水处理填料用丝瓜络的界面偶合改性研究

采用微波加热的方法,利用硅烷偶联剂KH-550开展对水处理应用中易于降解的丝瓜络进行表面改性的研究。拟通过减少纤维表面的羟基,以降低丝瓜络的亲水性,达到提高纤维耐微生物腐蚀性、延长使用寿命的目的。结果表明,碱预处理对丝瓜络的吸湿性能影响显著(P0.01),增加纤维表面的粗糙度,有利于后续的改性;通过NaOH和KH-550的质量分数分别为2%和5%,浸泡和微波反应时间分别为60 min和60 s条件下的改性,丝瓜络的吸水率比未改性时下降了22.43%;正交实验表明,微波处理时间和KH-550含量这2个因素对改性效果的影响显著(P0.01);对丝瓜络改性效果的影响大小顺序为:KH-550含量微波处理时间NaOH含量浸泡时间;优化条件为:NaOH和KH-550的质量分数分别为2%和1%,浸泡和微波反应时间分别为30 min和180 s。     

芥菜疙瘩红色素的制备及其稳定性与抗氧化活性

通过单因素试验对芥菜疙瘩红色素的制备条件进行优化,使用AB-8大孔吸附树脂对其进行纯化;分别研究pH值、光照以及食品添加剂对红色素稳定性的影响;通过检测该色素对1,1-二苯基-2-三硝基苯肼（1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl,DPPH）自由基、2,2''-联氮-双-3-乙基苯并噻唑啉-6-磺酸[2,2''-azino-bis（3-ethylbenzothiazoline-6-sulfonic acid）,ABTS]阳离子自由基和羟自由基的清除能力以及对中波紫外线（ultraviolet radiation b,UVB）照射损伤的人表皮角质形成细胞（HaCaT）的保护作用,来探究其抗氧化活性。结果表明：芥菜疙瘩红色素制备的最佳温度为80℃,最适加热时间为3 h,乙醇提取的最适浓度为80%（体积分数）,通过AB-8大孔吸附树脂纯化后,获得芥菜疙瘩红色素,其得率为（3.26±0.014）%。芥菜疙瘩红色素在酸性环境中保持稳定,微酸近中性时色素保存率显著降低;高温光照显著降低红色素溶液的稳定性,但对固体状态的红色素影响较小;糖类添加剂和抗氧化剂对红色素无明显影响,Mg2+、Ca2+、K+以及柠檬酸具有增色作用,而焦亚硫酸钠会显著降低色素溶液保存率。该色素对DPPH、ABTS+、羟自由基均具有显著的清除能力;通过提高UVB损伤细胞（HaCaT）中超氧化物歧化酶（superoxide dismutase,SOD）活性和还原型谷胱甘肽（glutathione,GSH）含量,降低丙二醛（malondialdehyde,MDA）含量的方式发挥抗氧化和保护细胞的作用。     

新型生物滤床-人工湿地耦合系统强化处理生活污水研究

通过构建基于自通风管网的生物滤床和潜流式人工湿地中试耦合系统,对比了混合过滤石材的原有系统a和采用不同填料的对比系统b的污染物去除效果。结果表明,系统b对COD、NH4+-N、TN和TP的去除率分别为74.10%、94.14%、73.57%和69.53%,优于系统a;填料的优化配置对中试耦合系统污染物去除效率的提升效果显著,系统b对上述指标的去除较原有系统a分别提升了11.00个、11.55个、2.69个和8.09个百分点;生物滤床单元对NH4+-N的去除占主要作用,而潜流式人工湿地单元则对去除COD、TN和TP的贡献较高。温度升高,COD去除率总体呈下降趋势,NH4+-N的去除率呈上升趋势,对TN、TP的去除效果影响不明显。     

基于ARM和uClinux的泵性能监测系统的开发

泵的性能对系统有重要影响,为了对泵的各项参数进行监测,利用ARM和uClinux成功地开发了泵性能参数监测系统.该系统完成对泵性能参数的监测和数据的存储.整个系统采用数据采集板加上位机的开发模式.数据采集板采用单片机完成信号的分类与采集.上位机采用基于ARM和uClinux的嵌入式系统完成数据的接收,显示和存储.数据采集板和上位机之间采用RS232进行通信.目前,该系统已经应用于对潜艇上的泵的性能的监测.该系统很好地实现了对泵的性能的监测,通过对监测得到的泵的运行参数的分析,可以对泵进行故障预测.     

神经网络PID在直流炉汽温控制中的应用

在大型火力发电厂中,由于主汽温对象具有大延迟、大惯性、非线性以及时变性的特性,导致了对其控制比较困难。将PID控制器和具有学习功能的神经网络相结合,是智能控制的一种新的途径。本文针对超临界直流锅炉主汽温对象的调节特点,将中间点温度信号作为前馈引入主汽温调节系统,利用神经网络进行系统辨识,运用单纯形法寻优PID控制参数,达到最优控制效果。     

面向控制系统通信网关的软件设计与实现

大型自动化控制系统通信网络由多种不同的通信子网组成,且各个子网的协议往往各不相同,因而导致扩展性差、改进和维护的工作量大等问题.论文提出模块化通信网关的软件设计方法,把各种通信协议转化为统一的内部协议,用于内部模块的通信,实现软件核心模块与协议种类的分离.当引入新的协议时,只需增加新的接口支持以及协议转化功能.应用表明,该网关具有良好的灵活性和可扩展性.     

面向同步辐射光源图像的可并行智能压缩方法

在建的高能同步辐射光源预计会产生海量原始数据,其中硬X射线实验线站产生的图像数据占比最高且具有高分辨率和高帧率的特点,亟需有效的无损压缩方法缓解存储和传输压力,然而现有通用无损压缩方法对该类图像压缩效果不佳,基于深度学习的无损压缩方法又耗时较长。结合同步辐射光源图像的特点,提出一种在保证图像压缩比前提下的可并行智能无损图像压缩方法。通过参数自适应的可逆分区量化方法,大幅缩小图像经过时间差分后的像素值分布范围,能够节省20%以上的存储空间。将以CNN为基础架构的时空学习网络C-Zip作为概率预测器,同时以数据集为单位过拟合训练模型进一步优化图像压缩比。针对压缩过程中耗时较长的算术编码过程,利用概率距离量化代替算术编码,结合深度学习进行无损编码,增加编码过程的并行度。实验结果表明,该方法的图像压缩比相比于PNG、FLIF等传统图像无损压缩方法提升了0.23~0.58,对于同步辐射光源图像具有更好的压缩效果。     

多网格平台上的高能物理数据共享

当前,高能物理网格计算平台主要依赖于单一的网格中间件与操作系统.而实际上,越来越多的异构资源需要被整合进来.因此,如何在多个平台上(包括不同的网格中间件与操作系统)共享高能物理网格数据是一个基本的研究课题.本文在不改动原有平台的基础上,提出并实现一个网格数据共享系统.基于该系统用户可以透明的在多个平台上管理和共享海量数据.本文主要描述这个系统的体系结构、实现方法、性能优化以及使用场景.     

基于随机森林的高能物理数据放置策略

随着LHAASO高海拔宇宙线等高能物理实验规模的不断扩大,每年需要存储PB级的海量物理数据。高能物理海量存储系统一般采用随机的数据放置策略,没有考虑数据访问场景和服务器节点、存储设备的差异性。针对以上问题,提出一种异构存储环境下基于随机森林算法的数据放置策略,根据存储设备性能差异划分快慢存储池,同时对后期文件的读写访问场景进行预测和识别,综合考虑当前设备负载为数据找到最佳的放置位置。使用真实物理实验数据验证了算法的有效性。