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提出一种基于数据与物理信息混合驱动的固定床吸附穿透深度学习模型(PINN_MOD),采用基于残差自适应网格加密策略联合惩罚因子增强外部数据约束方法,通过最小化损失函数逐步调整神经网络参数逼近固定床双组分气体动态吸附过程偏微分方程(PDE)的解。嵌入物理信息神经网络(PINN)模型可以高保真地求解一维单组分对流-扩散模型和一维单组分固定床吸附模型PDE的正向解和逆向解,但在求解长时间尺度一维双组分固定床吸附模型PDE时存在收敛困难。利用传统有限差分方法(FDM)首先计算一维双组分固定床吸附穿透PDE问题,然后将FDM模拟获得的时空区域内组分浓度数据作为外部约束,联合PINN模型一起求解一维双组分固定床吸附穿透PDE。以填充CALF-20和UTSA-16两种MOF材料的固定床吸附CO2/N2(摩尔比30∶70)混合物为例,采用PINN_MOD模型计算出组分CO2固定床出口穿透曲线,能够较好地复制FDM计算结果,证实了该模型仅依赖于少量外部数据就能有效地获得PDE高保真解。PINN_MOD模型有望在开发面向气体分离应用的新型金... 相似文献
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从广东三水罗非鱼养殖池底泥分离筛选出一株具有高效降氮能力的异养硝化-好氧反硝化细菌L3。通过形态学,生理生化以及16S rRNA基因序列分析鉴定该菌株为青岛假单胞菌Pseudomonas qingdaonensis。研究了该菌株对三种含氮模拟废水的脱氮特性及降氮过程的pH耐受范围,进一步采用响应面法探究了温度、pH、C/N、溶氧量及其交互作用对菌株L3脱氮性能的影响。结果表明,该菌株处理高浓度含氮模拟废水48 h后NH4+-N、NO3--N、NO2--N的去除率分别达到90.50%、65.24%、85.34%,且在酸性条件下(pH=4)有较强的降氮能力;响应面法结果表明菌株最佳脱氮条件为温度29.1℃,C/N为11.7,摇床转速175 r/min,pH为6.2,其中温度、碳氮比及二者之间的交互作用对NH4+-N去除率的影响显著;在最优条件下,菌株L3处理模拟氨氮废水12 h后对NH4 相似文献