污水处理工艺的技术经济综合评价方法

采用八种国内污水处理厂常见的工艺进行技术经济综合评价,包括普通曝气工艺、水解-好氧工艺、AB工艺、A/O工艺、A2/O工艺、交替式氧化沟工艺、一体化氧化沟工艺和SBR工艺.通过抽样调查分析比较了这些处理工艺的处理效果、经济水平和工程实施三大类13个评价因子,建立了多评价因子的参数评价体系并设定其中各项因子的权值.评价采用模糊数学的改进方法,并将评价结果与专家评价进行比较.结果表明:A2/O,A/O和交替式氧化沟三大工艺较为适用于大中型城市建设中的污水处理厂,其中A2/O的表现尤为突出.     

苹果中绿原酸含量的HPLC法测定

建立了高效液相色谱法对苹果中绿原酸含量的测定方法,采用AichromBond-1AQ C18色谱柱(150×4.6mm,5μm),流动相:0.1%甲酸水溶液-乙腈(92:8,V/V),流速0.8mL/min,检测波长:323nm。结果显示:绿原酸在浓度为0.268-67μg/mL范围内,线性关系良好(Y=38286X-4391.2,r=0.9991),检测限为0.804ng,定量限为2.68ng;精密度(RSD)为1.67%,平均回收率为101.7%～103.6%;经测定几种苹果果皮和果肉中绿原酸的含量分别在20.32～45.98μg/g和63.47～114.32μg/g。因此,本法简便,结果准确,可作为苹果中绿原酸含量研究的良好方法。     

水力驱动作用下的地貌演变数值模拟Ⅱ.模型应用

应用基于物理概念的水文／侵蚀数值模型InHM,成功模拟了夏威夷群岛中Kaho’olawe岛100年的地貌演变过程．受计算机运算能力所限,全岛被分为84个小流域分别进行模拟．人类活动的影响通过植被覆盖率的变化进而地表／近地表土壤的水力参数变化来体现．结果表明,InHM能够有效模拟区域尺度上的长时段地表侵蚀过程,在给定降雨过程的条件下,土壤水力参数、地表坡度、植被情况是影响地表产流与侵蚀过程的主要因素．敏感性分析表明,降雨数据时间步长、土壤水力参数对长时段地表径流和侵蚀有显著影响,而初始地下水位和地下水压强分布影响不大．     

浅谈健美操运动员的表现力

分析了影响运动员表现力的因素,在此基础上探寻健美操运动员表现力的培养途径.     

试论中国特色社会主义的开放理论

开放性是科学社会主义本身所具有的属性之一.中国特色社会主义经历了五十多年的发展越发具有生机和活力,已经形成了一套完整的开放理论体系.深入地研究这一开放理论的特征与成因,不仅有利于更好的促进中国社会经济的进步与发展,而且能够为世界其它社会主义国家提供有益的借鉴.     

浅析空调节能的有关措施

针对空调建筑能耗大的现状,从空调系统节能设计、设置热能回收装置及空调系统的运行节能等几方面研究并分析了空调建筑节能的有关措施,从而提高能源的利用率。     

MOD法在不同种子层上制备La_(0.4)Sr_(0.6)TiO_3缓冲层的研究

采用金属有机沉积法(MOD)在双轴织构的Ni-5%W基带上制备了La0.4Sr0.6TiO3,LaTiO3和SrTiO3三种种子层,然后再在种子层上沉积La0.4Sr0.6TiO3薄膜.SEM图像显示种子层颗粒分布均匀,大小基本一致.通过XRD和SEM研究了不同种子层对La0.4Sr0.6TiO3薄膜取向和表面形貌的影响.结果显示,在LaTiO3种子层上Ar-4%H2气氛下950℃制备的薄膜取向良好,表面光滑致密,无裂纹和孔洞出现.     

数字资源集团采购价格模式探析

地方普通高校虽然在学校规模、教学科研水平、外文资料需求等方面与重点院校存在差距,但其仍是各类中外文数字资源不可忽视的用户群,并可能在数字资源集团采购买方与卖方的价格博弈中发挥重要的调节作用。分析了现有数字资源定价模式及集团采购经费分摊模式的利弊,提出了有利于调动中小院校数字资源引进积极性,能够客观反映资源利用情况的数字资源定价方案和集团采购经费分配方案。     

弱碱石油磺酸盐提高采收率技术室内实验研究

碱/表活剂/聚合物(ASP)三元复合驱是目前提高采收率效果较好的一项技术,但强碱会带来较为严重的结垢现象。为完善三元复合驱技术,开展了弱碱石油磺酸盐提高采收率技术研究,通过界面活性范围、界面张力稳定性、乳化、吸附和室内岩心驱油实验较系统地评价了弱碱石油磺酸盐体系。研究显示,所评价三元体系界面活性范围很宽,且45℃恒温90天仍可达到超低界面张力;0.4%表活剂+1.2%Na2CO3三元体系具有较好的抗吸附能力;人造岩心可提高采收率27.55%,贝雷岩心可提高24.11%。     

一种新的插值分类方法

提出一种内插法做分类决策(AIMMCD),这种方法使用训练集模式的类标签区分不同模式.与相对于传统的模式识别技术相比,AIMMCD有着自身优势.第一,使用AIMMCD来产生测试模式的类标签时,不需要任何训练过程.即AIMMCD计算效率较高.第二,使用AIMMCD预测真实数据的类标签时,它以合理的方式考虑到训练资料的所有模式中类标签的信息.事实上,该算法假定当训练样本接近一个模式,都会对这个模式类的预测影响很大,而对远离这种模式的训练样本没有什么影响.第三,虽然AIMMCD形式简单,但它不但适用于二分类问题,还可直接用于多分类问题.