激发粉煤灰制备膨胀剂的可行性研究

针对明矾石较高含碱量而引起的碱集料反应问题,拟采用粉煤灰代替明矾石与硬石膏共同作用的方法来生成具有膨胀作用的钙矾石,试验结果表明,试件具有较好的膨胀率及抗压强度。     

二级处理出水中有机物的分级特性

为研究二级出水中有机物的化学特性,以哈尔滨市W污水处理厂为研究对象,利用XAD树脂将二级处理出水中的有机物分级为5个组分:疏水性有机酸(HPO-A)、疏水性中性有机物(HPO-N)、过渡亲水性有机酸(TPI-A)、过渡亲水性中性有机物(TPI-N)和亲水性有机物(HPI).采用氯化反应实验、可生物降解溶解性有机碳和尺寸分布测定,以及紫外和红外光谱分析考察二级处理出水中不同有机组分的特性.结果表明:HPO-A是加氯消毒时产生三卤甲烷的主要有机组分.各有机组分中,溶解性有机碳(DOC)(<0.025μm)均是主要的有机碳形式和主要的三卤甲烷前体物.各组分的可生化性为:HPI>TPI-A>HPO-A>TPI-N>HPO-N.各组分的芳香性为:HPO-N>HPO-A>TPI-N>TPI-A>HPI.HPO-N和TPI-N中碳氢化合物的含量较高.在二级处理出水中,HPO-A和HPI的含量相对较高,是主要的有机组分.此外,不同有机组分的化学特性不同.     

二级水DOM在活性炭及土壤层处理中的迁移转化

为有效控制污水处理厂二级出水在回用水加氯消毒过程中消毒副产物的产生,通过模拟活性炭(GAC)吸附及土壤含水层处理(SAT)实验,研究二级出水经GAC吸附后进行人工地下回灌过程中溶解性有机物(DOM)的迁移及转化规律.利用XAD-8/XAD-4树脂将水样中的溶解性有机物(DOM)分级为疏水性有机酸(HPO-A)、疏水性中性有机物(HPO-N)、过渡亲水性有机酸(TPI-A)、过渡亲水性中性有机物(TPI-N)和亲水性有机物(HPI).HPO-A和HPI为二级水DOM中最主要组分(占到其DOC总含量的75%).GAC能有效吸附二级出水中HPO-A、HPO-N和TPI-A,而对TPI-N和HPI的去除率较低;后续的SAT能有效地去除GAC去除效果不佳的HPI,使DOM的去除率达到70.1%.GAC在有效去除总THMFP的同时(去除率为55.6%),能有效降低HPO-A、TPI-A、TPI-N的三氯甲烷生成活性(STHMFP);后续的SAT处理使系统总THMFP去除率达到67.2%.与单纯的SAT处理相比,GAC+SAT能够有效地降低各组分的STHMFP.     

城市污水再生水中氮源物质对回用于循环冷却水系统的影响

文中通过腐蚀和阻垢实验，探讨了回用水中NH4^＋-N、NO3^-N和NO2^--N对冷却水系统腐蚀和结垢倾向的影响；对实验结果进行分析。     

"三个到位"办好"易享节"

中石化山西运城石油紧抓"易享节"活动契机,大力开展"10全10美,就在易享节"系列脉冲式营销活动.通过开展誓师大会、邀请目标客户参加内购会等措施,仅9月15日,公司6个县区公司员工内购会销售额达到近百万元,米粮油套餐一千余份,取得了良好效果.     

公寓用微型交互式智能给水、温水系统开发

公寓用微型交互式智能给水、温水系统致力于客户通过手机客户端智能控制室内水箱定时、定量加水及自动加热功能的开发,当温度达到预定值时实时语音提醒用户。用"自动智能通断电路加热"取代传统"保温功效"实现低成本、小功耗、高智能、环保节能的功效。     

水体沉积物中石油类污染物释放的动力学过程实验研究

以延安市主要供水水源-王窑水库底泥为对象，在静态实验条件下，对污染沉积物中石油类污染物释放的动力学过程进行了实验研究。结果表明：水体沉积物中石油类的释放主要取决于间隙水中石油类向上覆水体扩散的速度与强度。在高污染负荷情况下（实验中采用的污染沉积物负荷为59．752g／kg），石油类释放平衡时间长达3个月以上，释放强度可高达29mg／L。建立了沉积物中石油类释放的动力学方程，并利用动力学方程对沉积物中石油类的释放过程进行了模拟，达到较高的精度。     

基于上界单纯形投影图张量学习的多核聚类算法

近年来,多核图聚类（MKGC）受到了广泛的关注,这得益于多核学习能有效地避免核函数与核参数的选择,而图聚类能充分挖掘样本间的复杂结构信息。然而现有的MKGC方法存在着如下问题：图学习技术使得模型复杂化,图拉普拉斯矩阵的高秩特性使其难以保证学到的关系图包含精确的c个连通分量（块对角性质）,以及大部分方法忽略了候选关系图间的高阶结构信息,使得多核信息难以被充分利用。针对以上问题,提出了一种新的MKGC方法。首先,提出一种新的上界单纯形投影图学习方法,直接将核矩阵投影到图单纯形上,降低了计算复杂度;同时,引入一种新的块对角约束,使学到的关系图能保持精确的块对角属性;此外,在上界单纯形投影空间中引入低秩张量学习来充分挖掘多个候选关系图的高阶结构信息。在多个数据集上与现有的MKGC方法相比,所提出方法计算量小、稳定性高,在聚类精度（ACC）和标准互信息（NMI）指标上具有较大的优势。