简介:落煤残存瓦斯量的确定是采掘工作面瓦斯涌出量预测的重要环节,它直接影响着采掘工作面瓦斯涌出量预测的精度,并与煤的变质程度、落煤粒度、原始瓦斯含量、暴露时间等影响因素呈非线性关系.人工神经网络具有表示任意非线性关系和学习的能力,是解决复杂非线性、不确定性和时变性问题的新思想和新方法.基于此,作者提出自适应神经网络的落煤残存瓦斯量预测模型,并结合不同矿井落煤残存瓦斯量的实际测定结果进行验证研究.结果表明,自适应调整权值的变步长BP神经网络模型预测精度高,收敛速度快;该预测模型的应用可为采掘工作面瓦斯涌出量的动态预测提供可靠的基础数据,为采掘工作面落煤残存瓦斯量的确定提出了一种全新的方法和思路.
简介:在通风网络理论的基础上编制了基于质量描述的隧道网络通风计算程序,并采用模型试验方法对火灾通风网络计算结果进行了验证,证实了网络程序的可靠性。将研编的通风网络计算程序应用于某隧道集中排烟模式下火灾通风排烟技术研究,探讨了排烟量和漏风量对排烟道内和排烟阀处烟气流速的影响规律。结果表明,增加排烟量时,排烟道内和排烟阀处烟气流速呈升高趋势,越靠近排烟风机处,其烟气流速升高趋势越明显。漏风分支风阻的大小较显著地影响着漏风量的大小。减小未开启排烟阀的分支风阻系数,漏风量增大,开启的排烟阀处流量减少,当漏风分支风阻系数减小到10N·s/(kg·m)2时,漏风量超出规范规定值。
简介:通过研究胞外生物高分子絮凝剂(BFSVI-SD)的成分与结构,探讨了微生物絮凝剂的絮凝机理。首先采用双缩脲反应、茚三酮反应、蒽酮比色法、Molisch反应、紫外吸收光谱、红外吸收光谱和扫描电镜等方法研究了胞外生物高分子絮凝剂BFSVI—SD的成分与结构。发现絮凝剂BFSVI—SD的主要成分为多糖,结构中含有大量羟基和羧基。高分子链以聚集态形式存在,星现较疏松的纤维状结构。同时,分析了微生物絮凝剂对淀粉废水和生活污水处理及毒性试验结果,提出了絮凝机理。由于该絮凝剂是一种极性大分了,与水中有机物颗粒之间存在范德华力,和质点之间以离子键、氢键形式结合,通过吸附架桥作用形成絮凝体。
简介:自农药厂废水中分离到一株广谱菊酯类杀虫剂降解菌JZL-3,经过形态、生理生化试验及16SrDNA序列分析,鉴定其属于节杆菌属(Arthrobactersp.)。该菌能降解目前市场上使用的7种主要菊酯类杀虫剂,降解速率山高到低为:氯菊酯、甲氘菊酯、氯氰菊酯、氰戊菊酯、联苯菊酯、功夫菊酯和溴氰菊酯。对氯氰菊酯的最适降解温度为30℃,最适pH值为7.0,初始接种量在一定范围内(1%~5%)与降解率呈正相天。菌株JZL-3对氯菊酯和氯氰菊酯顺反异构体的降解没有显著的差异,不同于已有的关于菊酯类杀虫剂生物降解具有显著立体异构选择性的结论。
简介:筛选出了一株适用于石化污水处理的异养硝化-好氧反硝化产微生物絮凝剂菌株HAD-2,鉴定其为门多萨假单胞菌(Pseudomonasmendocina),考察了其最佳硝化条件、反硝化性能及在模拟污水中的脱氮能力。菌株为耐热菌,偏碱性(pH=8.5)和高碳氮比(25∶1)时硝化性能最佳。在异养硝化体系中,12h时菌株对氨氮的去除率达到92.29%,硝酸盐和亚硝酸盐积累少;在反硝化体系中,12h时菌株对亚硝酸盐和硝酸盐的去除率分别达到86.40%和84.92%;在模拟废水中,48h时菌株对氨氮、硝态氮和亚硝态氮的降解率分别达到95.25%、65.47%和72.40%。菌株在多种培养基中可产微生物絮凝剂,在葡萄糖培养基中絮凝能力最佳,絮凝率为94%。