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为研究ZnO对水中四环素的光催化降解性能,分别考察了ZnO的吸附能力以及四环素初始浓度、溶液pH值、催化剂投加量等因素对光催化降解四环素的影响。结果表明,ZnO对四环素具有吸附作用,吸附量可达61.97 mg/g,吸附符合准二级动力学方程;反应初期四环素的降解率随着初始浓度的提高而下降,延长反应时间后降解率趋于相同,浓度为5mg/L时降解率最高可达99%;不同pH下四环素的离子形态不同,从而影响到四环素与催化剂的有效结合,因此四环素的降解率随溶液pH的增加先增大后减小,在pH值为7时降解率达到最高为99%;光降解初期催化剂投加量对四环素降解的影响较大,总体表现为随着投加量的增大降解率逐渐提高,无催化剂投加时四环素也可发生光降解,光降解效率最高可达77%,低于催化降解效率。 相似文献
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风电场风电功率短期预测对并网系统的安全、经济和稳定运行具有重要意义。利用C-C法对风电功率时间序列进行了相空间重构;计算了风电功率时间序列的最大Lyapunov指数,两者均证实风电功率时间序列具有混沌特性,可采用混沌方法对其进行预测。利用不同阶数的Volterra自适应滤波器对风电功率进行短期预测。应用于2个不同风电场进行验证,结果显示:Volterra自适应滤波器能够反映出风电功率序列未来变化的趋势,并可以达到较高的一步预测精度,但阶数不同,预测精度不同,阶数越低,精度越高。 相似文献
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研究孔隙结构和煤的成分对电阻率的影响,可为电法勘探在煤矿井下实际工程中的应用提供一定的理论基础。为此,本文选取了6组煤样,进行低温液氮(LT-LN2A)、FE-SEM扫描电镜和电阻率测量实验,结合煤岩导电机理研究煤岩微观孔隙结构和煤的成分对电阻率的影响。结果表明:煤岩孔隙结构对电阻率的影响为多变量因素制约,即呈多元函数关系。煤样的挥发分大小与孔隙率、比表面积分别呈U型变化规律,中等变质煤的孔隙率和比表面积最低,煤质程度对孔隙率的影响大于比表面积。煤样的电阻率随其挥发分的增加而增大,随变质程度的升高而减小,其与孔隙率也呈U型变化关系;微小孔对电阻率的影响大于大中孔,且微、小孔占比高的煤,电阻率较低;大、中孔占比高的煤,由于裂纹和裂隙的出现,电阻率较高;再者,煤样矿物元素种类及含量与其离子导电作用呈正相关,而与电阻率大小呈负相关。 相似文献
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由于通信机制虚拟化及网络化,智能变电站二次回路检修时难以对二次回路进行经济有效隔离。文中建立了智能变电站二次装置一键式隔离系统,并给出系统需要的软件和硬件配置方案。首先介绍了研究理论方法,利用无提取的可扩展标记语言解析方法对智能变电站IEC61850 SCD配置文件进行快速解耦和分析计算,并把站内检修与改扩建过程中的隔离范围问题转化为图信号处理方法中的事件扩散问题,并通过图信号处理技术实现复杂数据处理算法可视化展示。然后给出了SV链路、GOOSE输出链路、GOOSE接收链路和软压板之间的对应规则,明确检修时隔离的范围。最后,对装置隔离的安全措施序列可视化生成,能够直观地显示二次回路的隔离情况,协助现场人员进行检修工作。 相似文献
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为提高高分辨率遥感影像建筑物边缘提取精度和高分辨率特征利用率,提出了一种基于残差分组卷积的高分辨率遥感影像建筑物提取方法.利用多层次编码—解码结构提取影像中建筑物不同尺度特征,同层次特征之间引入密集连接保证高分辨率特征的有效性,相邻层次特征之间引入交换单元增加不同深度的上下文信息交互.使用武汉大学建筑物数据集对模型进行训练及评估,与现有的全卷积神经网络SegNet、UNet和UNet++相比,评价指标recall、IoU、F1等高出2%以上.实验结果表明该网络在对建筑物边缘精准提取方面具有很好的效果. 相似文献
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基于经验模式分解和混沌相空间重构的风电功率短期预测 总被引:3,自引:0,他引:3
风电场发电功率的短期预测对并网风力发电系统的安全与稳定具有重要意义。根据风电功率时间序列非平稳、非周期的特点,文中运用经验模式分解理论将风电功率时间序列分解为随机分量和趋势分量,对随机分量采用径向基函数神经网络进行混沌预测;趋势分量采用最小二乘支持向量机进行混沌预测,拟合各分量的预测值得到最终的预测结果。以云南某风电场数据对所提出的模型进行验证,证明了该预测模型比传统人工神经网络预测模型具有更高的预测精度,可为风电功率预测提供参考。 相似文献