催化氧化法处理焦化企业含硫氨氮化物废水

煤焦化过程中产生大量的H2S、SO2等有毒有害气体,这些气体在水中的溶解度较低,现工艺主要使用氨水中和废气进行处理,但处理后生成了包括硫化铵、硫氢化铵以及亚硫酸铵、亚硫酸氢铵等混合物,无法利用并产生新的难处理含硫氨氮废水。以氯化镍为催化剂催化空气氧化处理上述含硫氨氮废水,成为农业用硫酸铵液体肥料,建立了一条清洁处理上述工艺废水的技术路线。考察了催化剂种类和用量、pH值、反应温度、反应时间、空气流量等对反应结果的影响。采用正交实验设计建立了优化的工艺技术条件,即：用氯化镍作为催化剂进行催化,其用量为10%,pH为9～10,反应温度为55℃,空气流量为40 mL·min^-1的最优条件下反应100 min,氧化去除了98%以上的S^2-。复配后产品经检验达到了《肥料级硫酸铵》(GB/T535—2020)金属离子限量标准要求。     

过氧化氢氧化处理焦化企业含硫氨氮化物废水

采用湿法氧化法,以过氧化氢为氧化剂,处理煤焦化过程中所生产的含硫氨氮化合物废水中的硫化铵、硫代硫酸铵、亚硫酸按、亚硫酸氢铵等低价含硫化合物,其中硫化铵及硫代硫酸铵所占比较高,氧化其为硫酸铵溶液作为农业用肥料,建立了一条清洁处理上述工艺废水的技术路线。考察了过氧化氢的用量、pH值、反应温度、反应时间等对反应结果的影响。采用正交实验设计建立了优化的工艺技术条件,即：用质量分数30%过氧化氢作为氧化剂进行氧化,其用量为理论量,pH为10,反应温度为70℃下反应50 min,其COD值由1 660 mg·L^-1降至230 mg·L^-1,COD去除率达到了86%,氧化产物中几乎不含有负二价硫化物,硫代硫酸盐仅剩0.446 g·L^-1,其去除率达到82%。     

基于知识图谱和用户画像的金融产品推荐系统

针对目前金融行业普遍存在的金融产品信息过载、产品种类繁多、客户选择困难的问题,提出了一种基于知识图谱和用户画像的改进推荐方法。该算法通过知识图谱和用户画像技术分别计算企业与产品的相似度并线性加权融合,利用融合后的相似度矩阵对协同过滤算法进行改进,并设计实现了金融产品推荐系统。使用国网电商提供的真实数据集进行仿真实验,改进算法的F1值在0.6～0.7,而相同企业的原始协同过滤算法推荐效果的F1值在0.5～0.6。与原始协同过滤算法相比,改进算法有效缓解了数据稀疏性问题,提高了推荐效果。