生物可利用铅的铋膜电极微分电位溶出法测定研究

研究了镀铋膜电极替代镀汞膜电极的微分电位溶出分析法(DPSA)测定铅的方法,考察了同位镀铋膜测定铅的条件.结果表明,在HAc-NaAc介质中铅可在镀铋膜电极上得到灵敏的微分电位溶出峰,结合三步连续萃取利用标准加入法对城市污泥样品中的生物可利用铅进行测定,避免了镀汞膜电极带来的健康与环境危害,结果较满意.     

中小型湿法磷酸和磷复肥装置技术进步综述

近16年来，我国的中小型湿法磷酸和磷复肥装置发展很快，针对湿法磷酸和磷复肥装置国产化技术，从工艺、单元操作及设备，以及粉状MAP、硫基NPK、尿基NPK和硝基NPK等方面进行了回顾，并对这些国产化技术的推广前景提出看法。     

毛细管膜生物反应器中加沸石对膜污染的影响

通过处理生活污水时毛细管膜污染状况的研究，考察了膜水通量随沸石投加量而变化的情况。在操作压力为0．025MPa，膜面流速为0．8m/s，p(MLSS)为3000mg／L的条件下，与不投加沸石直接处理生活污水相比，沸石的投加使膜水通量上升，总阻力下降；试验还探讨了沸石最佳投加量问题。结果表明，沸石的投加可改善膜面泥饼性质，提高水通量，是一种积极的膜污染防治手段。     

污水快速净化器处理乳品废水的试验研究

本试验采用污水快速净化器,以硫酸铝(AS)和聚合氯化铝(PAC)为混凝剂处理乳品废水,研究其投加量与浊度和COD去除率之间的关系,确定出硫酸铝的最佳投加量为390mg/L,聚合氯化铝的最佳投加量为320 mg/L。同时研究了最佳无机混凝剂(PAC)与有机助凝剂聚丙烯酰胺(PAM)在废水处理中的协同作用,得出PAC(240 mg/L) PAM(0.5mg/L)是最佳、最经济的组合方式。     

多糖巨球对甲基橙的吸附研究

以马铃薯淀粉为原料,采用反相悬浮法制备了多糖巨球,利用可见光光谱仪研究了多糖巨球对甲基橙的吸附特性。结果表明,甲基橙初始质量浓度、pH值和温度对多糖巨球的吸附量影响明显。当多糖巨球投入量为1 g、pH为6.848、温度为20℃时,吸附率达99.4%。利用Langmuir和Freundlich等温吸附模型对多糖巨球等温吸附曲线进行了描述,实验结果符合Freundlich模型(R2=0.999)。     

一种轻量级的处理器核性能分析框架

面向国产处理器核心性能提升的实际需求,针对处理器核RTL设计中可能出现的性能缺陷问题,提出了一种基于RT L仿真的轻量级处理器核性能分析框架.该性能分析框架基于定向和随机测试激励,通过对基准处理器核(Base Core)和新一代处理器核(New Core)的RT L设计进行快速模拟仿真,并对模拟结果进行对比分析,从而发现New Core在RTL设计过程中可能引入的性能缺陷.基于该性能分析框架,结合实际应用场景给出了测试方法和测试结果.实践表明,该性能分析框架能够快速对New Core的RT L设计的性能预期进行验证,从而发现New Core在RT L设计过程中可能引入的性能缺陷,有效加速新一代处理器核的研制进程.     

国产异构系统上的HPCG并行算法及高效实现

HPCG基准测试程序是一种新的超级计算机排名度量标准.该测试基准主要用于衡量超级计算机解决大规模稀疏线性系统的能力,更贴近实际应用,近年来广受关注.基于国产超级计算机研究异构众核并行HPCG软件具有非常重要的意义,其不仅可以提升国产超级计算机HPCG的排名,还对很多应用提供了并行算法、优化技术等方面的参考.面向某国产复杂异构超级计算机开展研究,首先采用了分块图着色算法对HPCG进行并行,并提出一种适用于结构化网格的图着色算法.该算法并行性能高于传统的JPL、CC等算法,且着色质量高,运用于HPCG后,迭代次数减少了3次,整体性能提升了6%.分析了复杂异构系统各个部件传输的开销,提出一套更适用于HPCG的任务划分方法,并从稀疏矩阵存储格式、稀疏矩阵重排、访存等角度开展了细粒度的优化.在多进程计算时,还采用内外区划分算法将核心函数SpMV、SymGS中的邻居通信操作进行了隐藏.最终整机测试时,性能达到了国产超级计算机峰值性能的1.67%,与单节点相比,整机弱可扩展性并行效率达到了92%.     

基于国产处理器增量式实时交通流预测算法及实现

针对城市交通难以处理大量数据且实时性差等问题,提出了根据增量式城市交通流数据预测拥堵情况的一种基于国产处理器的L-BFGS(limited-memory BFGS)算法。该算法通过存储向量序列计算Hessian矩阵,改进Two-Loop算法求下降方向,在Spark集群中并行处理时收敛速度快,适用于实时性要求强的城市交通场景。实验结果证明,L-BFGS预测算法完全可以在国产平台上对大规模的实时交通数据流进行快速建模、预测,在改善城市交通管理水平提供有效支撑的同时也丰富了国产芯片的应用领域。     

国产遥感影像分类技术应用研究进展综述

遥感影像分类技术为我国遥感影像应用于生态建设、绿色发展、乡村振兴、脱贫攻坚和“一带一路”构建等提供了重要的技术支撑,在服务经济社会发展、建设美丽中国、保障民生安全等方面具有重要意义。近年来,大数据、人工智能技术的飞速发展,使得国产遥感影像在分类应用的研究取得重大发展。简要分析了遥感影像分类技术及每阶段存在的问题;对国内主要六个系列遥感卫星数据进行了概述;综合分析了国产遥感影像基于像元的、混合像元的、面向对象的、基于深度学习的四种分类方法,并探讨其在分类应用中的研究进展,通过国产遥感影像分类领域中的应用情况,进一步在方法上对四种分类分别进行比较分析;提出国产遥感影像分类应用中存在的问题,对未来国产遥感影像应用发展的趋势进行了预估。     

基于GA-ANN模型的A2/O工艺运行参数优化

影响A~2/O工艺运行的参数有许多,这些因素相互联系、相互作用,影响工艺效率.为了弥补控制单一变量法或者设计正交试验法的不足,综合考察多种运行参数对工艺运行效果的影响,建立了基于遗传算法进行全局寻优的神经网络模型(GA-ANN模型),并应用于某城市污水处理厂A~2/O工艺的运行优化.获得该厂调试运行期间154组有效监测数据后,随机选取2/3的数据用于GA-ANN模型的求解,1/3的数据用于模型的检验,对工艺运行参数进行优化,得到最佳运行参数组合.结果显示,建立基于遗传算法的神经网络模型用于A~2/O工艺运行参数的优化是可行的,可以为污水处理厂运行参数的设置提供理论参考,对调试工作、提高工艺运行效率具有一定的实际指导意义.