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1.
In wastewater treatment, the development of low-cost separation methods is of significant importance. Low-cost membranes based on natural materials have become a highly active research topic in recent years. Herein, using low-cost natural Moroccan sand, new ceramic supports have been developed and characterized using different techniques such as X-ray diffraction (XRD), Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy, thermogravimetric analysis (TGA), differential thermal analysis (DTA), along with scanning electron microscope (SEM). Plastic paste (average particle size ≤125 µm) was blended with organic additives and water, then the obtained paste was extruded into porous tubular supports. The support had a porosity of 43%, water permeability of 1928 L/h m2 bar, excellent chemical and mechanical properties and an average pore diameter in the range of 8–15 µm after firing at 950 °C/2 h. As per SEM analysis, the tubular supports had a smooth and crack-free surface. The slip casting process was used to create a microfiltration layer from the same natural sand powder (average particle size ≤63 µm) using a mixture of powder sand, water, and polyvinyl alcohol solution. The water permeability of the microfiltration membrane sintered at 950 °C/2 h was 1052 L/h m2 bar, the average pore size diameter was about 0.90 µm and 82% of pores had a diameter ≤1.00 µm. The obtained microfiltration membrane was tested for the treatment of urban wastewater. The membrane showed excellent separation performance in turbidity removal and chemical oxygen demand.  相似文献   
2.
Modern convection-based supports differ substantially in pore size, porosity, and microstructure topology. Due to such variability, it is challenging to evaluate the contribution of a particular microstructure topology on flow resistance. We demonstrated that the flow resistance parameter (ϕ $\phi $) introduced decades ago can be used as a criterion to evaluate the effect of microstructure topology on a pressure drop when the pore size is used as a characteristic support dimension. Furthermore, the ϕ $\phi $ value of simple cubic packing was calculated over the entire range of open porosity and compared to the ϕ $\phi $ values determined for pressure drop models derived for particular convection-based supports and experimental values of various convection-based supports from the literature. It was shown that different convection-based supports become clustered into distinct groups when plotted according to their ϕ $\phi $ and open porosity values, allowing their discrimination.  相似文献   
3.
铈基催化剂由于其特殊的氧化还原性能在催化反应中得到了广泛应用,在非均相催化反应中其表面性质尤为重要.二氧化铈晶格中的氧缺陷对表面催化反应起着非常重要的作用,而二氧化铈可以有效调节催化剂表面酸碱性,修饰催化活性中心的结构,提高催化剂的储放氧能力,增强其结构稳定性和提高活性组分的分散度等.我们分别从二氧化铈催化剂的制备方法、催化剂活性位点和种类、氧缺陷性质及与催化性能之间的构效关系、纯二氧化铈及作为载体的二氧化铈基催化材料催化燃烧挥发性有机物等方面综述了二氧化铈基催化剂的最新研究进展.最后提出了二氧化铈基催化剂在挥发性有机物治理应用中的建议与展望.  相似文献   
4.
针对土壤定量分析受基体效应影响大,LIBS定量分析精度不佳等问题,采用粒子群算法对LSSVM进行优化,提高模型的精确度。选取Pb Ⅰ 405.78 nm和Cr Ⅰ 425.44 nm作为分析谱线进行分析。采集十二个不同浓度样品的特征光谱,每个浓度样品在不同点采集20组数据,将其中17组数据设为训练集,3组数据设为预测集,用LSSVM和PSO-LSSVM两种方法建立定标模型。对比两种模型的拟合相关系数(R2)、训练集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)。由于自吸收效应的影响,随着浓度的增加,预测值逐渐低于实际值,LSSVM定标模型的拟合程度较低,无法达到实验要求,模型性能有待提高。利用粒子群算法对LSSVM的模型参数惩罚系数和核函数参数进行优化,得到最佳的参数组合,Pb元素为(8 096.8, 138.865 7),Cr元素为(4 908.6, 393.563 5),用最佳的参数组合构建LSSVM的定标模型。相比于LSSVM,PSO-LSSVM定标模型的精确度更高,Pb和Cr元素的R2提高到了0.982 8和0.985 0,拟合效果明显提升。Pb和Cr元素的训练集均方根误差由0.026 0 Wt%和0.027 2 Wt%下降到0.022 4 Wt%和0.019 1 Wt%,预测集均方根误差由0.101 8 Wt%和0.078 8 Wt% 下降到0.045 8 Wt%和0.042 0 Wt%,模型的稳定性进一步提高。说明PSO-LSSVM算法能够更好地降低土壤基体效应和自吸收效应带来的影响,提高分析结果的精确度与稳定性。  相似文献   
5.
针对具有多块可分结构的非凸优化问题提出了一类新的随机Bregman交替方向乘子法,在周期更新规则下, 证明了该算法的渐进收敛性; 在随机更新的规则下, 几乎确定的渐进收敛性得以证明。数值实验结果表明, 该算法可有效训练具有离散结构的支持向量机。  相似文献   
6.
会员积分策略如今已经成为零售商普遍的促销手段,许多行业的零售商形成同业联盟或异业联盟,利用积分通用计划来提高业绩。在积分通用计划的背景下,考虑到零售商各自的促销与联盟之间零售商的竞争,本文旨在研究同业联盟零售商之间的积分转换比例与促销水平决策问题,使联盟总利润最大化,并在此基础上利用积分成本共担机制解决集中决策下利润分配不合理的问题。通过数值算例验证了所得结论的重要性,为零售商进行联盟合作伙伴的选择提供了参考意见。  相似文献   
7.
This paper considers the effects of both free optional mathematics learning support and engagement on the mathematics performance in a foundation mathematics subject of a cohort of engineering students entering university with poor mathematical skills. New engineering students were directed to either a foundation or standard mathematics subject based on the results of a placement test. For students in the foundation subject, it was found that high levels of learning support were associated with greater improvement over the semester. Some form of learning support was used by 57.9% of the students, a reasonably high proportion of the cohort. Some factors for this high level of use of learning support are considered. One possible factor, the placement test, appears to have had a positive effect. Engagement in the subject activities as measured by tutorial attendance and learning management system use was found to have a positive association with final mark. Students who utilized a high level of learning support were more likely to be more engaged with the subject, making it impossible to draw conclusions about improvements being solely due to the use of learning support.  相似文献   
8.
恒星光谱分类是天文技术与方法领域一直关注的热点问题之一。随着观测设备持续运行和不断改进,人类获得的光谱数量与日俱增。这些海量光谱为人工处理带来了极大挑战。鉴于此,研究人员开始关注数据挖掘算法,并尝试对这些光谱进行数据挖掘。近年来,神经网络、自组织映射、关联规则等数据挖掘方法广泛应用于恒星光谱分类。在这些方法中,支持向量机(SVM)以其强大的学习能力和高效的分类性能而备受推崇。SVM的基本思想是试图在两类样本之间找到一个最优分类面将两类分开。SVM在求解时,通过将其最优化问题转化为具有(QP)形式的凸问题,进而得到全局最优解。尽管该方法在实际应用中表现优良,但为了进一步提高其分类能力,有的学者提出双支持向量机(TSVM)。该方法通过构造两个非平行的分类面将两类分开,每一类靠近某个分类面,而远离另一个分类面。TSVM的计算效率较之传统SVM提高近4倍,因此,自TSVM提出后便受到研究人员的持续关注,并出现若干改进算法。在恒星光谱分类中,一般分类算法都是根据历史观测光谱来建立分类模型,其中最关键的是对光谱进行人工标注,这项工作极为繁琐,且容易犯错。如何利用已标记的光谱以及部分无标签的光谱来建立分类模型显得尤为重要。因此,提出带无标签数据的双支持向量机(TSVMUD)用以实现对恒星光谱智能分类的目的。该方法首先将光谱分为训练数据集和测试数据集两部分;然后,在训练集上进行学习,得到分类依据;最后利用分类依据对测试集上的光谱进行验证。继承了双支持向量机的优势,更重要的是,在训练集上学习分类模型过程中,不仅考虑有标记的训练样本,也考虑部分未标记的样本。一方面提高了学习效率,另一方面得到更优的分类模型。在SDSS DR8恒星光谱数据集上的比较实验表明,与支持向量机SVM、双支持向量机TSVM以及K近邻(KNN)等传统分类方法相比,带无标签数据的双支持向量机TSVMUD具有更优的分类能力。然而,该方法亦存在一定的局限性,其中一大难题是其无法处理海量光谱数据。该工作将借鉴海量数据随机采样思想,利用大数据处理技术,来对所提方法在大数据环境下的适应性展开进一步研究。  相似文献   
9.
高光谱成像的土壤剖面水分含量反演及制图   总被引:2,自引:0,他引:2  
传统土壤水分的获取方法仅可获得离散的土壤水分点位数据,难以获得剖面上精细且连续的水分含量分布图。研究了野外条件下利用近红外高光谱(882~1 709 nm)成像反演剖面土壤水分含量(SMC),并实现精细制图的可行性。研究剖面位于江苏省东台市,我们利用近红外高光谱成像仪对剖面进行了5天原位连续观测,共采集了280个土样用于烘干法测定SMC。原始高光谱图像经数字量化值(DN)校正、黑白校正、拼接、几何校正、剪切和掩膜等一系列预处理后,提取各采样点的平均光谱反射率。提取光谱(Raw)经吸光度[LOG10(1/R)],Savitzky-Golay平滑(SG)、一阶微分(FD)、二阶微分(SD)、多元散射校正(MSC)和标准正态变量(SNV)转换后,采用偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法建立SMC预测模型,并对比分析不同光谱预处理方法与建模方法组合条件下SMC的预测精度。结果表明,光谱反射率随SMC增加逐渐降低,不同光谱预处理方法的预测精度有所差异,除MSC方法外,同一光谱预处理方法的LS-SVM模型预测精度均高于PLSR模型,并且基于LOG10(1/R)光谱的LS-SVM模型对SMC预测精度最高,其建模集的决定系数(R2c)和均方根误差(RMSEc)分别为0.96和0.65%,预测集的决定系数(R2p)、均方根误差(RMSEp)和相对分析误差(RPDp)分别为0.88,1.05%和2.88。利用最优模型进行剖面SMC的高空间分辨率精细制图,通过比较SMC反演图中提取的预测值与实测值关系发现预测精度较高(R2: 0.85~0.95, RMSE: 0.94%~1.02%),且两者在剖面中的变化趋势基本一致,说明SMC反演图不仅能很好地反映出土壤水分在整个剖面中毫米级的含量分布信息,也可反映出同一位置处不同天数间的含量差异。因此,利用近红外高光谱成像结合优化的预测模型,能够实现土壤剖面SMC的定量预测及精细制图,有助于快速、有效监测田间剖面土壤水分状况。  相似文献   
10.
Gold nanoparticle catalysts are important in many industrial production processes. Nevertheless, for traditional C ?C cross‐coupling reactions they have been rarely used and Pd catalysts usually give a superior performance. Herein we report that in situ formed gold metal nanoparticles are highly active catalysts for the cross coupling of allylstannanes and activated alkylbromides to form C ?C bonds. Turnover numbers up to 29 000 could be achieved in the presence of active carbon as solid support, which allowed for convenient catalyst recovery and reuse. The present study is a rare case where a gold metal catalyst is superior to Pd catalysts in a cross‐coupling reaction of an organic halide and an organometallic reagent.  相似文献   
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