复合滤池-人工湿地组合工艺对城市高污染水的处理

采用复合滤池-人工湿地组合工艺处理城市高污染水,考察了组合工艺对污染物的去除效果及稳定性的影响。结果表明,有机物的降解和硝化主要在滤池中完成,氮、磷则通过人工湿地进一步去除。温度的季节性变化对磷的去除效果有少许影响,碳源不足限制了脱氮效果,组合工艺对污染物的处理效果稳定,出水中COD、TP、NH4+-N、TN平均质量浓度分别为16.39、0.38、1.44、16.38 mg/L,出水水质可达到城市杂用水水质标准。     

关于高寒、高污染地区铁路绝缘子等值盐密度安全范围的研究

对等值盐密安全范围的研究是确定绝缘子清扫、维护周期的重要工作。通过理论分析计算和ANSYS热仿真及实验验证,对高寒、高污染煤场铁路绝缘子污秽物成分、泄露电流、热流场、水收集、水蒸发等的分析计算,分析高寒、高污染煤场铁路绝缘子表面水平衡和热平衡,解释绝缘子在此环境下表面无覆冰现象的原因;同时还确定在特定环境下,满足绝缘子不覆冰且不出现污闪和冰闪的在线监测绝缘子等值盐密度安全范围。     

循环经济与铸造行业

世界历史发展告诉我们,在所有国家,工业化程度决定着社会的发展阶段和人民的生活水平.在工业部门中,制造业,特别是装备制造业,又占据着中心地位,是国民经济持续发展的基础,是工业化、现代化建设的发动机和动力源,是在国际竞争中取胜的法宝,是技术进步的主要舞台,是提高人均收入的财源、国防安全的保障和现代文明的物质基础.没有先进的制造业去持续地武装、改造和提升各产业部门的装备和生产运行水平,实现对环境友好的可持续发展,就谈不上现代化.铸造行业是制造业的重要基础,不仅需要,而且要不断发展;同时,铸造业又是高能耗、高物耗、高污染、高劳动强度的行业,因此,在铸造行业推行循环经济是发展循环经济的一个重点.     

高耗能高污染行业节能减排目标分解研究——以工业部门节能减排目标分解为例

节能减排目标合理的分解至高耗能高污染行业是工业部门实现"十二五"节能减排目标的关键,因此有必要探索节能减排目标分解方法,并据此对工业部门节能减排目标进行合理分解.研究基于VSBM-DEA(含理想决策单元的非径向DEA)模型提出单位产值节能减排空间的指标,并采用灰色模型GM(1,1)对其进行预测.在此基础上,结合能源恒等式,从"可能"与"计划"的角度出发对节能减排目标进行分解.最后运用2000—2010年两高行业的数据,将工业部门"十二五"节能减排目标进行分解,分析得出"十二五"期间两高行业的节能目标基本均匀分布,减排目标差距较大,应重点监控行业1、行业10.     

贵州高污染产业经济效益与环境效益的现状评价及预测研究

本文首先对高污染产业进行了界定,针对圈定的高污染产业行业,设计了综合评价指标体系,采用函数法,对贵州高污染产业的发展情况和全省环境质量作综合评价,得出贵州现正处于环境滞后型发展阶段。在此基础上,运用灰色动态模型GM（1,1）,预测了未来15年贵州省高污染产业的总和指数变动情况。     

基于BP人工神经网络的大气颗粒物PM10质量浓度预测

根据2008年长沙市火车站监测点全年大气PM10及气象参数的小时平均数据,建立BP人工神经网络预测模型,预测PM10小时平均浓度。为证明人工神经网络模型用于预测PM10质量浓度的准确性,研究中考虑2种预测模型:多元线性回归模型与人工神经网络模型。研究结果表明:与传统的多元线性回归模型相比,人工神经网络模型能够捕捉污染物浓度与气象因素间的非线性影响规律,能更好地预测PM10质量浓度,拟合优度R2有较大提高;所选取气象参数及污染源强变量能较准确地描述大气PM10质量浓度的实时变化,用于PM10质量浓度的预测准确度较高,整体R2可达0.62;人工神经网络预测模型不仅适用于一般污染浓度情况,对于高污染时期PM10质量浓度的预测也较为准确。     

基于序列图像的高密度脉冲噪声去除新方法

针对受脉冲噪声污染大(大于50%)的图像,提出运用多幅序列图像的点对点噪声检测算法.首先利用MMEM算法判断噪声点与非噪声点,再把非噪声点拷贝到输出图像,通过实验得出了噪声密度与所需要图像幅数之间的关系.通过噪声密度判别公式的引入,实现对噪声图像的自适应处理,实验显示该方法优于传统滤波算法.