某生物制药厂废水处理工艺研究

河南某生物制药厂产生的高浓度废水,主要含三氯甲烷、甲醇、甲苯等污染物,属于难生化降解的有毒有害废水.采用"调节罐+UASB厌氧反应器+生物接触氧化+混凝沉淀"的处理工艺处理废水,处理规模为120 m~3/d,出水COD低于150 mg/L,水质排放达到国家标准.工程实践表明,COD、BOD_5去除率高达97%以上,出水SS、NH_3-N、TP含量分别低于50、5、0.5 mg/L,毒性和色度大幅降低,外排生产废水达到环保相关要求.     

二元铝合金在碱性介质中的腐蚀与电化学行为

研究Al-Me(Me:Mg,Zn,Bi,Sn,Pb,In,Ga)二元合金在25℃ 4 mol/L NaOH碱性介质中的析氢腐蚀速率、自腐蚀电位、恒电流极化电极电位.结果表明:在25℃ 4 mol/L NaOH碱性介质中,纯铝中加入Zn或In的Al-Me二元合金析氢腐蚀速率增大,自腐蚀电位负移;加入Bi或Ga的Al-Me二元合金析氢速率影响不大,自腐蚀电位负移;添加Mg,Sn或Pb的Al-Me二元合金析氢速率降低,自腐蚀电位正移.当以100 mA/cm2的电流密度进行恒电流极化时,Mg,Zn,Bi,In能使Al-Me二元合金电极电位稍有负移,Sn,Pb,Ga能使Al-Me二元合金电极电位大幅度负移.     

瓯江口海域环境质量现状分析与评价

该文利用2010∽2013年对瓯江口海域环境现状监测结果,分析了瓯江口海域环境质量现状,并对瓯江口的环境质量现状进行评价。评价结果表明：瓯江口海水中pH、DO、CODMn、石油类和重金属（Cu、Pb、Zn、Cd、Hg、As、Cr）等评价因子可满足各水质类别的要求,营养盐类（无机氮、活性磷酸盐）已大大超出二类海水水质标准,瓯江口海域水质处于富营养状态,沉积物质量除Cu外,各评价因子的标准指数均小于1,基本满足环境保护目标对沉积物质量的要求。     

熬制时间对香菇菌汤品质的影响

以香菇和鱼块为主要原料,研制了香菇菌汤产品,考察了熬制时间对菌汤品质的影响。结果表明,以鱼块煮制底汤,加入香菇微沸熬制25 min ,可制备高品质的香菇菌汤产品。其菌汤中多糖含量68.0μg/mL ,蛋白质含量21.0 mg/mL ,氨基酸含量2.1 mg/mL ,呈味核苷酸含量45.0μg/mL ,营养物质和滋味物质的含量高;通过感官评价,香菇菌汤香气浓郁,鲜美可口。     

扩容器选择数学模型建立及仿真实现

为了解决手工设计时,工作效率低、无法保证发电机组的安全和经济运行等问题,建立了扩容器选择数学模型,并采用Visual Basic 6.0开发扩容器选择计算机系统. 在系统中使用ActiveX数据对象通过OLE DB Provider访问数据库服务器中的数据,具有对基础数据的管理功能. 利用扩容器选择计算机系统可以做到操作简单,减少人为造成的误差,提高设计效率.     

电气自动化控制设备的可靠性测试方法

随着市场经济的发展和工业自动化水平的提高,对电控企业生产的产品的质量提出了更高的要求,为确定出厂的电气自动化控制设备性能的可靠性,有必要对其可靠性进行测试。本文着重探讨电气自动化控制设备的可靠性测试方法。     

XZWXJ20浮选柱浮选石墨的应用

本文介绍了XZWXJ20浮选柱的结构、工作原理及特性参数;主要性能特点;分析了影响浮选柱工效的因素、浮选石墨实际应用效果。     

基于MATLAB矩阵运算的大整数乘法设计与实现

大整数运算在信息安全、数学验证、基因工程等领域有着广泛的应用,设计有效的方案提高运算效率成为学者关注的热点。大整数乘法是大整数运算中的核心运算,对如何提高大整数乘法运算效率进行了分析总结,并利用MATLAB矩阵运算结合格子乘法等算法进行了设计与实现。实验表明通过MATLAB矩阵运算进行大整数乘法运算能有效的提高运算效率。     

基于马氏距离的二元退化可靠性分析

为解决二元退化产品可靠性建模困难,提出了基于马氏距离(Mahalanobis distance,MD)的二元退化产品可靠性分析方法。首先引入MD,将二元退化数据降维至一元MD,并采用蒙特卡罗方法确定MD失效阈值;然后分别采用了Wiener过程的基本模型和3个具有随机参数的Wiener过程模型进行退化建模,运用贝叶斯方法进行参数估计,并通过模型验证、分位数图(quantile-quantile plot,QQ图)和改进的留一法交叉验证等模型选择方法综合判断确定最优模型。最后采用裂纹增长数据实例验证了所提方法的有效性。     

基于低秩交叉重构的领域自适应算法

为了解决现有领域在自适应方法中忽略了整个数据域内部结构的信息和源域与目标域之间的差异问题,提出了一种新的基于低秩交叉重构的领域自适应方法.通过对源域和目标域的交叉重构来构造新的源域与目标域,使得同类数据相互交织,缩短了同类数据之间的距离; 通过对重构矩阵施加低秩约束,将2个域的同类数据对齐,以此来充分挖掘源域和目标域同类数据之间的内在结构信息,并利用该结构信息来学习分类器,从而取得更好的跨域识别效果.在5个公开数据集上的实验结果表明:该方法具有较高的跨域识别准确率.