TiO_2陶瓷膜的制备及其对亚甲基蓝的降解性能研究

采用光催化-膜耦合技术成功制备了负载TiO_2的Al_2O_3陶瓷膜,并将其应用于亚甲基蓝的降解实验。染料降解实验结果表明,降解率随着光照时间的增加而提高,当光照时间为40 min时,降解率达到63. 4%。溶液pH值影响实验表明:pH值为3,4,10时,亚甲基蓝的降解效果较好,降解效率分别达到83. 2%,81. 3%,78. 9%; pH值为5和9时,降解效果其次,分别为68. 6%和71. 9%; pH值为6和8时,降解效果最差。催化剂投加量影响实验结果表明,投加量为250 mg/L时,降解率最高,达到63. 4%。     

基于RAGAN的工业过程运行指标前馈-反馈多步校正

针对工业过程运行指标反馈校正存在滞后及一步推理校正模型可解释性差的问题,提出了基于递归注意力生成对抗网络(Recurrent attention generative adversarial networks, RAGAN)的运行指标前馈-反馈多步校正方法.该方法采用基于负相关正则化的集成随机权神经网络,建立综合生产指标预报模型,为校正提供前馈信息补偿反馈校正的滞后性.提出的RAGAN校正,采用多步校正实现一次调整的思想,将当前时刻运行指标映射到低维潜变量空间简化数据复杂度,利用长短期记忆(Long short-term memory, LSTM)模型实现数据的分步输入,提高模型可解释性;采用分布式注意力(Distributed attention, DA)机制构建数据读入网络,使校正环节获取任务相关性更高的数据,降低任务复杂度,减小噪声干扰,利用校正后的运行指标,保证系统的综合指标尽可能地跟随设定值运行.采用中国西部地区最大选矿厂实际数据的仿真实验,验证了所提方法的有效性.