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活性炭烟气脱硫技术在烧结厂得到了广泛应用。在活性炭的高温再生过程中,会形成单质S。单质S被洗涤时,会形成S胶体进入制酸废水。S胶体因具有强粘结性,若不去除,易导致设备堵塞。因此,需系统分析单质S的形态特征,并开发针对性的去除技术。本文采用Raman、FTIR等方法分析单质S的形态,利用浊度法分析S在废水中的变化特征。基于电荷中和的原理,利用S胶体与废旧活性炭粉的复合实现快速分离,S胶体去除率可达99%以上。新方法的应用避免了S胶体进入废水处理系统和后续制酸系统,且分离后的活性炭粉复合物可返烧结做燃料使用。 相似文献
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利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。 相似文献
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针对现有矿用电动机振动信号故障特征提取方法存在依赖参数设置、频率混叠、信号失真等问题,提出了一种基于双树复小波变换的矿用电动机振动信号早期故障特征提取方法。利用双树复小波变换对采集的矿用电动机振动信号进行分解,得到各层双树复小波系数,并采用软阈值滤波对各层双树复小波系数进行滤波处理,滤波处理后的双树复小波系数经双树复小波变换重构获得去噪信号。应用结果表明,该方法能有效去除电动机振动信号中噪声,提取的早期故障特征能很好地反映电动机实际运行工况,为电动机早期故障诊断提供了有效依据。 相似文献
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文章结合某堤岸工程实际,针对该工程中的水泥搅拌桩实施过程存原问题展开探讨,旨在为同类工程提供参考实例。 相似文献