SBR反应器处理番茄酱生产废水的污泥颗粒化过程

针对新疆番茄酱生产废水排放量大、污染严重的现状,在SBR反应器中接种絮状活性污泥,研究了逐步提高COD浓度条件下,污泥除污性能、外观形态、微生物活性与胞外聚合物(EPS)组成的变化规律。反应器运行38 d后,出现了粒径为427～502μm的椭球状颗粒污泥,颗粒污泥周围生物相丰富。颗粒形成后对COD、NH_4~+-N、PO_4~(3-)-P的平均去除率分别为96. 0%、97. 3%、95. 2%。培养50 d的颗粒污泥浓度、污泥体积指数(SVI5)、MLVSS/MLSS、沉降速率分别达到6. 1 g/L、23. 4 mL/g、93. 2%、33～44 m/h。在颗粒化过程中,PN/PS值由1. 82增至3. 17;激光共聚焦显微镜观察显示,蛋白质均匀贯穿整个颗粒截面且增加的速度明显大于多糖;α-多糖、β-多糖主要分布在颗粒外层,蛋白质和多糖共同构成了颗粒骨架。     

美国的生物质能计划

叙述了美国生物质能的发展以及其具体的技术规划和项目管理。     

活着就是希望——试用言语行为理论解读影片《活着》

电影<活着>是中国改革开放以来巍峨的银幕丰碑,它的成功不仅得益于皮影在影片中的贯穿,还得益于影片对白对言语行为的成功运用.本文运用言语行为理论探讨电影<活着>所引发的对"活着"的思考--活着就是希望.     

好氧污泥颗粒化的影响因素

好氧污泥颗粒化是近几年发现的在好氧条件下自发形成的细胞自身固定化过程,是生物膜特殊的生长形式.与传统活性污泥法处理废水相比,好氧颗粒污泥具有良好的沉降性能,较高的生物量和很强的抗冲击负荷能力.文章总结并分析了影响好氧污泥颗粒化的几个主要因素,如进水底物、COD负荷、水力剪切力、溶解氧浓度、选择压、温度、pH、饥饿期、进水中的金属离子等.     

碳化对玻璃纤维增强氯氧镁水泥性能的影响规律及其机理

利用快速碳化试验方法,测定了普通和改性玻璃纤维增强氯氧镁水泥(GRMC)在碳化前后的弯曲应力-挠度曲线,运用XRD分析其碳化产物组成,用SEM观察其显微结构特征与玻璃纤维的腐蚀状况。结果表明:在快速碳化28d后,普通GRMC的水化产物5Mg(OH)2.MgCl2.8H2O(简称5.1.8)碳化为Mg(OH)2.MgCl2.2MgCO3.6H2O(简称1.1.2.6),Mg(OH)2碳化为MgCO3,碳化后的部分MgCl2溶出和流失导致材料基体孔洞较多,结构松散,从而引起普通GRMC的初裂强度降低,极限挠度变大,极易变形;而改性GRMC的水化产物5.1.8在快速碳化条件下保持基本稳定,微观结构未发生显著变化,显示出较强的抗碳化能力,其初裂强度增大,初裂挠度和极限挠度几乎不降低,不易开裂。此外,碳化作用不会导致玻璃纤维的腐蚀,纤维与水泥基体粘结良好,结构致密。     

SWOT定量分析在民族县域旅游规划中的应用——以恭城瑶族自治县为例

本文在对恭城瑶族自治县旅游发展进行SWOT定性分析的基础上,采用定量分析方法,通过专家赋予因子权重和得分,最终得出恭城内部因素得分为-0.35,外部因素得分为0.54,处于坐标轴的第二象限,应选取扭转型战略。据此,提出了恭城旅游发展的"1234"工程,即树立一个旅游主题形象、行销两大区域客源市场、打造三大旅游精品项目、完善四大旅游支撑体系,对恭城旅游业的未来发展具有一定的参考意义。     

基于多变量符号转移熵的癫痫脑电分析

大脑神经元细胞群的异常同步放电是癫痫的病因,这种异常放电是目前诊断癫痫的重要依据。利用复杂度理 论来分析癫痫信号已经成为研究热点,而符号转移熵是反应系统混乱程度的一种非线性指标,在研究癫痫脑电信号特征的提取中有重要的作用。符号转移熵一般都是用来衡量两 个变量之间的动力学特征及方向性信息,忽略了多个变量之间相互作用。本文基于多变量符号转移熵研究分析了癫痫脑电信号,实验中将原始信号符号化后通过数值分析,对导联信号及信号长度的选取以及稳健性分析,表明该方法能够对正常人与癫痫病人的脑电信号进行显著区分,且该算法稳健可靠,该研究结果对临床辅助诊断有帮助。     

一种低损耗低模式串扰渐变型少模光纤

提出了一种纯二氧化硅纤芯、渐变折射率分布的 两模光纤,实现了渐变折射率少模光纤低差分模式群时延和纯二 氧化硅芯光纤低损耗优点的有效结合。采用全矢量有限元方法研究表明,所提出的少模光纤 纤芯采用纯二氧化硅实现了 低损耗,采用纤芯渐变折射率实现了低差分群延迟,包层处采用凹陷折射率实现了低弯曲损 耗,采用模式大折射率差实 现了低模式串扰,采用大有效面积实现了低非线性系数;该光纤具有非线性系数和差分模式 群时延在1.5～1.65 μm波长范围内平坦特性。     

基于卡方特征选择和LDA主题模型的中文短文本分类

中文短文本自身包含词汇个数少、描述信息能力弱,常用的文本分类方法对于短文本分类效果不理想。同时传统的文本分类方法在处理大规模文本分类时会出现向量维数很高的情况,造成算法效率低,而且一般用于长文本分类的特征选择方法都是基于数理统计的,忽略了文本中词项之间的语义关系。针对以上问题本文提出基于卡方特征选择和LDA主题模型的中文短文本分类方法,方法使用LDA主题模型的训练结果对传统特征选择方法进行特征扩展,以达到将数理信息和语义信息融入分类算法的目的。对比试验表明,这种方法提高了中文短文本分类效果。     

苦水玫瑰干花蕾中总黄酮的提取工艺及其主要成分的测定

采用响应面分析法优化苦水玫瑰中总黄酮的提取工艺,在此基础上使用超高效合相色谱(Ultra Performance Convergence Chromatography,UPC2)对总黄酮中的槲皮素和山奈酚的质量分数进行检测。以提取溶剂、液料体积质量比、提取时间和提取温度为响应因子,总黄酮得率为响应值,采用3因素3水平的响应面分析法优化苦水玫瑰中总黄酮的提取工艺参数。结果表明,最佳提取工艺条件为乙醇体积分数66%、液料体积质量比16 mL/g、提取时间120 min,提取温度70℃,在此最优条件下,分别做3次平行实验进行验证,总黄酮提取量为5.85 mg/g,与模型预测值5.87 mg/g基本相符。说明了响应面模型可较好地预测苦水玫瑰总黄酮的提取量,对提取条件参数的优化具有可行性。实验还研究了苦水玫瑰总黄酮中槲皮素和山奈酚的测定方法。槲皮素和山奈酚在一定范围内线性良好,相关系数为0.998 2～0.999 3;精密度RSD均低于1.76%;平均回收率为96.05%～101.15%。该方法能够满足苦水玫瑰总黄酮中槲皮素和山奈酚的快速检测。