超滤技术处理酪蛋白酶解液的研究

采用超滤技术对酪蛋白酶解液进行浓缩分离，分析超滤过程中操作压力、料液pH、料液浓度等因素对膜透过速率的影响。结果表明．控制操作压力在0．35MPa，料液pH在7．0料液浓度为3％时，膜污染程度最轻，膜透过速率高。     

论河流生态环境需水

回顾了生态环境需水量研究的进展，讨论了实现河流各项基本功能目标的河流生态环境用水分类、各类生态环境用水量的计算方法及其间关系。提出了河流生态环境用水量及其阈值确定的各项原则，包括功能性需求原则、分时段考虑原则、分河段考虑原则、主功能优先原则、效率最大化原则、后效最小化原则、多功能协调原则和全河段优化原则。     

遗传神经网络在二维潮流特性模拟中的应用

本文将水动力学模型与遗传神经网络方法结合，对深圳湾生态敏感点潮流的实时变化特性进行了预测。利用人工神经网络得出的模拟结果与经过实测资料验证的海湾二维潮流模型的模拟结果十分吻合，从而说明了将遗传神经网络用于二维潮流运动特征模拟的可行性。     

三门峡水库运行模式对黄河下游水环境的影响

根据黄河下游在三门峡水库20世纪70年代投入运行后的实测资料，考虑水库的不同运行模式以及下游支流的入汇作用，研究了水库对黄河下游的水环境的影响。注意到黄河灌溉用水的主导作用，以河水中离子总量为指标，分析了三门峡水库运行对黄河下游水质的影响。考虑到断流是黄河下游最为突出的生态问题，以全年断流总长度为指标，分析了三门峡水库运行对断流严重程度的影响。研究表明，黄河下游各站离子总量与三门峡水库运行模式以及三门峡-花园口间支流入汇条件有着密切的关系，而且断流严重程度主要受到水库运行模式的控制，据此提出了有利于降低离子总量和减轻断流严重程度，同时又兼顾发电和防洪的三门峡水库推荐运行模式。     

水沙流中颗粒脉动特性

作者利用固液两相流中关于颗粒运动的动理论，对恒定均匀流条件下微观的颗粒速度分布函数变 化以及颗粒脉动强度的宏观特性变化进行了分析，得到了水沙流中颗粒沿纵向和垂向脉动强度变化的理论计算结果。经与水平管流中颗粒运动的实验结果比较，二者比较吻合，从而印证了理论的合理性。     

固液两相流中固体颗粒的垂直分选模型

在单个固相颗粒运动方程的基础上，进一步考虑了多颗粒条件下的颗粒之间的相互作用，并通过对液体流动特性的简化考虑，建立了固体颗粒在水流中运动的垂直分选模型。本文提出的颗粒分选模型建立在细致分析两相流运动过程中颗粒受力特点的基础上，有助于对两相流运动和沉积的各个子过程进行深入的了解，可以模拟各种颗粒在固液两相流中的运动过程和最终状态，经过统计平均得出固相颗粒的运动和分选规律。     

水沙流中的泥沙悬浮(Ⅰ)

近年来用于研究含沙水流中悬浮颗粒垂向浓度分布的理论已有很多。连续性假设虽然被证明在描述流体运动时非常成功，但却不足以描述含沙水流中的离散固体颗粒运动。随机模型能用于研究流动中单个颗粒的运动，但很难解释固体颗粒之间相互作用的机制。本文对各种传统理论进行了综合分析和比较，对已有的典型颗粒浓度分布的一般性解释进行了讨论，并据此提出了今后研究的重点。     

基于自组织理论的黄土坡面细沟形成机理模型

作为面蚀向沟蚀转化的特殊阶段，细沟侵蚀在坡面侵蚀机理的研究中有着重要的意义。本文在对坡面侵蚀特点进行分析的基础上，应用自组织理论的基本思想建立了描述黄土坡面细沟形成和发育过程的模拟模型。分析表明，坡地侵蚀过程中降雨及微地貌对应于自组织系统中的无序输入，而纹沟、细沟和沟网等对应于自组织系统的有序输出。基于自组织理论的机理模型可以定量地预测坡面细沟发育的过程，而这些信息在过去只能依靠实验观测获得。模型预测与相同输入条件下的室内实验结果相近，从而说明了模型的合理性。本模型中未计入雨滴击溅的影响，这一影响也在计算结果中得到了反映。文中还对模型中参数选择的影响进行了讨论。     

天然水中离子对消毒过程中挥发性卤代烃生成的影响

以天然水中的腐植酸为研究对象,用其活性片段苯二酚和天然水作对比,研究了氯化过程中挥发性卤代烃的生成机理,并分析了天然水体中常见离子对氯化反应的影响。结果表明,氯化过     

典型前馈神经网络在潮流模拟中的应用与比较

应用水动力学模型可以在典型情形条件下模拟和预测整个研究区域中潮流运动过程的各个细节，但是对于某些环境与工程问题，人们往往更加关注整个研究区域中某些局部敏感区域在任意条件下的潮流实时变化或快速反馈信息。为了探讨这类问题的解决途径，本文将典型情形下的水动力学模拟方法与前馈型神经网络方法结合，以典型条件下水动力学模拟的结果作为神经网络训练的基础，对深圳湾的潮流运动特性进行了研究。通过论证将神经网络用于二维潮流运动特征模拟的可行性，说明了人工神经网络作为一种非线性动力学系统，能够根据海湾开边界潮流特性有效地模拟研究区域中任一网格对应的水流特性，较水动力学模型更为方便迅捷。利用人工神经网络得出的模拟结果与经过实测资料验证的海湾二维潮流模型计算结果十分吻合。文中对遗传神经网络和其它两种经典的前馈网络(BP网络和RBF网络)的学习能力和模拟效率进行了比较。就三种前馈型神经网络从水动力学数值模拟结果中归纳和提取水动力学信息和数据的能力而言，基于遗传算法的神经网络综合性能最为优越。