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探究煤化工烟道气中毒性成分对微藻的影响是利用微藻固定煤化工烟道气CO2实现减排的关键。本文利用不同浓度的NaHS、Na2SO3和NH3·H2O培养Chlorella pyrenoidosa(C. pyrenoidosa),以探究煤化工烟道气主要毒性成分H2S、SO2和NH3气体水溶物的毒性。实验结果表明:NaHS、Na2SO3和NH3·H2O浓度分别低于1mmol/(L·d)、40mmol/(L·d)和7mmol/(L·d)时对C. pyrenoidosa生长无抑制作用,而且Na2SO3[<40mmol/(L·d)]会显著促进 C. pyrenoidosa的生长;NaHS 添加4mmol/(L·d)时会在生长初期抑制C. pyrenoidosa的生长,NH3·H2O添加35mmol/(L·d)则会直接造成藻细胞的破碎死亡。与对照组相比,NaHS和Na2SO3浓度分别低于1mmol/(L·d)、10mmol/(L·d)时对C. pyrenoidosa的细胞成分无影响;NaHS添加4mmol/(L·d)使藻蛋白含量提高7.13%;Na2SO3添加40mmol/(L·d)使藻蛋白降低13.45%,总糖含量提高42.90%;NH3·H2O的添加会使藻蛋白含量降低,总糖含量提高。微藻生物质整体蛋白质含量较高,可作为蛋白饲料来源。研究结果表明,C. pyrenoidosa对煤化工烟道气中的主要毒性气体有较好的耐受性,利用煤化工烟道气培养微藻具有可行性。 相似文献
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如今,深度学习已被广泛应用于图像分类和图像识别的问题中,取得了令人满意的实际效果,成为许多人工智能应用的关键所在.在对于模型准确率的不断探究中,研究人员在近期提出了“对抗样本”这一概念.通过在原有样本中添加微小扰动的方法,成功地大幅度降低原有分类深度模型的准确率,实现了对于深度学习的对抗目的,同时也给深度学习的攻方提供了新的思路,对如何开展防御提出了新的要求.在介绍对抗样本生成技术的起源和原理的基础上,对近年来有关对抗样本的研究和文献进行了总结,按照各自的算法原理将经典的生成算法分成两大类——全像素添加扰动和部分像素添加扰动.之后,以目标定向和目标非定向、黑盒测试和白盒测试、肉眼可见和肉眼不可见的二级分类标准进行二次分类.同时,使用MNIST数据集对各类代表性的方法进行了实验验证,以探究各种方法的优缺点.最后总结了生成对抗样本所面临的挑战及其可以发展的方向,并就该技术的发展前景进行了探讨. 相似文献
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临兴区块地层非均质性强,具有低孔、低渗、低温、低压的特点,需要后期压裂改造,才能实现工业化气流.随着该区域的钻井数量逐渐增多,储层伤害问题日益突出,笔者对地层进行了敏感性分析,在此基础上,研制了超双疏剂,并对其性能进行了评价.结果表明:超双疏剂能够使岩心孔喉表面润湿性由亲水亲油向疏水疏油转变,有效降低低渗储层发生自吸水锁概率,达到保护储层的目的;同时,3%质量分数的超双疏剂比传统的抑制剂KCl和聚醚胺等具有更好的抑制性能.现场应用表明,加入超双疏剂后的钻井液黏度低、切力高、老化前后性能稳定,应用双疏钻井液体系后现场平均机械钻速提高32.33%,井眼扩大率降低33.89%,作业井日产量平均在35973.5 m3/d. 相似文献
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火电厂空气预热器(空预器)内部的灰尘、烟雾、光照变化等因素导致监控视频画面不清晰,影响监控效果。鉴于此,本文提出一种基于条件生成对抗网络(cGAN)的恶劣工业环境下红外补光监控视频图像清晰化方法。针对获取的红外补光图像样本数据进行预处理,包括高斯滤波去噪以及图像拼接操作,得到低清晰度图像和高清晰度图像的合成图像,低清晰图像作为待重建图像,高清晰图像作为重建图像的理想参考图像,采用建立的cGAN模型对低清晰图像进行重建,调节优化参数生成高清晰图像。试验采用空预器现场监控视频作为训练集对网络模型进行离线训练,实现了空预器红外补光监控图像清晰化处理。本文方法cGAN模型小、训练过程简单、计算效率高、图像清晰化处理效果好,适于相似复杂工业环境下对监控视频图像的恢复和清晰化处理。 相似文献
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随着制冷行业对温室效应和臭氧层破坏等生态问题的重视,自然工质对HFCs类制冷工质的替代是成为一种必然趋势.据统计,二氧化碳是自然工质中最好的.二氧化碳自然工质对环境没有破坏,具有良好的制冷剂特性及应用前景,但是,二氧化碳自然工质也不是没有缺点,所以对二氧化碳制冷系统的研究是必不可少的,改进现有技术方案至关重要,对倡导绿色发展的今天,二氧化碳自然工质发展前景具有无限可能. 相似文献