蛇纹石-黏土复合颗粒除氟的动态实验研究

为研究蛇纹石-黏土复合颗粒的除氟性能,采用室内动态实验探讨了复合颗粒在不同氟离子浓度、不同吸附柱高度和不同流速下对含氟水除氟效果的影响及其吸附动力学过程.试验结果表明:吸附剂的动态吸附容量与吸附剂高度、原水氟离子浓度呈正相关,而与进水流速呈负相关;吸附剂传质区长度与进水流速、吸附剂高度及原水氟离子浓度均呈正相关.吸附动力学拟合结果显示:蛇纹石-黏土复合颗粒对水中氟的吸附动力学符合Yoon and Nelson方程,平衡吸附容量与吸附剂高度呈正相关,与进水流速呈负相关.随着初始氟离子浓度的增加,到达吸附平衡时间缩短,吸附容量逐渐增大.     

蛇纹石吸附含氟地下水试验研究

以辽宁阜新含氟地下水为研究对象,采用室内静态试验方法,进行了蛇纹石吸附含氟地下水试验研究。结果表明,对于氟离子质量浓度5 mg/L的200 m L含氟地下水,在反应温度30℃,pH值为6.0,反应时间为2 h,振荡速度为150 r/min条件下,400 mg蛇纹石对氟离子吸附效果最佳,吸附容量可以达到2.326 mg/g,对氟离子去除率达到95.49%。蛇纹石对氟离子的吸附较好地符合Freundlich吸附等温模型,吸附过程符合准二级动力学模型。     

超声滚压对铝合金表面质量和耐磨性影响研究

使用多珠平面滚压加工刀具对叉车举升液压缸表面实施滚压加工和超声滚压加工。通过激光共聚焦显微镜、光学显微镜和显微硬度仪对加工后的试样进行表面三维形貌、金相组织和硬度表征的研究。开发相应的分子动力学模型并对加工前后的试样进行干摩擦试验,对比研究超声滚压对液压缸铝合金表面摩擦磨损性能的影响。试验结果表明,与滚压加工相比,超声滚压加工进一步降低了表面粗糙度。磨损结果表明,超声滚压加工改变了试样表面的微观结构,改变了试样的磨损机制,提升了试样的抗磨损性能,可有效提高液压缸使用寿命,降低泄漏量。     

高浊度水净水厂水处理工程设计

针对内蒙古磴口高浊度水净水厂水处理的问题进行了讨论,根据实际情况,提出在选择常规处理工艺的同时,采用辐流式预沉池降低原水的浊度,使水厂出水满足了GB 5749—2006生活饮用水卫生标准,为高浊度水水厂建设和改造提供了参考依据。     

蛇纹石-粘土复合颗粒吸附地下水中氟离子实验研究

为高效解决含氟地下水污染问题,采用室内静态实验方法,利用粘结挤压法制备的新型吸附剂蛇纹石-粘土复合颗粒对含氟地下水进行吸附实验研究,分析了在不同投加量、反应时间、振荡速度、pH值、温度、初始氟离子浓度条件下蛇纹石-粘土复合颗粒的除氟性能,并探究了除氟机理.实验结果表明,处理200 mL、5 mg/L的含氟地下水,蛇纹石-粘土复合颗粒投加量500 mg、反应时间120 min、振荡速度120 r/min、pH值6.5～7.0、温度30℃时效果最佳,氟离子去除率达94.32％;去除率随原水氟离子浓度的增大而逐渐减小.吸附动力学拟合结果表明,蛇纹石-粘土复合颗粒吸附剂对氟离子的吸附作用符合准二级动力学方程,吸附等温线符合Freundlich等温吸附模型;应用2.0 mol/L的明矾对蛇纹石-粘土复合颗粒浸渍12 h进行再生效果较好,再生率为78.93％.     

电子皮肤热点核心材料及其在生命健康领域中的应用研究进展

人体皮肤能够感知外界的信息,在与外界交流中起着重要的作用。模仿人体皮肤特性和环境感知能力的电子皮肤在医疗监控、仿生假肢与机器人触觉感知等领域中有着广泛的应用。与传统的可穿戴传感器相比,电子皮肤更轻、更灵活、更具延展性,而且具有无线、透明、与人体皮肤兼容等特性,已成为新兴的研究领域之一。电子皮肤可以连续检测人体的大量物理和生化参数、人体运动、气体等,以实时监测人体健康、体育运动以及各种环境中的气体。本文综述了电子皮肤所使用的最新材料,包括零维（0D）、一维（1D）、二维（2D）和三维（3D）微纳米材料、聚合物材料、水凝胶材料及其复合材料等;详细归纳了基于这些热点核心材料所构建的电子皮肤在健康监测、运动监测以及气体监测等生命健康领域中的应用;指出了电子皮肤在研究过程中依然存在着成本高、工艺复杂等技术难题,但电子皮肤发展趋势朝着多功能化和多种外界刺激同步检测发展,并且在医疗设备、机器技术及未来的制造领域中应用前景广阔。     

基于遗传算法改进的一阶滞后滤波和长短期记忆网络的蓝藻水华预测方法

河湖藻类水华形成过程中所具有的突发性和不确定性,导致对藻类水华爆发预测准确性不高。为解决此问题,以叶绿素a的浓度值作为蓝藻水华演化过程表征指标,提出基于长短期记忆（LSTM）循环神经网络（RNN）蓝藻水华预测模型。首先,用遗传算法改进的一阶滞后滤波（GF）优化算法对数据进行平滑滤波处理;然后,搭建GF-LSTM网络的蓝藻水华预测模型,实现对水华发生的精准预测;最后,以太湖水域梅梁湖区域的采样数据为样本,对预测模型进行检验,并与传统的RNN和LSTM网络进行对比。仿真结果表明,提出的GF-LSTM网络模型平均相对误差控制在16%~18%,而RNN模型的预测平均相对误差为28%~32%,LSTM网络模型的平均相对误差为19%~22%,对采用数据的平滑性处理效果较好,预测精度更高,对样本具有更好的适应性,克服了传统RNN模型在长期训练时出现的梯度消失与梯度爆炸缺点。