新生态二氧化锰悬浊液的制备及对三价砷氧化吸附机理的探讨

实验制备了新生态MnO2悬浊液并测定了其性质;从吸附动力学、等温吸附、pH值和离子强度等几个方面,探讨了新生态MnO2悬浊液对水中As(Ⅲ)去除作用的机理.结果表明:新生态MnO2对As(Ⅲ)去除过程符合二级动力学方程;pH=6.5时等温线符合Langmuir和Frundlich方程.pH值影响因素的研究表明,新生态MnO2对As(Ⅲ)吸附只是和体系的pH值有关,而与H3AsO3的pKa无关的非特性吸附.     

不同形态砷在新生态MnO2界面上的吸附作用

研究了新生态MnO2对2种形态砷的吸附作用.在相同的实验条件下,As(Ⅴ)的吸附动力学数据符合Langergren二级动力学方程;As(Ⅲ)的吸附数据符合简单级数的二级动力学方程.2种形态砷的吸附过程受pH的影响较大;吸附过程中SO42-,PO43-等阴离子对2种形态砷均有吸附竞争作用;吸附过程不受离子强度的影响.     

新生态MnO2在碱法制浆废水处理中的应用

首次研究了新生态MnO2对碱法麦草浆造纸黑液的CODCr和色度去除效果及其主要影响因素,并探讨MnO2的作用机理.实验结果表明,新生态MnO2是准球形颗粒,平均粒径为250nm,pH值是影响CODCr和色度去除率的最主要因素,黑液初始浓度、新生态MnO2投加量、环境温度对黑液处理效果有不同程度的影响.当pH≤1.5时,才有明显的CODCr和色度去除效果,色度去除率远高于CODCr去除率,升高温度、增加新生态MnO2投加量有利于提高黑液的处理效果.初步推断,新生态MnO2主要是通过界面吸附作用去除黑液中的木质素.     

水锰矿吸附法去除水中Cr(Ⅲ)的研究

以合成的水锰矿(γ-MnOOH)为吸附剂,研究了pH、吸附时间、投加量和质量浓度对Cr(Ⅲ)吸附去除效果的影响,并测定了吸附等温线.结果表明:吸附率-pH曲线呈"S"形,当Cr(Ⅲ)初始质量浓度为10 mg/L时,发生吸附突跃的pH范围为3.3～6.5,pH>6.5时容易出现Cr(OH)3沉淀;反应4 h时达到吸附平衡;吸附去除率随吸附剂投加量的增加而提高;吸附等温线符合Langmuir方程,在25 ℃、吸附体系pH=5.0、ρ(吸附剂)为1 g/L的条件下,γ-MnOOH对Cr(Ⅲ)的饱和吸附量为34.01 mg/g.     

基于IPSO-SVR的盾构下穿既有道路沉降预测分析

目前，有关盾构隧道平行下穿既有道路的沉降预测研究相对较少。为准确预测在盾构过程中不同因素对既有平行道路沉降的影响规律，本研究提出一种基于改进粒子群优化的支持向量回归(IPSO-SVR)预测模型，将其应用于实际地铁隧道工程的地表道路沉降预测中。以长春地铁6号线下穿飞跃路区间工程为依托，结合盾构施工过程中盾构掘进参数、地层信息与道路沉降的监测，应用libsvm网格搜索法缩小超参数范围，同时结合非线性递减策略改进粒子群算法中惯性权重与加速因子的变化情况，最终建立IPSO-SVR预测模型，实现区间内后续路段的沉降预测。研究结果表明，对比网格搜索法与常规粒子群优化训练中目标函数(均方误差)的变化情况，经改进后的粒子群优化的收敛速度有较好提升，目标函数收敛效果更好，其最小值缩小近15%。本研究提出的IPSO-SVR对道路沉降预测平均绝对误差(MAE)为0.287，拟合决定系数R²为0.884，平均相对误差仅为8.91%，较反向传播(BP)神经网络、支持向量回归(SVR)、粒子群优化的支持向量回归(PSO-SVR)预测模型有更佳性能表现。由此可知，IPSOSVR对于复杂情况下多...     

面向新一代神威超级计算机的高效内存分配器

随着应用程序规模的增大，应用程序对计算资源的需求也日益增加，超级计算机为满足这一需求提供了良好的平台。传统的超级计算机主要面向科学计算程序，而近年来应用的多样化对超级计算机的软硬件设计提出了新要求。该文在新一代神威超级计算机上发现了在动态运行模式下内存分配的性能问题，并针对神威的体系结构特征和应用特征，设计了高效的内存分配器——SWAlloc。实验结果表明：SWAlloc可以将超大规模机器学习训练框架八卦炉的内存分配速度提升至多75 839倍；对随机生成的内存分配记录和标准测试程序集PARSEC中的内存分配记录的测试结果，验证了SWAlloc在不同应用上的通用性和高效性，可将神威超级计算机上PARSEC的内存分配效率提升至多51倍(平均提升36%)。SWAlloc已经布署于新一代神威超级计算机上，并用于SWPytorch、 SWTensorFlow等超大规模应用。     

基于PCA-IPSO-RBF神经网络的沥青路面破损状况预测

针对现有路面破损状况评价指数较为单一且无法准确预测路面实际破损发展趋势的问题，为探究路面使用指标、路面性能指标和路面环境指标对路面破损状况的影响，提出基于改进粒子群优化(IPSO)与径向基(RBF)神经网络耦合的沥青路面破损预测模型.首先，利用灰色关联分析和主成分分析(PCA)筛选出主要影响因子；然后，通过改进粒子群惯性权重因子，调整粒子全局和局部寻优能力，并利用IPSO算法训练RBF模型中的参数；最后，以主成分分析降维后数据为输入，建立路面破损状况的IPSO-RBF神经网络预测模型.实例研究表明，PCA-IPSO-RBF神经网络预测模型预测平均绝对误差为0.841 6.因此，针对复杂非线性路面破损状况预测问题，该模型能够准确预测沥青路面破损状况，为路面养护决策提供有力支持.     

白鹤滩库区三家村滑坡稳定性评价和涌浪分析

金沙江梯级水电站沿线边坡稳定性评价及其破坏后涌浪分析是保障其安全运营的关键环节.本研究通过现场地质调查、InSAR分析及相关钻孔资料，给出了三家村滑坡的基本特征及其破坏模式，通过GEO5模拟计算分析了滑坡稳定性，并利用经验公式法对失稳后造成的滑坡涌浪进行预测.结果表明：三家村滑坡中部存在一处明显的形变区域，即Ⅱ区高程为950～1100 m段，长期趋于不稳定状态，中部最大变形量达50 mm/a.在持久工况、短暂工况、偶然工况水位骤降滑坡稳定性系数均满足边坡设计安全系数要求，安全系数为1.07～1.19；而蓄水后叠加地震工况下滑坡体不稳定，安全系数最低仅为0.97.滑坡变形区失稳可能在上游2.5 km处产生的浪高为2.62 m至3.00 m，到达下游4.5 km处的浪高为1.52 m至1.63 m，威胁沿岸的新塘、蒙姑和溜姑等居民点，建议进行滑坡防治及增设涌浪防护措施.     

体系作战下巡航导弹的动态隐身

通过体系作战下的系统作战仿真平台, 利用强化学习方法实时调整巡航导弹航迹, 实现面对敌方传感器的动态隐身。以巡航导弹突防美军“海军综合防空火控”系统为典型作战场景, 基于体系作战仿真平台设计了一种引入动态预警威胁和拦截脱靶量的奖励函数, 使用深度确定性策略梯度算法训练巡航导弹突防模型, 模型训练完成后巡航导弹通过感知预警机和拦截导弹的状态, 改变其机动轨迹以降低探测概率和提高拦截脱靶量, 达到动态隐身的效果, 进而提升其战场生存能力和突防能力。