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1.
为研究在常温(21±1)℃条件下不同搅拌方式对于厌氧氨氧化污泥复壮及运行影响,采用3组反应器(R1、R2、R3)搅拌方式分别为连续搅拌、间歇搅拌、间歇搅拌方式(R2、R3转速不同),对系统复壮及运行过程的脱氮性能、颗粒污泥性能等进行分析.结果表明,R1、R2、R3分别用10,2,2 d的时间氨氮、亚硝酸盐氮去除率接近100%,R2、R3的厌氧氨氧化速率更高,更适合厌氧氨氧化菌生长;周期实验结果可知,间歇搅拌方式形成的水流流化状态较弱,使反应器呈较低溶解氧的时间较长,更易抑制AOB活性,从而提高厌氧氨氧化菌活性;R1系统提供剪切力大,且持续与基质溶液接触,产生EPS多,稳定运行时期末,R1、R2、R3的颗粒污泥平均粒径为723,675,649μm. 相似文献
2.
对超重力场条件下Cu熔体中的氧化夹杂进行受力分析,建立夹杂颗粒沿超重力方向上的运动速度与运动距离方程,并通过理论计算分析重力系数、夹杂物特性(尺寸、种类、含量)以及熔体温度对夹杂物在超重力场中运动行为的影响。计算结果表明,超重力场能强化Cu熔体中氧化夹杂的定向分离过程,其中重力系数、夹杂物尺寸、夹杂与熔体之间密度差(固液密度差)对夹杂颗粒运动行为影响较大。较大的重力系数、夹杂物尺寸以及固液密度差均有利于夹杂物的上浮去除。 相似文献
3.
采用改性溶胶凝胶法和水热合成法制备了掺C多孔纳米TiO2,并以其为载体制备了一种RuAg/TiO2-C甲醇催化剂。采用X射线衍射(XRD)、透射电镜(TEM)、X射线能谱(EDS)和X射线光电子能谱(XPS)等对催化剂进行了表征,测定了其对甲醇的电催化氧化性能。实验结果表明,RuAg的负载和C的掺杂能提高TiO2对甲醇的电催化性能,RuAg/TiO2-C对甲醇电催化的循环伏安曲线中未见甲醇氧化中间产物的氧化峰,0.544 V处有一个较大的甲醇氧化峰,其峰电流密度5.8 mA/cm2,RuAg/TiO2-C比商用PtRu/C催化剂具有更高的催化活性和抗毒性,RuAg合金的负载以及RuAg合金与掺C多孔纳米TiO2载体之间较强的相互作用是其对甲醇催化性能提高的主要因素。 相似文献
4.
在液相条件下以苯甲醇为原料,次氯酸钠溶液为氧化剂,2,2,6,6-四甲基哌啶-1-氧自由基(TEMPO)为氧化催化剂,在连续流微通道反应器中液相氧化合成苯甲醛。考察了苯甲醇与次氯酸钠溶液的物质的量配比、催化剂用量、反应温度、溶剂以及停留时间对苯甲醛合成的影响,并进行了工艺优化。结果表明:当次氯酸钠与苯甲醇的物质的量比为1.25∶1、苯甲醇与TEMPO的物质的量比为1∶0.01、苯甲醇与DMF的体积比为1∶10、 pH=8、反应温度为0℃、停留时间为10min时,苯甲醛的收率可达95.1%。 相似文献
5.
为解决基于视频流的人体关键点检测效果不佳及视频流切片后可能会发生运动模糊的问题,提出了一种改进的RetinaNet-CPN网络对人体关键点进行检测,有效解决切片后运动模糊图像的干扰并提高了人体关键点的检测准确率.视频流切片后,先用改进的RetinaNet网络检测出图片中的所有人并对每个目标框做模糊检测,对大于阈值的目标框做去模糊处理,最后用引入注意力机制的CPN网络提取关键点.将RetinaNet衡量预测框与真实框差异的IOU函数改成DIOU后,在仿真实验中目标检测AP提高了近3%;对于模糊的图片,利用匀速直线运动频谱特征估算出的模糊核与实际模糊核相差不大,对其做去模糊处理后基本能恢复出原清晰图片;同时引入注意力机制为各通道和特征层分配合理的权重,使得CPN检测AP提高近1%,AR提升0.5%. 相似文献
6.
针对现有的广告点击率预估模型未能精准挖掘用户历史兴趣及历史兴趣对目标广告点击与否的影响,提出了一种基于改进Transformer的广告点击率预估模型.该模型采用Transformer网络捕捉隐藏在用户点击序列背后的潜在历史兴趣;同时针对Transformer建模用户历史兴趣无法有效关联目标广告的问题,提出了一种改进的Transformer网络.改进后的Transformer不但有效建模用户历史兴趣,而且考虑了跟目标广告的关联.新模型采用辅助损失函数来监督改进的Transformer对用户历史兴趣的抽取过程,然后采用注意力机制进一步建模用户的历史兴趣和目标广告的相关性以提升模型的预估性能.实验结果表明新模型有效提升了广告点击率的预估效果. 相似文献
7.
针对已有的航运监控图像识别模型C3D里中级表征学习能力有限,有效特征的提取容易受到噪声的干扰,且特征的提取忽视了整体特征与局部特征之间关系的问题,提出了一种新的基于注意力机制网络的航运监控图像识别模型。该模型基于卷积神经网络(CNN)框架,首先,通过特征提取器提取图像的浅层次特征;然后,基于CNN对不同区域激活特征的不同响应强度,生成注意力信息并实现对局部判别性特征的提取;最后,使用多分支的CNN结构融合局部判别性特征和图像全局纹理特征,从而利用局部判别性特征和图像全局纹理特征的交互关系提升CNN学习中级表征的能力。实验结果表明,所提出的模型在航运图像数据集上的识别准确率达到91.8%,相较于目前的C3D模型提高了7.2个百分点,相较于判别滤波器组卷积神经网络(DFL-CNN)模型提高了0.6个百分点。可见所提模型能够准确判断船舶的状态,可以有效应用于航运监控项目。 相似文献
8.
基于深度学习的视频超分辨率方法主要关注视频帧内和帧间的时空关系,但以往的方法在视频帧的特征对齐和融合方面存在运动信息估计不精确、特征融合不充分等问题。针对这些问题,采用反向投影原理并结合多种注意力机制和融合策略构建了一个基于注意力融合网络(AFN)的视频超分辨率模型。首先,在特征提取阶段,为了处理相邻帧和参考帧之间的多种运动,采用反向投影结构来获取运动信息的误差反馈;然后,使用时间、空间和通道注意力融合模块来进行多维度的特征挖掘和融合;最后,在重建阶段,将得到的高维特征经过卷积重建出高分辨率的视频帧。通过学习视频帧内和帧间特征的不同权重,充分挖掘了视频帧之间的相关关系,并利用迭代网络结构采取渐进的方式由粗到精地处理提取到的特征。在两个公开的基准数据集上的实验结果表明,AFN能够有效处理包含多种运动和遮挡的视频,与一些主流方法相比在量化指标上提升较大,如对于4倍重建任务,AFN产生的视频帧的峰值信噪比(PSNR)在Vid4数据集上比帧循环视频超分辨率网络(FRVSR)产生的视频帧的PSNR提高了13.2%,在SPMCS数据集上比动态上采样滤波视频超分辨率网络(VSR-DUF)产生的视频帧的PSNR提高了15.3%。 相似文献
9.
在竹条表面缺陷检测中,竹条表面缺陷形状各异,成像环境脏乱,现有基于卷积神经网络(CNN)的目标检测模型面对这样特定的数据时并不能很好地发挥神经网络的优势;而且竹条来源复杂且有其他条件限制,因此没办法采集所有类型的数据,导致竹条表面缺陷数据量少到CNN不能充分学习。针对这些问题,提出一种专门针对竹条表面缺陷的检测网络。该网络的基础框架为CenterNet,而且为提高CenterNet在较少的竹条表面缺陷数据中的检测性能,设计了一种基于从零开始训练的辅助检测模块:在网络开始训练时,冻结采用预训练模型的CenterNet部分,并针对竹条的缺陷特点从零开始训练辅助检测模块;待辅助检测模块损失趋于稳定时,通过一种注意力机制的连接方式将该模块与采用预训练的主干部分进行融合。将所提检测网络与CenterNet以及目前常用于工业检测的YOLO v3在相同训练测试集上进行训练和测试。实验结果表明,所提检测网络的平均精度均值(mAP)在竹条表面缺陷检测数据集上比YOLO v3和CenterNet的mAP分别提高了16.45和9.96个百分点。所提方法能够针对形状各异的竹条表面缺陷进行有效检测,且没有增加过多的时耗,在实际工业运用中具有很好的效果。 相似文献
10.
VOCs是形成臭氧的重要前体物,加强VOCs治理是现阶段控制臭氧污染的有效途径.废气生物处理装置为满足新的排放要求改造前应先对废气组分进行分析,并筛选合适的菌种进行接种以降低后续提标装置的投资.可采用吸附技术或高级氧化技术对生物处理装置出气进行提标处理.提标工艺如采用吸附技术需考虑吸附剂脱附产生物质的再处理. 相似文献