浅谈废水零排放与钢铁企业的水资源管理

文章针对废水零排放的内涵进行一个深入的研究探讨,并强调废水零排放在工业中实际应用效果,是一种工业理想化状态,是我们当前的重任和努力的目标之一.废水排放逐渐归零的实质是实现企业的废水足迹为零,最终目的是实现新水消耗,外排污水及其污染物同步减少.基于对中国钢协统计的大中型钢铁企业近20年来的用水量机器蒸发损失的水量统计分析...     

穿鞋足迹序列的足迹能量图组表达与识别

目的 现有的足迹研究主要针对赤足和穿袜足迹,取得了较高的识别精度,但需要进行脱鞋配合;而单枚穿鞋足迹由于受到鞋底花纹的影响,识别精度低,主要用于检索。由于穿鞋足迹序列不仅包含人足的结构特征还包含人行走的运动特征,将其用于人身识别会比基于单枚穿鞋足迹的识别精度高。基于此,本文对基于穿鞋足迹序列的身份识别方法进行了研究,提出了穿鞋足迹序列的足迹能量图组表达与识别算法。方法 构建反映人足结构和走路行为特性的足迹能量图组来表达足迹序列,从而进行身份识别。足迹能量图组由步态能量图、步幅能量图和步宽能量图构成。步态能量图反映的是足底各个部位与承痕体相互作用形成的效果以及脚的解剖结构特征;步幅能量图和步宽能量图反映的是行走过程中双脚的空间搭配关系以及运动特征,体现人的行为信息。足迹序列之间的匹配得分由各能量图之间的相似度加权计算,其中加权系数采用铰链损失函数训练而得,各能量图之间的相似度采用归一化互相关函数计算而得。将匹配得分最高的足迹序列对应的标签作为最终的识别结果。结果 根据采集方式、鞋的新旧程度和鞋底花纹种类构建了3个数据集,分别为采用光学成像仪采集的穿日常鞋的穿鞋足迹序列数据集MUSSRO-SR、采用光学成像仪采集的穿同花纹新鞋的穿鞋足迹序列数据集MUSSRO-SS和采用墨拓扫描方式采集的穿新鞋的穿鞋足迹序列数据集MUSSRS-SS。分别在上述3个数据集上进行了识别模式和验证模式实验,识别率分别达到100%、97.65%和83%,等错误率分别为0.36%、1.17%和6.99%。结论 在3种类型不同的数据集上的实验结果表明,本文提出的足迹能量图组能够实现对穿鞋足迹序列的有效表达,并实际验证了基于穿鞋足迹序列的身份识别的可行性。     

钢铁工业水稀缺足迹评价案例研究

水足迹评价能够量化人类活动对水资源环境的影响,并识别改善路径,为水资源可持续利用与管理提供科学参考.本文以典型钢铁工业产品为例,选取包括原材料、能源、烧结、炼铁、炼钢等工序为系统边界,评价其水稀缺足迹,以期促进企业用水科学管理,提高水资源利用效率,推进钢铁企业的整体节水减排.     

赤足足迹识别研究综述

赤足足迹识别技术是图像识别技术的一个分支，在刑侦、医疗以及安全领域发挥着重要作用，有望成为一种新的进行人身识别的手段。但是该技术尚未形成较为统一的框架，也没有一个规范化的流程。为了给今后的研究人员提供指导，需要规范不同足迹图像的识别流程，并对赤足足迹识别技术相关研究进行归纳与总结。首先对赤足足迹识别研究的背景和意义进行阐述，然后回顾该技术的发展脉络，并根据采集方式的不同将赤足足迹图像分为油墨捺印足迹图像、足底扫描图像、光学足迹采集设备采集的足迹图像以及足迹压力采集系统采集的足压图像四类，并指出后两种图像是目前赤足足迹识别研究的热点。之后分别从赤足足迹数据集、图像预处理、识别方法三个方面分析赤足足迹识别技术的研究现状。其中，识别方法分为传统方法和基于深度学习的方法，后者又进一步划分为网络结构创新方法和损失函数优化方法。在给出识别方法的评价指标后，从多个方面对各种方法进行对比。最后指出该技术目前面临的问题，并对其今后的发展方向进行展望。     

赣江流域蓝水绿水资源时空变化分析

在当今的水资源管理中,分析评估气候变化下流域内蓝水、绿水资源的时空变化情形,能为维持生态系统稳定、保障社会经济的发展提供依据.本文利用SWAT模型模拟了赣江流域1960～2013年的水文循环过程,基于趋势分析、Mann-Kendall检验等方法,分析了流域内蓝水及绿水资源的时空变化情况.在空间上看,赣江流域内蓝水及绿水资源多呈上升趋势,只有流域西部、中部少数地区绿水流和蓝水流有下降的倾向,绿水储量在整个流域内都呈现出了显著的上升趋势(P<0.05).在整个流域尺度上,蓝水与绿水资源在过去50年间都呈现出上升趋势,蓝水流、绿水流、绿水储量的变化倾向率分别为11.3mm/10a、4.87mm/10a、16.4mm/10a,其中绿水流、绿水储量自20个世纪90年代后的上升趋势非常显著(P<0.05),而蓝水流则在最近20年间呈现出略微的下降趋势,在未来规划管理中应考虑人类活动取用水对水资源量的影响.