紊流脉动对生物膜理化性质的影响

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在实际紊流中同时存在时均流速和脉动流速,为仅研究紊流脉动流速对生物膜理化性质的影响,设计时均流速为零、仅存在脉动流速的振动格栅生物膜反应器;采用粒子图像测速(PIV)技术测定反应器在5个格栅振动频率下的二维紊流流速场,并计算载片处的有效紊流强度;针对不同的紊流脉动速度,对振动格栅反应器中生物膜的生物量、厚度、密度和其胞外聚合物(EPS)的组成成分进行测定与分析。结果表明:改变紊流脉动流速会使生物膜的理化性质发生变化,随着紊流脉动流速的增大,生物膜生物量和厚度先增加后减小,且均在有效紊流强度为1.92 cm
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摘要:目的:探讨头孢哌哃钠舒巴坦钠注射液联合利巴韦林注射液,清开灵注射液治疗小儿急性上呼吸道感染的临床疗效。方法:将我院88例急性上呼吸道感染患儿患者随机分为对照组和治疗组各44例,对照组采用抗感染,退烧,抗病毒等常规综合治疗,治疗组在对照组的基础上加用头孢哌哃钠舒巴坦钠注射液联合利巴韦林注射液,清开灵注射液治疗,7天为1个疗程,1个疗程后观察2组的临床疗效。结果:治疗组治愈36例,好转7例,无效
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截至目前,作为垃圾渗滤液深度处理工艺之一的膜分离工艺,可保证垃圾渗滤液处理后达标排放,但同时将产生大量的膜滤浓缩液。浓缩液含有大量难降解有机污染物,若不能进行妥善处理处置,将会造成严重的二次污染。根据相关研究及工程应用案例,从工艺原理、应用效果、处理成本及技术发展角度,对渗滤液膜滤浓缩液处理工艺进行分类探讨,评述回灌法、物理处理法(浸没燃烧蒸发法和机械式蒸汽再压缩处理法)、化学处理法(焚烧、高级氧化和超临界水氧化法)、物化处理法(絮凝沉淀、吸附、膜分离和固化稳定化处理)等单元工艺和无膜/有膜等组合工艺的技
摘要:目的:对多个影响桡骨远端骨折患者临床治疗效果的因素进行分析。资料与方法:随机从我院骨外科门诊自2013年5月~2015年5月收治的桡骨远端骨折患者中抽取100例符合研究标准者进行研究,对可能影响治疗效果的6个因素进行单因素和多因素的回归性分析。结果:单因素分析显示,患者的年龄、骨质疏松程度、骨折的类型、骨折复位和是否有骨折延迟等是影响治疗效果的因素,两组患者腕关节功能的恢复效果有显著差异(P
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为完善楔形桩的水平振动理论以便更好地使用,基于Timoshenko梁模型,研究黏弹性地基中水平简谐激振力作用下的楔形桩水平振动问题。首先,分别采用Winkler地基模型和Timoshenko梁模型模拟黏弹性地基和楔形桩,建立楔形桩-土系统横向耦合振动模型。进一步采用分离变量法和传递矩阵法推导得到楔形桩桩身水平位移、弯矩和剪力的解析表达式,并基于所得解详细讨论桩土设计参数对楔形桩空间响应和时间响应的影响。最后,将本文解与Euler梁模型的解进行比较,分析两种模型解的差异。结果表明:桩顶部的动力响应受楔角改变
为解决土石混合体地层中基坑开挖引起的隧道响应问题,基于离散单元法采用数值模拟手段进行研究。采用颗粒流数值计算软件PFC2D对土石混合体微观结构、隧道管片结构及基坑围护结构进行精细化建模及施工过程模拟,并针对隧道位于基坑开挖引起的主动土压力区及被动土压力区两类位置条件下,地层含石率w对基坑开挖引起的隧道结构响应影响规律进行系统性研究。结果表明:隧道位于基坑开挖主动土压力区时,量值大于60%前提下的含石率提升导致隧道周围逐渐形成具备较好抗剪性能的连续块石骨架体,从而抑制侧面开挖引起的隧道结构响应。隧道位于基坑
针对中长期合同电量分解结果与实际调度计划中的合同电量完成的偏差,本文提出了一种合同约束下的中长期机组组合模式和优化模型,即,考虑合同电量完成进度及均衡性的中长期机组组合。该模型充分考虑复杂梯级水电站群对系统运行调度的影响;模型中引入基尼系数理论建立合同电量修正机制,将中长期合同电量以小时为单位分解嵌套优化,有利于中长期市场与现货市场的有效衔接。模型实现过程中既考虑了竞价机组的电量优化和修正,又保证了非竞价机组的购电成本最小,实现竞价机组和非竞价机组的协同优化。最后,通过某省级电网算例证明所提模型的有效性。
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针对含黏粒砂土地层浅埋盾构隧道开挖渗流稳定性问题,设计制作了主要由模型箱、水循环系统、盾构隧道与开挖面模型、饱和地层模型和量测系统组成的试验装置。通过模型试验,量测开挖面逐渐失稳过程中的地层沉降和开挖面饱和土压力以及前方地层孔隙水压力。结果表明:渗流条件下,开挖面前方地层孔隙水压力,会因地层黏-砂比的增大而增大,且会随开挖面体积损失的增大而增大;渗流会使开挖面极限有效土压力明显增大,开挖面极限有效土压力与地层黏-砂比基本上呈线性增加关系;地层极限失稳范围主要取决于开挖面前方和后方以及横向的破裂角,其中,后
为解决光伏出力超短期预测模型精度不足和运算速度慢的问题,本文提出了一种基于数据优化的改进深度学习方法光伏出力超短期预测模型。首先,为提升模型的计算效率,通过数据预处理和动态指数平滑法对样本数据进行优化;随后,应用卷积神经网络算法(CNN)构建的多阶卷积通道合并运算挖掘不同光伏电场间的时空耦合关系,得到反映多光伏电场光伏出力的融合特征值,将得到的融合特征值作为输入,利用改进深度学习算法进行分析,输出不同天气情况下的光伏超短期预测结果,以提高模型的预测精度;最后,基于实测光伏出力数据进行超短期预测,验证所提模
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