重庆市城镇污水处理厂氧化沟工艺综合评价研究

选取化学需氧量(COD)、氨氮(NH_3-N)、五日生化需氧量(BOD5)、总氮(TN)、总磷(TP)、悬浮物(SS)为统计指标,对采用氧化沟工艺的重庆市城镇污水处理厂2015—2017年的出水水质进行了分析,结果表明:6项指标的达标率均在97. 8%以上,平均去除效率较高的是NH_3-N和BOD5,较低的是TN和TP;NH_3-N和BOD5去除效率比较集中,TN和TP去除效率则比较分散;由于受季节和进口浓度的影响,各项指标出水浓度离散程度较大,TP和TN出水浓度近似服从正态分布,出水水质95%的置信区间符合《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB 18918—2002)的一级标准,BOD5和COD出水浓度取决于出口水质中的还原性有机污染物的总量,除NH_3-N与TP之间呈负相关外,其余两两指标间均呈正相关。     

基于开发地震的微幅构造识别在喇嘛甸油田南中东一区应用

喇嘛甸油田南中东一区经过多年的勘探开发,较大幅度的构造油藏已经开发殆尽,进入了特高含水阶段.为达到高效开发的目的,就必须对剩余油进行更精细的预测.分析研究该区的萨Ⅰ反射层微幅度构造的成因、分类和特征,并利用地震、测井等资料,采用趋势面分析、等时切片、相干体及井点数据小网格成图等技术手段对微幅度构造圈闭进行识别和探索,形成了一套具有针对性的技术方法.对剩余油的注采开发具有指导作用,对油气田老区的滚动勘探开发具有重要意义.     

非线性欠定混合的图像加密

盲源分离技术应用于图像加密其主要原理是利用欠定混合形成的病态问题无法求解来实现加密;但由于盲源分离技术存在着解的顺序和尺度不确定性,并且要求源图像、密钥图像各图像之间尽量没有相关性,这些问题影响了图像解密的效果,也使加密系统适用范围受限;另外已被证实未加预加密处理的欠定混合,其本身抗攻击性较弱。为此,提出了一种基于前置非线性欠定混合的图像加密解密新方法。该方法先利用可逆非线性函数对图像进行处理,再进行欠定混合,获得加密信号;而解密端利用密钥得到等效混合矩阵的逆矩阵,以及非线性函数的逆函数,通过矩阵求逆以及非线性函数的逆运算处理获得与明文图像相同的解密图像。仿真实验和性能分析结果表明,该方法解密质量很好,速度较快,解密图像不存在顺序和灰度值的变化,同时省去图像之间的相关性要求,抗攻击性强。     

自来水中细菌宏基因组DNA的浓度与细菌菌落总数的相关性分析

分析自来水中细菌宏基因组DNA浓度与细菌菌落总数之间的相关性,探索新的自来水细菌菌落总数检测方法。采用国标法检测自来水中的细菌菌落总数约为(165±5)CFU/m L,高于国标限值(100 CFU/m L)。通过计算得出,检测600 m L本实验水样中的细菌菌落总数相当于检测1 000 m L(1 L)100 CFU/m L的自来水。首先将600 m L及低于和高于该体积不同体积梯度的自来水经滤膜过滤收集菌体;然后使用细菌基因组提取试剂盒提取滤膜上的细菌宏基因组DNA,电泳分析提取的宏基因组质量;最后检测各个体积自来水宏基因组DNA浓度,根据检测结果分析自来水中宏基因组DNA含量与细菌菌落总数之间的相关性。提取的自来水宏基因组DNA主条带清晰,可以进行基因组DNA含量测定分析;自来水中细菌宏基因组DNA浓度与细菌菌落总数之间呈正相关的线性关系。建立一种通过检测自来水中细菌宏基因组DNA浓度来反映细菌菌落总数的检测方法,检测灵敏度可达7 CFU/m L,且省时、重复性好。     

基于数字图像技术的沥青混合料反射裂纹扩展行为

为了研究不同加载模式下的沥青混合料反射裂纹扩展行为,对复合小梁试件进行复合型和弯拉型破坏荷载试验以及不同应力比状态的疲劳试验,并基于数字图像相关技术(digital image correlation, DIC)观测反射裂纹萌生至扩展全过程,从裂纹宽度、裂纹扩展路径、裂纹扩展高度及疲劳反射裂纹扩展速率深入分析其扩展行为。结果表明：沥青混合料反射裂纹扩展行为经历微裂纹萌生、微裂纹发展阶段、微裂纹向宏观裂缝转变、宏观裂缝快速发展4个阶段。反射裂纹扩展由主裂纹扩展以及次裂纹扩展构成,且次裂纹扩展速率高于主裂纹。采用logistic函数对混合料疲劳反射裂纹扩展量进行拟合是可靠的。研究成果对于完善沥青路面设计及其耐久性评价具有重要意义。     

基于结构特征的地震剖面二维可视化方法

针对山地高陡复杂地质构造层位倾角较大,传统的可视化渲染方法破坏了地层的连续性,影响可视化效果。提出一种基于结构特征的地震剖面二维可视化方法。首先,采用邻域加权平均滤波法对地震勘探数据做预处理,提出正切值过滤法进行特征优化选择;其次,采用一种改进的相关算法来提取最具有明显结构特征的序列;最后,以结构特征序列为约束条件,进行二维渲染,输出地震剖面的二维可视化图像。实验结果表明,该方法结构特征明显,具有更好的连续性,提高了可视化的效果。     

基于时空信息的区域内光伏电站功率预测

准确的光伏电站输出功率预测对于电力系统的稳定安全运行具有重要的意义。为充分挖掘区域内多个电站间的时空信息特征,提高区域内电站功率的预测精度,提出了一种基于图卷积和长短期记忆网络(graph convolutional network-long short-term memory,GCN-LSTM)的光伏电站功率预测方法。该方法首先采用K均值聚类算法(K-means clustering algorithm, Kmeans)将区域内电站的总功率划分3种不同的天气类型;然后,为预测区域内总功率,构建了一个假想电站,并利用图卷积网络(graph convolutional network,GCN)提取电站间的动态空间相关信息特征;最后,将GCN挖掘的信息构成时间序列作为长短期记忆网络(long short-term memory network,LSTM)的输入,提取电站的时间信息特征,从而对区域内的光伏功率进行预测。结果表明,该方法可充分挖掘电站间的时空相关信息,可较为准确地对光伏电站输出功率进行预测,能够为保障电力系统的稳定安全运行提供一定参考价值。     

基于倾斜校正和视差估计的遥感影像稠密匹配方法

针对遥感影像稠密匹配效率较低、匹配精度和密度不够高的缺陷,提出了一种基于倾斜校正和视差估计的遥感影像稠密匹配方法。首先基于稀疏同名点、通过倾斜校正生成核线影像;利用稀疏同名点构造三角网,以三角形为插值单元,预测核线影像对中各像素的初始视差;在初始视差的邻域内沿核线一维搜索最佳匹配点,搜索时增量计算匹配窗口的灰度均值,且将搜索步长设为2,以提高搜索效率。实验结果表明,本文方法可以达到逐像素的匹配密度,且匹配的正确率和精度很高;基于稠密点重建的真实感三维场景证明了本文方法的有效性和实用性。     

基于遗传禁忌混合算法的低相关区序列集搜索方法

提出一种基于遗传-禁忌混合算法(genetic-taboo hybrid algorithm)的低相关区(low correlation zone,LCZ)序列集的搜索方法.建立搜索LCZ序列集的优化模型并设定了模型的目标函数,将禁忌算法嵌入到遗传算法的变异操作中,提出一种遗传-禁忌混合算法,该算法利用遗传算法的全局搜索能力和禁忌算法的局部搜索能力从而实现高效搜索.迭代过程中,种群在进入新一轮进化之前,首先剔除移位等价序列(shift equivalent sequence),从而保持种群的多样性,防止算法过早收敛.根据优化算法收敛后目标函数保持不变的特点,设定了算法结束准则,当超过一定进化代数后目标函数值仍保持不变,则认为进化结束.对非周期四元和周期二元序列集进行数值仿真,结果证明了该方法的有效性.     

具有耳形零相关窗的序列对设计

耳形零相关窗的概念在2004年被首次提出,这种序列对在非周期相关函数的中间及两端部分都同时具有 零相关窗。在近似同步CDMA系统中,如果系统的同步误差能够控制在耳形零相关窗范围内,该序列对理论上能 够完全消除多径及多址干扰。给出了具有耳形零相关窗的二元序列对的一些结论,并在二元序列对设计方法的基 础上给出了四相序列对设计的方法。