医院照明系统LED灯电气特性及节能效益分析

针对医院照明系统中常规照明灯具存在发光效率低、能耗高等问题,结合国家标准对医疗建筑照明指标要求及照明工程改造实例,对LED灯的电气特性及节能效益进行了分析。研究结果表明:LED灯具有较大节能潜力和负荷波动自适应调节特性,能很好地满足医院各功能建筑和医护部门对照明的不同需求,为医院绿色照明的实施奠定基础。同时,LED照明系统还能兼顾病患的生理节律营造良好疾病治疗和疗养康复环境,改善就医环境,提高医院人性化服务水平和病患康复率。     

煤气化废水深度处理实验研究

针对当前煤气化行业排污达标问题,提出一种基于吸附-生化处理工艺的处理工艺。采用实验对比的方法,设置三组不同的实验方案,以陕西省某公司的煤气化废水作为处理实验对象,在不同水焦比和不同吸附方案下,取样进水口、吸附出水和曝气池出水口中的水,并进行测定,得到经吸附-生化处理后的废水CODcr值最小,并且重金属离子浓度在正常运行范围,达到排污标准,说明该工艺具有一定可行性。     

2 500 t/d生产线预热分解系统的降阻节能改造

我公司4号窑为一条2 500 t/d生产线，回转窑规格为Φ4.0 m×60 m，预分解系统为单系列五级窑尾预热器带在线型分解炉。     

碱性工业废水吸收二氧化碳调节pH值的研究

碱性工业废水的pH值调节需要添加硫酸,硫酸根离子的引入影响了后续各生化处理装置中的污泥,导致出水效果不佳。本研究利用变压吸附工段产生的二氧化碳废气代替硫酸调节废水pH值以规避上述问题。结果显示:调节出水pH稳定控制在6.5～7.5之间,IC厌氧污泥浓度提升至9000～10000 mg/L,IC厌氧出水COD下降至800～1000 mg/L,好氧污泥浓度提升至3000～3500 mg/L,好养出水COD下降至110～120mg/L,每年减排COD 21.02 t,减排氨氮3.15 t,减排二氧化碳2803.2 t。     

融合信任和基于概率矩阵分解的推荐算法

针对推荐精度不准确、数据稀疏、恶意推荐的问题，提出融合信任基于概率矩阵分解（PMF）的新推荐模型。首先，通过建立基于信任的协同过滤模型（CFMTS）将改进的信任机制融入到协同过滤推荐算法中。信任值通过全局信任及局部信任计算获得，其中局部信任利用了信任传播机制计算用户的直接信任值和间接信任值得到，全局信任采用信任有向图的方式计算得到。然后，将信任值与评分相似度融合以解决数据稀疏、恶意推荐的问题。同时，将CFMTS融入到PMF模型中以建立新的推荐模型——融合信任基于概率矩阵分解模型（MPMFFT），通过梯度下降算法对用户特征向量和项目特征向量进行计算以产生预测评分值，进一步提高推荐系统的精准度。通过实验将提出的MPMFFT与经典的PMF、社交信息的矩阵分解（SocialMF）、社交信息的推荐（SoRec）、加权社交信息的推荐（RSTE）等模型进行了结果的对比和分析，在公开的真实数据集Epinions上MPMFFT的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）比最优的RSTE模型分别降低2.9%和1.5%，同时在公开的真实数据集Ciao上MPMFFT的MAE和RMSE比最优的SocialMF模型分别降低1.1%和1.8%，结果证实了模型能在一定程度上解决数据稀疏、恶意推荐问题，有效提高推荐质量。