旋转填充床中柠檬酸钠法烟气脱硫的实验研究

以柠檬酸-柠檬酸钠缓冲溶液作为吸收液,在旋转填充床中进行模拟烟气中SO2(体积分数约为0.4%)的吸收实验,考察了各操作条件对脱硫率的影响。实验结果表明:脱硫率随转子转速、液气比的增大而逐渐增大,但均是达到某一值以后基本不再增加;吸收液的初始pH值越大、温度越高、柠檬酸钠浓度越大,则脱硫效果越好。旋转床中柠檬酸钠法烟气脱硫的适宜工艺条件为:旋转填充床转速1200 r/min,液气比8~12 L/m3,吸收液的初始pH值4.5~5.0,柠檬酸钠浓度0.6 mol/L。     

社交网络中基于信任评估的推荐控制模型

针对社交网络中无法有效管理陌生推荐安全性难题,提出了一种基于信任的评估推荐控制模型(TRCM).该模型描述了社交网络推荐中个体角色、推荐路径、可信任值、控制规则等方面内容.模型结合社交网络个体之间取信度、信誉度评估方法,分别计算串路型、并路型和复合型3类推荐信任度,并给出了客观偏移度和信心指数评估.同时,TRCM定义了一组信任控制规则以管理社交网络中的推荐行为.实验表明,该方法是有效可行的.     

9项人类群体遗传学特征的对应分析

对我国6个地区汉族人群的内眦褶、上眼睑皱褶、门齿类型、鼻梁类型、鼻孔形状、下颏类型、额头发际、头发类型、耳垂类型等9项人类群体遗传学特征进行了对应分析.对应分析将6个地区汉族9项人类群体遗传学特征分成3个点群:点群族Ⅰ包括的汉族地区有江西汉族,变量卷发;点群族Ⅱ包括的汉族地区有浙江汉族,变量突型下颏;点群族Ⅲ包括的汉族地区有伊盟汉族,巴盟汉族,阿盟汉族,兴安盟汉族,变量内眦褶、眼睑、铲型门齿、凸鼻梁、窄鼻孔、发际有尖、耳垂.     

进口便携式心电监护仪电路置换改造

淮北市中医院有一台美国产便携式心电监护仪,该仪器功能齐全,具有血压、心率、血氧、呼吸等多项自动检测监控功能,并且体积小(220*300*240mm)、重量轻(3kg),面板操作带屏显提示,设有错误和故障提示,是急救和应急手术中的理想监护仪器.     

镉与铅互作及污泥改良对油菜生长与积累重金属的影响

采用盆栽试验,研究土壤受到镉与铅污染以及添加污泥对芥菜型油菜和甘蓝型油菜的生长及积累重金属的影响.镉与铅污染降低两种油菜的干重、株高和根长;添加污泥增加两种油菜的干重、株高和根长.添加污泥增加油菜根、茎和叶的镉和铅含量.镉与铅共存时,铅促进油菜的根、茎和叶的镉含量增加;土壤镉含量增加会降低油菜的根、茎和叶的铅含量.     

基于本体的瓦斯灾害预警模型研究

针对传统瓦斯安全预警模型准确性不高和低效的问题,在XML描述元数据的基础上,将瓦斯事故中的基本概念元语和概念之间的关联规则用XML语言和SWRL语言精确描述后存入本体模型,实现了本体的语义推理.与传统的小波神经网络和灰色系统理论相比,本模型将实时数据以实体的形式传入本体,通过语义推理进行瓦斯预警,明显提高了瓦斯预警的精度和效率.     

Skyline查询应用扩展及其优化算法

Skyline查询处理是近年来信息管理和数据库交叉学科的一个研究重点和热点, 其广泛应用于多标准决策支持系统、城市导航系统、数据挖掘和可视化以及信息推荐系统等领域. 然而, 在实际的联机查询应用中, skyline查询的结果具有固定和多用户共享特性, 因此, 随着时间的推进, 查询结果的可选择性逐步降低, 从而最终导致查询结果无法满足用户的需求. 为此, 提出k-quasi skyline查询, 来丰富传统skyline查询的结果集, 并与目前主流关系数据库产品无缝集成.为了提高任意维空间上k-quasi skyline查询的效率, 设计了基于正规格索引的计算方法EARG (efficient algorithm based on regular grid).EARG算法通过格之间的支配关系来缩减对象间的比较次数, 从而显著降低k-quasi skyline计算的时间开销.理论分析和实验结果表明, EARG算法具有有效性和实用性.     

化工动态仿真技术及其应用

化工生产过程与其它工业生产过程相比有许多不同。典型的化工、石油化工生产过程都非常复杂,工艺流程长,过程机理难于认清和表达,微观层面的不确定因素多,影响生产的干扰因素多,对生产的自动化、连续化、整体性要求高,开工、停工操作复杂,生产计划变动对成本的影响明显,安全、环保问题突出。     

大地电磁反演中改进的自适应正则化因子选取研究

通过建立大地电磁(MT)层状地电模型,利用共轭梯度法求解反问题,在给定不同初始模型的条件下对多种正则化因子选取方法进行了计算比较,分析了各种方法的特点和使用条件.结果表明,自适应正则化算法的效果与传统的定值方法如L曲线法相近,但反演过程远比传统方法便捷.为了解决反演依赖于初始模型的局限并增强解的稳定性,基于多种自适应正则化方案的对比分析,提出了改进的自适应正则化方案,选取数据拟合泛函与模型稳定泛函较大的比值为正则化因子的初始值,并提出相应的调整方案自动控制正则化因子衰减.模型试验表明,该方法对初始模型的依赖性低于其他几种自适应的算法,反演结果的稳定性较强,可以进一步提高正则化反演的效率.     

基于BP神经网络和遗传算法技术的边坡稳定性评价

本文将BP神经网络和遗传算法技术应用于边坡的稳定性评价,通过对标准BP算法进行改进,提出了用遗传算法优化神经网络的GA-BP算法,这样既发挥了神经网络的广泛映射能力和遗传算法的全局搜索能力,实现了两者的优势互补,也加快了网络的学习速度,综合提高了整个学习过程中的逼近能力和泛化能力。