酸处理菹草制备生物乙醇和甲烷过程研究

文章通过以水生植物菹草为研究对象,对水生植物制备生物乙醇和甲烷过程进行了比较分析,并利用稀酸处理提高其生物可降解性。试验结果表明:对于产乙醇过程,最优的预处理条件为硫酸质量分数2%、温度125℃、时间2h,在此条件下,乙醇产量达75.70mg/g;而对于产甲烷过程,最优的预处理条件为硫酸质量分数2%、温度115℃、时间2h,最大产甲烷量为110.56mL/g。X射线衍射仪分析结果显示稀酸预处理后菹草纤维素结构受到不同程度的破坏。分析表明厌氧产甲烷过程效率更高,更适于菹草资源化。研究结果可为水生植物的能源化利用提供技术参考。     

BAF预处理微污染水源水反冲洗试验研究

文章采用曝气生物滤池(BAF)预处理微污染水源水,对反冲洗参数、最佳反冲洗工况下出水SS和不同挂膜方法下系统反冲洗前后生物量变化进行了试验研究。试验结果表明:气冲洗强度、水漂洗时间、气预冲洗时间分别是反冲洗前后滤池生物活性变化率、反冲洗结束时出水浊度及反冲洗能耗的最大影响因素;BAF预处理微污染水源水最佳反冲洗工艺条件如下:气冲洗强度为7.5L/(s·m2),气预冲洗时间为6min,水冲洗强度为1.5L/(s·m2),气水联合冲洗时间为4.5min,水漂洗时间为4min。在最佳反冲洗工况下,反冲洗出水SS变化基本与反冲洗出水浊度变化相吻合;反冲洗前后,接种挂膜、自然挂膜下系统生物量分别减少27.43%、21.44%。     

降雨条件下考虑非饱和渗流的黄土滑坡灾变分析

采用滤纸法测试,并根据SWCC理论模型Van Genuchten方程拟合,得到非饱和土-水特征曲线,同时根据Van Genuchten统计传导模型估计渗透系数曲线.针对降雨诱发型黄土滑坡,建立边坡二维分析模型,以Mohr-Coulomb准则作为滑坡破坏依据,以非饱和土渗流理论为依托,进行渗流分析和稳定性分析.通过分析降雨不同持时坡体内部孔隙水压力的变化规律,揭示降雨入渗机理.结果表明,随降雨时长增加,滑坡土体由非饱和状态向饱和状态过渡,坡体孔隙水压力不断增加,水位线不断向上抬升.稳定性分析结果表明,降雨持续时间越长,滑坡稳定系数越低,降雨开始前滑坡稳定系数为1.005,滑坡处于蠕动变形阶段,与现状滑坡体上裂缝发生发展相符合;雨强120 mm/d持续降雨48 h时稳定系数为0.978,滑坡为不稳定状态;降雨持续2.5 h时,滑坡由欠稳定状态转为不稳定状态,由蠕动变形阶段进入滑动阶段,反映了滑坡稳定状态对降雨极为敏感.     

一种局部与全局特征相结合的主题域识别模型

传统的主题域识别技术主要局限于单一领域，缺乏领域间的交互式协同，难以保证识别结果的准确性，因此提出一种局部与全局特征相结合的主题域识别模型.该模型一方面基于实体在领域内的局部特征进行局部识别，另一方面基于领域间协同作用、领域相关度等全局特征对各个局部识别结果进行一致化趋近，从而使识别结果更全面、有效.另外，针对相似矩阵的更新时机、协同作用的量化以及迭代终止条件的设定三个方面对主题域识别算法进行了优化.通过实验验证了本文所提出的关键技术的可行性和有效性.     

视频镜头分割与关键帧提取算法研究

为了解决关键帧提取算法性能因特征选取单一而受视频类型多样性限制等问题,提出了一种基于多特征的关键帧提取方法 .该方法在检测到的每个镜头内,采用颜色特征、小波统计特征和SIFT局部特征计算视频帧间综合相似度矩阵.然后采用一个改进的谱聚类算法将镜头帧分组,每一组的中心帧被选择作为关键帧,其中关键帧的数目通过计算聚类不稳定性的极小值进行估计.通过实验利用F1分数、保真度和镜头重构度等评估标准验证了该方法的有效性.     

基于NSTPNT的风电系统可靠性对风电预测误差灵敏度

研究电力系统可靠性对风电预测误差的灵敏度,量化风电预测误差对可靠性的影响,可为风电并网系统的优化调度与备用规划提供参考依据.实际风电预测误差的分布未知,给灵敏度计算带来困难.本文首次提出非标准三阶多项式正态变换方法,推导非标准正态假设下多项式系数的解析表达式,实现将风电预测误差转换为同期望,标准差正态随机变量的多项式形式.将转换后的风电预测误差,代入含备用最优负荷削减模型,评估风电系统可靠性.提出可靠性指标对风电预测误差期望,标准差的灵敏度解析算法.算例验证了非标准三阶多项式正态变换方法与预测误差分布参数可靠性灵敏度算法的准确性.分析备用容量与标准差变化对预测误差可靠性灵敏度的影响.     

多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法

针对传统的核相关滤波跟踪算法特征表达不足且不能解决尺度变化导致的跟踪失败问题,提出了一种多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法。首先,在位置预测阶段,利用Hue和梯度方向直方图两种特征和各自的位置滤波器作用得到的输出响应值,自适应分配权重实现目标位置的预测。其次,在尺度预测阶段,通过在目标位置采集多尺度图像,组成样本独立训练尺度滤波器,并根据样本的尺度滤波响应值,对目标的尺度进行估计,使跟踪算法能够适应目标的尺度变化。最后利用两帧图像间的差异性,自适应调整学习率,进行位置滤波器的更新。实验结果表明,改进算法相较于传统的核相关滤波跟踪算法,在跟踪成功率和跟踪精度上分别提高了25%和13%。当目标尺度变化较大时,改进算法仍能稳定跟踪。     

MIV-SVM-BPSO模型在铀矿堆浸中的应用

利用某矿区ZQ7堆浸柱实测数据作为建模分析样本,建立MIV-SVM、BPSO-SVM、MIV-SVM-BPSO三种模型,对铀矿堆浸进行建模仿真。其中,平均影响值(MIV)算法,可对影响铀矿浸出率的特征因子进行排序;离散二进制粒子群(BPSO)算法可筛选出最优的特征子集;而改进的MIV-SVM-BPSO模型,则是将排序后的优良子集作为后续BPSO算法的部分种群,进而对样本进行仿真实验。结果表明,MIV-SVM-BPSO模型的模拟效果均比单一的MIV-SVM和BPSO-SVM模型好,该模型具有有效降低数据维数,在小样本条件下学习更加有效,建模采样过程更快,模拟精度更高的优点;将浸出液体积,Eh_出,Fe■,Fe~(2+)_出作为铀矿生物堆浸工艺的主要控制因数可降低生产成本,提高铀矿浸出率。     

神木气田低渗致密储层特征与水平井开发评价

鄂尔多斯盆地东部神木气田是长庆气区目前增储上产的重要组成部分，系统研究其储层特征、空间叠置结构及水平井开发适用性对气田科学开发具有重要意义。实验分析表明，神木气田山西、太原组储层岩石类型主要为岩屑石英砂岩、岩屑砂岩及石英砂岩，孔隙类型以溶蚀孔、晶间孔及粒间孔为主，储层孔隙度分布于2.0%~10.0%，平均为6.6%，渗透率分布于0.10~1.00 mD，平均为0.83 mD，整体属低孔、致密砂岩储层。测试分析表明，孔隙度5.0%、渗透率0.10 mD、含气饱和度45%为有效储层物性下限标准。基于密井网解剖，将有效砂体空间结构类型划分为多层孤立分散型、垂向多期叠加型、侧向多期叠置型等3种。研究表明，神木气田不适合开展大规模水平井开发，可在有限地区进行局部式水平井部署。     

相山矿田邹家山铀矿床低品位铀矿生物堆浸试验

对相山矿田邹家山铀矿床低品位铀矿进行了生物堆浸工业试验研究,筑堆矿石量为4 133 t,原矿铀含量为0.127%。采用初始酸化酸度为30 g/L、喷淋强度为10～15 L/(m~2·h)进行酸化预浸出,细菌浸出阶段控制Fe~(3+)浓度为3 g/L左右,经过150 d的细菌浸出,铀浸出率达到91.1%,耗酸率为9.07%,而常规酸法浸出耗酸率为13%。该结果表明采用生物堆浸法能够从低品位铀矿石中经济高效地提取铀,为该类铀资源的可持续利用提供新的途径。