基于织物传感器和mVGG-FCN深度学习 算法的坐姿识别

为了解决目前使用的坐姿识别技术存在成本高、操作复杂等问题,设计一种柔性传感单元并制成柔性传感阵列坐垫,提出了一种深度学习网络结构,通过实验对5种不同的坐姿进行识别,平均准确率达到98.46%。该方法将柔性传感坐垫与深度学习结合,提供了一种成本低、普适性强的方案,有助于提示青少年及久坐人群的坐姿问题,从而改善因坐姿问题导致的并发症。     

沸石强化SBR处理印染丝光高氨氮废水

以印染丝光高氨氮含量废水为研究对象,利用投加天然沸石粉的序批式活性污泥法反应器(ZSBR)实现高氨氮废水的亚硝化。结果表明,通过沸石对氨氮的吸附-解吸作用可以维持反应器内适宜的游离氨(FA)含量,从而实现ZSBR亚硝化的快速启动。系统在受到高含量FA的抑制作用后,通过控制进水氮负荷调控系统内较低的FA来恢复ZSBR的亚硝化。高通量测序分析表明,ZSBR内氨氧化菌(AOB)得到了快速增殖,而硝化菌(NOB)受到抑制被淘洗。对于高氨氮的丝光废水,通过改变充水比(单周期内进水体积与ZSBR总有效体积之比)控制进水氮负荷在合理的范围内,系统依然可以稳定运行,且最高氨氮转化去除负荷可达1.12 kg/(m~3·d)。     

基于吸附-生化解吸实现低浓度氨氮废水的亚硝化

探究了基于沸石生物固定床反应器(ZBFB)的吸附-生化解吸实现低浓度氨氮废水稳定亚硝化的可行性。当进水NH_4~+-N为50 mg/L左右时,ZBFB在吸附-生化解吸循环操作后的吸附出水NH_4~+-N都可稳定低于5 mg/L;当解吸温度为27℃时,ZBFB在前34个周期内的亚硝化生化解吸显著,出水亚硝化率(NAR)大于90%,但从第35个周期起,因硝酸盐氧化菌(NOB)对低游离氨(FA)的逐步适应,亚硝化生化解吸被破坏;逐步提升生化解吸温度可迅速恢复ZBFB的亚硝化生化解吸,并在生化解吸温度稳定在36℃时,ZBFB生化解吸出水NO_2~--N和NO_3~--N浓度分别稳定在259. 0～281. 2 mg/L和3. 2～12. 1 mg/L,对应的NAR保持在95. 5%～98. 8%,表现出稳定的NO_2~--N积累效果,实现了稳定亚硝化生化解吸。QPCR分析表明,相比于未升温条件下的生化解吸,控制生化解吸温度为36℃时ZBFB的amoA表达量明显大于Nitrobacter sp. 16S和Nitrospira sp. 16S的表达量,进一步验证了通过吸附床层升温恢复和实现ZBFB稳定亚硝化生化解吸的可行性。     

余甘子多酚响应面法优化提取及其抗氧化活性研究

以余甘子干粉为原料提取余甘子多酚,比较了乙醇浓度、浸提时间、温度、pH、料液比及提取次数对总多酚提取率的影响,并以乙醇浓度、浸提时间、温度、pH为考察因素,采用RSA响应面分析法,确定了余甘子多酚提取的最佳工艺参数,即乙醇浓度为60%,浸提温度50℃,浸提时间4h,pH3.50。在此优化工艺下余甘子多酚提取率为0.218gGAE/g,还原力为1.019。同时,以茶多酚、维生素C、维生素E及BHT为对照,测定了余甘子多酚对DPPH、超氧阴离子及羟基自由基的清除活性及抗脂质过氧化活性。结果表明,余甘子多酚具有较强的抗氧化活性,是一种极具潜力的抗氧化剂。