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水体系重金属污染治理是目前全世界所面临的一个重大挑战。传统治理方法由于成本高、效率低等问题已不符合当今社会可持续发展战略。纳米纤维素凭借其来源丰富、可再生、化学反应活性高、比表面积大、密度低等优点,在水体系重金属离子去除领域有着光明的应用前景。然而,纳米纤维素吸附材料在水体系重金属去除领域还存在吸附量较低,吸附选择性、再生性、性能稳定性较差,制备成本较高等问题,这限制了其在水体系重金属离子去除领域的工业化应用。通过改性和结构设计不断提高纳米纤维素材料的吸附效率是行之有效的途径,本文从化学改性和结构设计两方面出发,系统地综述了纳米纤维素在水体系重金属离子去除领域的研究现状,并对其中存在的科学技术问题进行总结。最后,展望了纳米纤维素在水体系重金属离子去除领域的发展趋势。 相似文献
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售电量预测对优化供电结构以及了解经济走势具有重要意义,然而,传统售电量预测方法难以从售电量及其影响因素的数据中自动抽取到较好的数据特征。为此,文中提出一种基于长短期记忆网络的售电量预测模型,该模型通过分析售电量数据及其影响因素的相关性,提出一种行业聚类方法,该方法根据不同行业的数据特征对相似的行业进行聚类,并根据聚类结果训练长短期记忆网络模型。文中模型能够学习售电量数据以及相关影响因素的数据特征和内在关联关系。实验结果表明,文中所提出的预测模型比经典的预测模型具有更高的准确度。 相似文献
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