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酸胁迫对铜藻早期生长阶段的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
为探究低pH胁迫对大型藻类早期生长的影响,以铜藻 Sargassum horneri 为研究对象,设置pH=3.5、4.5、5.5、6.5处理组和自然海水对照组,以不同处理时间分别对铜藻孢子和幼体进行胁迫实验。孢子实验中,于铜藻孢子附着前、后对其进行15、30、60、120 min的酸胁迫,以附着率和脱落率表征低pH对孢子附着的影响;幼体实验中,持续将铜藻幼体暴露于酸性条件下,以脱落死亡率表征pH对幼体的致死效应。结果显示,在短时间酸胁迫下,酸度对铜藻孢子附着的影响显著,附着率随pH值的下降而降低;胁迫时间对孢子的附着影响显著,附着率随胁迫时间的延长而降低,pH值与胁迫时间无交互作用;而当孢子已充分附着后,短期酸胁迫并没有显著影响孢子体的存活。在长时间酸胁迫下,与对照组相比,所有处理组铜藻幼体的存活率均显著降低。研究表明,低pH会对铜藻孢子、幼体的存活生长产生不利影响,并且这种影响在铜藻早期发育的不同阶段有所不同。 相似文献
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以铸造厂热处理过程中外排废水为例,在实际灰色格调形势下,通过对多目标统观类比判定,使废水处理工艺条件的选择更趋优化,合理且用于废水处理中。 相似文献
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为促进我国全氟辛基磺酸及其盐类和全氟辛基磺酰氟(PFOS/PFOSF)的削减和逐步淘汰,防控环境风险,迫切需要对淘汰、废弃的含PFOS/PFOSF产品、副产物以及生产和使用过程中产生的含PFOS/PFOSF废物进行安全无害化处理处置. 调研和数据分析结果表明,2021年我国已停产PFOSF,2002—2020年我国PFOS/PFOSF的生产总量约为2 120 t. 我国典型含PFOS/PFOSF液态废物包括废弃消防泡沫、消防泡沫使用后收集的残液、废弃电镀镀液、工艺或清洗废水、废有机溶剂,以及固态/半固态废物有蒸(精)馏釜残、废水处理污泥、污染土壤、电镀滤渣、废吸附剂和过滤材料等. 目前针对液态废物,可行的PFOS/PFOSF非破坏处理技术主要有活性炭和树脂吸附、膜滤、混凝,可行的PFOS/PFOSF破坏处理技术有焚烧/水泥窑、超声降解和亚/超临界水处理技术,但在应用时都有一定的前置条件;针对固态/半固态废物,可行的PFOS/PFOSF非破坏处理技术包括稳定化和废物填埋,而焚烧/水泥窑是目前最为可行的PFOS/PFOSF破坏处理技术. 建议根据我国典型含PFOS/PFOSF废物的特点采取相应可行的处理处置技术,在应用成熟技术的同时,适当尝试采用亚/超临界水处理技术、超声降解技术以及其他较新的技术;对PFOS/PFOSF物质含量≥50 mg/kg的废物采用可行的破坏技术处置,对PFOS/PFOSF物质含量<50 mg/kg的废物经稳定化预处理后方可进入填埋场. 相似文献
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目的为模拟海洋工程与水下科考装备电池的真实使用情况,进行随机电流放电下的锂离子电池老化实验,通过高斯过程回归模型进行电池剩余寿命预测。方法从数据驱动方法中选取具备不确定性表达能力的高斯过程回归模型,选定核函数后通过训练数据来优化超参数建立预测模型。用随机应用下的电池充放电循环实验数据验证预测结果。结果与SE核函数相比,基于Matern核函数的模型预测效果更优。训练数据越多,预测起始点越大,模型预测绝对误差越小、MAPE与RMSE值更低。对两种不同实验温度、不同随机电流放电模式下的三组电池,模型预测绝对误差大多在40 cycle内,MAPE与RMSE值分别低于0.06、0.09,均能实现准确剩余寿命预测。结论对于随机应用下的锂离子电池剩余寿命预测,高斯过程回归模型具备高精度与适用性。 相似文献
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目的提高极端海况下船舶的适航性和动力性。方法针对能量型和功率型锂离子电池不同工作特性,设计半主动式船舶混合锂离子电池储能系统拓扑结构,提出基于模糊控制理论的功率分配策略,并根据锂离子电池荷电状态(StateofCharge,SOC),限制其最大充放电电流。结果提出的控制策略可充分发挥钴酸锂电池的功率特性和磷酸铁锂电池的能量特性,直流母线电压波纹小于2%。结论在极端海况下,船舶混合锂离子电池储能系统可减少磷酸铁锂电池放电循环次数和放电深度,延长磷酸铁锂电池组的使用寿命,平抑脉冲负载扰动,提高船舶电网稳定性。 相似文献
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目的针对海洋平台不间断电源(Uninterrupted Power Supply,UPS)可靠性要求高,工作环境复杂等特点,建立一种基于多模型粒子滤波的海洋平台UPS故障诊断系统。方法该系统基于飞思卡尔芯片建立各模块间的通信,并根据锂离子电池故障实验后的参数建立故障模型,通过条件概率对海洋平台UPS的正常、过充、过放和过热四类状态进行诊断,提高海洋平台UPS的可靠性。结果使用部分实验所得数据测试了诊断系统对单一故障和复合故障诊断的结果,得到诊断算法对过充、过放和过热三种故障的诊断时间在5 s以内,准确率极高。结论测试结果显示,设计得到的海洋平台UPS故障诊断系统可以准确迅速地诊断故障类型。 相似文献
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目的提出一种基于健康因子的SOH估计方法,以准确估计锂离子电池的健康状态。方法选取锂离子电池恒流充电过程中两恒定压差下的时间间隔作为健康因子,基于健康因子估计电池的健康状态。采用高斯过程回归模型进行电池健康状态估计,通过共轭参数法优化超参数。健康因子作为模型输入,输出相应的电池健康状态,并选取NASA不同实验条件下6个电池的实验数据验证该算法。结果所选6个电池估计结果的MAPE与RMSE值均低于0.02。结论选取的健康因子可以较好地表征电池的健康状态,验证了基于健康因子的SOH估计方法的可行性。该方法可以对不同温度、放电倍率、放电深度下的电池进行准确的SOH估计,具有较强的适用性。 相似文献
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