活性污泥沉降比过高对SBR工艺运行的影响及对策

结合陕化化肥公司合成氨装置污水处理站的实际运行情况,阐述活性污泥沉降比SV30过高对SBR工艺运行和污泥活性的影响,指出引起活性污泥沉降比SV30过高的原因是SBR池排泥不及时、初沉池淤泥沉积太多和污泥浓缩池压泥不及时等,并提出相应的控制措施和调节手段。     

电子书包环境下智慧课堂的构建及发展研究

随着信息技术在教育中的应用不断深入,智慧课堂教学逐渐成为研究热点。将智慧教育理念应用于课堂教学,构建数字化、智能化的课堂环境,可以实现学习方式个性化、过程可视化、结果检测精准化,为优化课程资源结构和课堂教学的多元化提供动力,让学生在轻松愉快的学习氛围中主动学习。大数据、微课以及电子书包等信息类技术手段广泛运用,促使教育信息化的发展不断进步。本文立足于电子书包环境,探索电子书包环境下智慧课堂的构建及发展,以期为相关的研究提供参考,从而推动我国新时代教育事业的进一步发展。     

基于深度学习的大采高工作面矿压预测分析及模型泛化

综采工作面矿压显现的分析与预测对于复杂地质条件下工作面顶板管理,保证矿井生产安全具有重要意义。采用关系型数据库储存液压支架工作阻力数据以及利用工作面推进过程中矿压显现的时序特性,采用SQL语言,运用长短时记忆网络(Long Short Time Memory,LSTM)深度学习方法,以红庆河矿31101大采高综采工作面矿压规律为研究对象,对工作面支架工作阻力、支架不平衡力、支架安全阀开启情况及初次来压与周期来压等矿压显现规律进行分析;基于建立的数据库,预测了红庆河大采高工作面矿山压力,预测结果表明LSTM方法较BP神经网络预测更具准确性。为进一步讨论本研究采用的LSTM网络模型的泛化能力,在采用布尔台42103大采高工作面、上湾矿12401大采高工作面少量矿压数据的前提下,使用迁移学习方法,对矿压数据进行预测检验,结果表明:LSTM模型具有很好的泛化能力,相比于不使用迁移学习方法,迁移学习可提高模型的泛化能力。最后,探讨了模型在3个大采高工作面矿压预测表现的差别,发现数据量本身对模型预测行为影响较大,增大数据量可弥补原始数据缺失等问题。在预测模型基础上设计了周期来压预警模型,集成形成相应矿压分析与预警系统,经工程验证判定预警系统分析效果良好。     

超级胍胶增稠剂的实验研究

超级胍胶是一种应用最先进的工艺精细生产加工的天然胍胶增稠剂,为了更好的发挥超级胍胶的性能,对其高分子结构进行了表征、对其分子量进行了测定,同时,表征了超级胍胶高分子溶液网络结构,并阐述了分子结构的特点及其对压裂液性能的影响。通过优选低水不溶物含量、低使用浓度的新型压裂液增稠剂超级胍胶,可有效降低压裂液残渣含量,减小对储层渗透率及裂缝导流能力的伤害。     

锰氧化物催化氨氮氧化的电子转移路径研究

将附有MnO_x的活性碳颗粒(MnO_x/AC)作为燃料电池(FC)的阳极,以研究锰氧化物(MnO_x)催化氨氮氧化过程的电子转移路径。结果表明,有MnO_x附着的活性碳在FC(MnO_x/AC-FC)中对NH_4~+-N的去除率比原始活性碳在FC(AC-FC)中对NH_4~+-N的去除率高1.3倍,且MnO_x/AC-FC的最大电流密度为26.0 m A/m~3,而AC-FC无电流产生。这表明MnO_x可作为电子介体把NH_4~+-N中的电子从阳极传递到阴极,最终被阴极电子受体的O_2接收。当添加质量浓度1 mg/L的Mn~(2+)于MnO_x/AC-FC电解液时,与无Mn~(2+)添加相比,NH_4~+-N的去除率增大至48.8%,可能是Mn~(2+)在MnO_x的自催化作用下能形成新的MnO_x,为催化氨氮氧化提高了更多的活性位,促进了NH_4~+-N的去除。     

大采高综采工作面收尾、撤除期间的技术研究

3上908大采高工作面收尾时在满足撤除支架需要的同时,还需要考虑到现场作业安全、职工劳动强度、资源回收等多方面的因素。采用的造撤除方法为:锚网(索)梯复合支护法支护顶板,即先铺设金属网,金属网下打锚杆、锚索,锚杆之间用钢筋梯连接的支护方法,工作面收尾期间确实遇到了前所未有的困难和压力。收尾造撤面条件历时近一个月的时间,花费了大量的人力、物力。