微污染原水强化混凝处理技术研究

为提高南方某水厂常规工艺对微污染原水的净化效率,以聚合氯化铝(PAC)为混凝剂,分别采用预氧化(KMnO4、H2O2和O3)、粉末活性炭、助凝剂(PAM)和回流污泥等技术强化微污染原水的混凝过程.结果表明:预氧化强化混凝把原水中有机物氧化分解为分子量较小、疏亲水性较高的有机物,进而提高有机物混凝去除效果,KMnO4、H2O2和O3的适合投加量分别为1.5～2、4～6和4～6 mg/L;粉末活性炭强化混凝是利用粉末活性炭吸附分子量在0.6～3 kD的有机物,从而提高CODMn和色度去除率,粉末活性炭的适合投加量为20～30 mg/L;助凝剂强化混凝是助凝剂PAM能有效提高絮体颗粒尺寸,使得颗粒沉降速度加快,并使CODMn去除率得到提高,PAM投加量为0.2 mg/L;污泥强化混凝沉淀是以回流污泥提供凝聚核心,充分发挥其吸附、卷扫的作用,提高CODMn去除率,污泥适当投加量为15 mg/L.     

生物活性炭滤池微型动物泄漏的强化过滤控制

采用孔径10μm的浮游生物网对A水厂活性炭滤池出水的微型动物进行监测,结果表明泄漏的微型动物优势种类为轮虫、线虫、寡毛类和甲壳类.在活性炭层底部增加厚度为40或50cm粒径为0.3～0.5mm的石英砂层,当流速为10～12m.h-1时,对轮虫、甲壳类和寡毛类等体型较大的微型动物能够截留55%以上,但对线虫截留率较低.建议采用10μm的微孔滤网过滤氯接触池出水,可使微型动物穿透进入供水管网的风险降低一个数量级,且工作周期达96h.     

汽-液-固多管循环流化床蒸发器中固体颗粒的分布

为研究三相循环流化床蒸发器加热管束内固体颗粒的分布规律,设计并构建了汽-液-固透明多管循环流化床蒸发系统.利用CCD图像采集和数据处理系统,研究了液体循环流量、热通量、颗粒加入量及颗种类等参数对于加热管束中固体颗粒分布的影响.结果表明：随着液体循环流量、热通量和颗粒加入量的增加,颗粒分布的不均匀度降低;而随着颗粒沉降速度的增加,颗粒分布的不均匀度增大.研究结果为进一步解决固体颗粒在加热管束中良好分布的问题奠定了基础.     

深孔控制预裂爆破在高硫化氢矿井瓦斯强化抽采中的应用

针对目前在松软低透气性高瓦斯煤层的矿井瓦斯抽采中采用常规的抽采方法效果都不太理想的状况,在陕西长武亭南煤矿通过利用深孔控制预裂爆破技术,使单孔瓦斯抽采量提高了1.36倍,工作面瓦斯预抽率达到50％以上,煤层透气性系数提高了9倍.通过加强通风排水、硫化氢抽采及爆破孔注石灰浆等措施,使硫化氢得到超前治理,浓度控制在2×10-6～4×10-6以下,有效地改善了工作面的作业环境,实现了安全生产.     

强化供氧对低温域人工湿地脱氮及微环境的影响

在低温条件下(T<15℃)对人工湿地进行植物地上部分收割并覆膜保温,采取强化供氧措施,探讨了湿地溶解氧分布、微生物数量及净化效率的变化规律.结果表明,强化供氧宜在湿地前段进行,最佳气水比约为4∶1.最佳供氧条件下,湿地氧环境显著改善,供氧前湿地的氧浓度普遍低于0.2 mg/L,中后段接近于零,供氧后湿地前段氧浓度达1.2 mg/L,整体湿地氧浓度高于0.4 mg/L.强化供氧使湿地前段硝化菌数量提高1个数量级,中后段反硝化菌数量提高1个数量级.强化供氧有利于有机物和氮类物质的去除,COD去除率提高了15%,TN,NH+4-N去除率均提高了15%~20%.     

辐射板强化喷管换热与红外抑制效果试验研究

试验研究了在发动机喷管中加装金属辐射板前后,喷管壁面温度、热喷流温度与喷管红外辐射特征的变化。结果表明,加装金属辐射板后,热喷流与喷管壁面之间的热量传递显著增强,热喷流中心温度降低,壁面温度明显升高,在90°方向上,热喷流3～5μm波段的红外辐射强度降低了38.5%。文中从热喷流、喷管壁面以及金属辐射板等相关部件的温度变化情况对红外辐射强度的变化原因进行了解释。      

物性参数对纳米流体强化换热的影响

对铜-氩纳米流体在矩形槽通道内流动和换热情况进行了数值模拟,对基础流体和不同体积分数的纳米流体在不同Re下的换热情况进行研究,分析了纳米流体热物性的改变对强化换热的影响.研究表明:相对于基础流体而言纳米流体由于具有较好的导热性能而强化换热,并且纳米流体体积分数越大,其导热性能越好,从而换热能力也越大.对于相同体积分数的纳米流体,其换热系数提高的程度与流体的速度有关系,流速越小,换热系数提高得越大,而随着流速的逐渐增大换热系数提高的程度逐渐下降.     

基于深度强化学习的网络路由优化方法

针对同一网络拓扑下不同网络负载的路由优化问题, 在深度强化学习方法的基础上, 提出了两种依据当前网络流量状态进行路由分配的优化方法。通过网络仿真系统与深度强化学习模型的迭代交互, 实现了对于流量关系分布的网络路由持续训练与优化。在利用深度确定性策略梯度(deep deterministec policy gradient, DDPG)算法解决路由优化问题上进行了提升和改进, 使得该优化方法更适合解决网络路由优化的问题。同时, 设计了一种全新的链路权重构造策略, 利用网络流量构造出用于神经网络输入状态元素, 通过对原始数据的预处理加强了神经网络的学习效率, 大大提升了训练模型的稳定性。并针对高纬度大规模网络的连续动作空间进行了动作空间离散化处理, 有效降低了其动作空间的复杂度, 加快了模型收敛速度。实验结果表明, 所提优化方法可以适应不断变化的流量和链路状态, 增强模型训练的稳定性并提升网络性能。     

喷雾冷却沸腾传热强化试验

随喷雾流量及过热度增加,热流密度增大,但热表面中心干涸区变大、液膜覆盖区减小,表面利用率降低,传热性能有提升空间。基于此,通过改变单喷嘴高度、设计微孔阵列喷嘴两种途径,探讨热表面液膜均匀性和喷雾冲击强度对传热的影响规律。结果表明单喷嘴高度存在最佳值(4 mm),此时热表面无干涸区,喷雾冷却沸腾传热性能最强;与喷嘴高度6 mm相比,在喷雾流量为50 mL/min、过热度为20 K时,热流密度提高了13%;微孔阵列喷嘴形成的液膜分布更均匀,使得表面温度也较均匀,当过热度大于10 K,微孔阵列喷雾传热性能更优,比上述工况下单喷嘴的热流密度提高16%。强烈冲击的均匀薄液膜是决定喷雾冷却沸腾传热的关键,为进一步强化喷雾冷却沸腾传热提供了可行的方向。     

面向多机协同的Att-MADDPG围捕控制方法设计

多无人机对动态目标的围捕是无人机集群作战中的重要问题.针对面向动态目标的集群围捕问题,通过分析基于MADDPG算法的围捕机制的不足,借鉴Google机器翻译团队使用的注意力机制,将注意力机制引入围捕过程,设计基于注意力机制的协同围捕策略,构建了相应的围捕算法.基于AC框架对MAD-DPG进行改进,首先,在Critic网络加入Attention模块,依据不同注意力权重对所有围捕无人机进行信息处理;然后,在Actor网络加入Attention模块,促使其他无人机进行协同围捕.仿真实验表明,Att-MAD-DPG算法较MADDPG算法的训练稳定性提高8.9％,任务完成耗时减少19.12％,经学习后的围捕无人机通过协作配合使集群涌现出更具智能化围捕行为.