污泥中金属的生物沥滤处理

活性污泥法处理污水后产生大量污泥 ,如何对其加以处理利用引起国内外学者关注。众多研究表明 :污泥农用是实现污泥资源化、解决污泥出路的上策 ,但污泥中常含有较多的重金属 ,若在农田加以施用会导致土壤中重金属积累 ,使农作物遭受污染 ,最后通过食物链进入人体 ,因此污泥在农用前必须去除或降低其重金属含量。 1975年以来 ,国外学者尝试用酸、离子交换、氯化、添加化学试剂等方法均存在成本过高、操作复杂、效果不稳定等系列问题。近年来用生物法沥滤污泥中重金属 ,效果较为明显。1　 生物法沥滤重金属的机理及优点活性污泥中存在Ｔｈｉ…     

基于双层博弈的实时电价定价策略研究

本文提出一种基于双层博弈的实时电价定价策略。分层建立发电侧子博弈和用电侧子博弈模型,利用双层Stackelberg博弈理论寻找出唯一纳什均衡解。仿真实验结果表明,该实时电价定价策略不仅可以最大化所有参与人收益,还可以有效地减少区域总用电峰均比,起到削峰填谷作用。     

基于Canny算子的简化PCNN电力故障区域提取方法

为了较好地实现电力设备红外图像故障区域提取,提出了一种基于Canny算子边界检测的脉冲耦合神经网络(Pulse-coupled Neural Network,PCNN)红外图像区域提取方法。在该方法中,首先以PCNN模型同步点火特性为基础,通过优化原始PCNN模型内在的参数,使得模型迭代过程中将图像转换成为时间点火序列,然后引入Canny边界检测算子并结合区域灰度特性,获取最佳时刻的脉冲输出信息,实现红外图像中热故障区域的有效提取。最后通过真实红外故障图像测试,验证了文中方法的有效性和适用性,同时方便了后续的特征提取与识别。     

导轨式劣化绝缘子自动检测设备运动机构设计与仿真计算分析

针对目前输电线路绝缘子检测方式劳动强度大、效率低,尤其超高压输电线路绝缘子检测缺乏有效手段的问题,提出了一种适用于500 kV及以下电压等级输电线路的导轨式劣化绝缘子分布电场带电检测设备。主要介绍了导轨式检测设备运动机构构造设计方案,利用ANSYS有限元分析软件对设备绝缘导轨的力学状况进行了仿真分析,并试制了实物在现场进行试用,与现有的检测方式相比,易用性、劳动强度、适用范围等方面都具有明显的优越性。     

输电线路覆冰在线监测动态预警模型

为提高输电线路覆冰预警能力,在全面分析国内外覆冰监测、预警模型的基础上,提出了应用层次分析法(AHP)提炼影响输电线路覆冰的关键风险因子。通过线路现场运行维护数据分析,提出以温度、湿度、风速、风向为关键风险影响因子。根据对关键因子机理及成灾条件分析,构建了输电线路覆冰在线监测实时预警及趋势预警双动态预警模型,并对模型关键技术进行了深入研究分析。线路实际案例研究证明,该预警机制能够实现覆冰的动态实时监测,跟踪线路覆冰变化趋势,反映输电线路现场覆冰所处预警级别,方便用户了解线路覆冰信息,为输电线路覆冰预警提供了良好的基础,能有效提升线路运行维护管理水平。     

提高活性污泥系统运转效率的途径

活性污泥法如何提高其处理效率和应用范围,始终受到人们广泛的关注。目前国外主要通过改变运行条件、投加制剂、改进流程等措施来提高效率。本文在归纳迄今所发表的主要研究成果基础上,进行若干探讨,为我国活性污泥厂的运行管理提供参考。     

EPA、DHA改善神经系统的几种间接机制研究进展

EPA、DHA是两种最受重视的ω-3多不饱和脂肪酸,其对包括大脑在内的神经系统的保护作用已经反复被证实,但对于其作用机制尚且了解不够深入和全面。除了本身作为神经细胞的磷脂的重要成分发挥直接作用,近年来发现EPA、DHA还通过各种间接机制发挥了强大的调节效应。本文重点综述了EPA、DHA的各种衍生物在神经保护方面发挥效应的机制,包括前列腺素(PG)、白三烯(LT)、消退素(Rv)、神经保护素(NPD)、环氧二十碳四烯酸(EEQs)、环氧二十碳五烯酸(EDPs)、亲电脂肪酸氧合衍生物(EFOX)以及新发现的maresins(MaR)等炎症介质分子,这些分子主要以促进炎症消退效应为主。这些新的研究发现有助于将来更精准地将多不饱和脂肪酸(PUFA)应用于阿尔茨海默病(AD)、帕金森病(PD)等疾病的治疗。     

酸雨对白术土壤微生物及酶活性的影响

以4个黄瓜自交系为试材，采用完全双列杂交设计，对黄瓜果实数量性状的遗传规律进行了研究。结果表明：与颜色有关的性状遗传率较高，直接选择效果较好，叶绿素含量的狭义遗传率可达89．93％。在10％的选择率下，选择效率为132．88％。除瓜杷长度外与产量有关性状遗传率都较低，直接选择效果较差。在10％的选择率下，单瓜重的选择效率仅为45．45％。各性状的平均显性度小于1，不存在超显性遗传。同时，加性效应存各性状中占主导地位。     

基于改进RBF的变压器油色谱在线监测装置配置策略研究

变压器油色谱在线监测是变压器故障诊断的重要举措,也是电网变电检修的重要手段。考虑到110千伏(66千伏)电压等级油浸式变压器在线监测装置的选配对其诊断效果具有较大影响,并且其影响因素较多且复杂,提出一种基于K-means聚类和遗传算法相结合的RBF神经网络在线监测装置配置策略。从变压器内部本体特征和外部所处环境两个方面对装置选配影响因子进行筛选和分析得到最终的影响因子;对RBF模型的适用性进行分析和阐述;建立以影响因子为输入向量,以监测装置配置评分作为输出向量的基于改进RBF在线监测装置配置模型。实验结果表明,该模型能够对在线检测装置进行准确评分,提高了选配准确度,证明了该模型的有效性。与神经网络(BP)模型相比,该模型加快了网络收敛速度,能够更加有效地解决在线监测装置配置问题,为电网提供切实可行的方案。