥东部湖区。要改善湖体水质,不仅要切断污染源,而且要加强水生生态功能修复。 相似文献
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环境因素是指一个组织的活动、产品或服务中能与环境发生相互作用的要素。一个组织欲建立环境管理体系必须以识别重大环境因素和消除对环境有害的因素为目的.由此而确定组织的环境方针、目标和指标,采用相应的管理手段。应当说识别重大环境因素是管理体系明确管理对象的重要环节。对于不同组织类型、不同生产工艺和不同规模.环境因素可以千差万别。本文以生物发酵溶酶提取生产抗生素过程中的主要环境因素及其控制措施进行分析.以期与大家共同探讨。 相似文献
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6.
本研究是一种疏水型煤粘结剂,该粘结剂由啤酒厂下脚料麦根、麦糟与适量碱熔液作用,经加热搅拌、保温一定时间,即成化学改性多聚物粘结防水剂.该粘结防水剂有较高的粘结性,为煤粉混辗压制的型煤,强度高、耐水性好,便于贮存运输.本研究为有机可燃物,利于燃烧而不产生污染物,生产设备简单,容易实现,格价较低,投资少,效益高,是当前较理想型煤粘结剂. 相似文献
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本刊讯 9月18日,山东省招远市招金矿业股份有限公司在夏甸金矿举行了“招金矿业矿山救护专业技术比武”活动。 相似文献