乡村污水处理技术探讨

安徽省近年来城市污水处理率大幅提高,但在有效控制点源污染的同时,还应采取适当措施防治量大面广的乡村面源污染。根据目前我省乡村的经济现状及环境特点,结合当地的经济条件、自然地理、气候、生物构成、生态环境特征,研究适合当地的乡村生活污水实用节能处理技术,力求探索出一条适合我省乡村实情,基建投资少、能耗省、运行费用低、稳定性好、管理方便、适用面广的乡村污水处理技术,以推进乡村广大面源的节能降耗和治污减排,人与自然和谐相处,走生态良好的文明发展之路。     

冲天炉炉料的简便计算法

炉料计算表中,横座标表示原材料中某种元素含量的百分数(％),纵座标表示该原材料占全部金属装料量的百分数(％),横座标和纵座标交点的数值就是该原材料所带入的某种元素的数量占全部金属装料量的百分数。     

基于深度迁移学习的大雾等级智能认知方法研究

已有雾气检测模型存在缺陷以及深层神经网络优化存在困难。模仿人类认知模式,借鉴迁移学习和闭环控制理论思想,探索了一种基于动态交错组卷积的雾气等级智能认知方法。首先,构建交错组卷积层以降低卷积运算的通道冗余;其次,构建可区分性测度指标和认知决策信息系统,获取雾气图像多层次差异化简约特征空间数据结构;再次,设计深层随机配置网络分类器,构建具有强泛化能力的分类准则;最后,基于广义误差和熵理论,仿人类反复推敲比对的认知模式实时评测雾气等级认知结果的可信度,基于迁移学习机制实现雾气图像多层次差异化特征空间及其分类准则的自寻优重构,对可信度低的雾气图像进行再认知。15 000幅大雾图像的平均识别率为95.98%,实验结果表明,所用方法与其他算法相比,增强了模型的泛化能力,提升了模型的认知精度。     

紅外綫干燥鑄型

鮑尔謝伏斯克机械制造厂鑄造車间的砂型是用室式干燥炉和活动焦炭干燥爐烘干的,因此使得車間的有效面积大为縮小。此外,用活动干燥炉烘干还使得車間的空气变得很骯髒,并需要特殊的維护設备和馬达功率为37瓧的空气压縮机以产生干燥时所需的压縮空气。砂型的质量由于干燥得不均勻往往是很低劣的。室式干燥炉的干燥周期長达5～6小时,而移动式干燥爐烘干中等复杂程度的砂型也得3～4小时之久。目前该車間已采用紅外线来干燥砂型了。干燥时是采用莫斯科灯泡厂出品的220伏500瓦的紅外綫灯泡,但也可以用功率較小的灯泡。为了安装灯泡,制造了几个大小不同的專用木架,木架上裝有按棋盤形分布的灯泡插头(見圖)。灯泡裝在木架上,其間的縫隙应該很小,因为射綫的方向几乎是垂直于干燥平面的。     

超疏水棕榈生物质材料的研发

采用乙酰化改性和硅烷后整理的方法,处理棕榈纤维,制备超疏水生物质材料,通过静态接触角对其疏水性能进行表征。结果表明:乙酰化改性最优工艺为乙酸酐在乙酸体系中的体积分数为55%、高氯酸铝质量浓度为3.75mg/mL、浴比为1∶20、温度为55℃、反应时间为0.5h;硅烷后整理最优工艺为三氯十八烷基硅烷溶于甲苯中的体积分数为0.01%、浴比为1∶100、反应时间为60min,测得静态接触角为155.2°。     

基于选择性集成核学习算法的固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量

城市固废焚烧(MSWI)过程排放的二噁英(DXN)是被称为"世纪之毒"的持续性污染物。该过程的多阶段、多温度区间的物理化学特性导致DXN排放浓度的机理模型难以构建。工业实际中通常以月或季为周期耗时近1周时间在实验室以离线化验方式滞后检测。针对这些问题,提出了基于选择性集成(SEN)核学习算法的DXN排放浓度软测量方法。首先,基于先验知识给出候选核参数集和候选惩罚参数集,采用核学习算法构建基于这些超参数的候选子子模型;然后,耦合优化和加权算法对相同核参数的候选子子模型进行选择与合并,进而得到基于不同核参数的候选SEN子模型集合;最后,再次采用优化和加权算法获得结构与超参数自适应的多层SEN软测量模型。采用UCI平台水泥抗压强度和焚烧过程DXN数据验证了所提方法的有效性。     

基于选择性集成核学习算法的固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量

城市固废焚烧(MSWI)过程排放的二噁英 (DXN)是被称为“世纪之毒”的持续性污染物。该过程的多阶段、多温度区间的物理化学特性导致DXN排放浓度的机理模型难以构建。工业实际中通常以月或季为周期耗时近1周时间在实验室以离线化验方式滞后检测。针对这些问题，提出了基于选择性集成(SEN)核学习算法的DXN排放浓度软测量方法。首先，基于先验知识给出候选核参数集和候选惩罚参数集，采用核学习算法构建基于这些超参数的候选子子模型；然后，耦合优化和加权算法对相同核参数的候选子子模型进行选择与合并，进而得到基于不同核参数的候选SEN子模型集合；最后，再次采用优化和加权算法获得结构与超参数自适应的多层SEN软测量模型。采用UCI平台水泥抗压强度和焚烧过程DXN数据验证了所提方法的有效性。     

基于多源数据特征融合的球磨机负荷软测量

针对磨矿过程球磨机负荷(ML)难以实时检测,生产中主要依靠人工经验判断负荷状态的难题,依据磨机筒体振动、振声、电流等信号与磨机负荷间存在相关性、信息互补与冗余的现象,提出基于多源数据特征融合的球磨机负荷软测量新方法.该方法由时域滤波、时频转换、特征提取、特征选择及软测量模型5部分组成.采用快速傅里叶变换(FFT)将滤波后的筒体振动及振声时域信号转换成频域信号,根据研磨机理将频域信号划分为低、中、高3个频段,采用核主元分析(KPCA)分别提取各个频段的非线性特征,选择振动、振声频域特征与电流时域特征的融合信号作为模型输入,建立基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的磨机负荷软测量模型.实验结果表明,该方法与基于主元分析-最小二乘支持向量机(PCA-LSSVM)方法和单传感器方法相比,磨机负荷参数预测精度较高.     

基于潜在特征选择性集成建模的二噁英排放浓度软测量

二噁英(Dioxin,DXN)是导致城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)建厂存在"邻避现象"的主要原因之一.工业现场多采用离线化验手段检测DXN浓度,难以满足污染物减排控制的需求.针对上述问题,本文提出了基于潜在特征选择性集成(Selective ensembl...     

斯太尔曲轴一次锻造成型

本文根据斯太尔曲轴的特殊结构，改进曲轴空间的分模方式，一次锻造成型。