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Shuitu Baochi Xuebao, 2005 水质模型是水体污染物迁移转化模拟的主要工具，在水环境保护、水污染防治等领域得到了广泛的应用。按照J2EE标准，在提高软件的可扩展性、可维护性和代码复用率指导思想下，以中间件技术的表现形式的应用框架为基础，以零维水质模型为代表，采用MVC软件设计模式，实现了水质预测中间件，建立了面向Web的水质预测系统，并使用WebGIS技术可视化水质模拟结果，该系统缩短了模型建模周期，提高了模型的使用效率。
王晓辉 解建仓 马斌 司毅铭 汪妮
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, 2013 本发明属于环境污染检测技术领域，具体来说涉及一种水质急性毒性的检测方法及其装置。利用亚硝化细菌受到有毒物质抑制后，氧化铵离子的速率减小的程度来进行毒性分析。将细菌和选择性电极串联于流动分析系统中，首先将样品通入系统与细菌作用，而后转换介质，通入含铵离子的缓冲溶液，细菌氧化铵离子的速率可由铵离子选择性电极测得的电位信号变化计算得到。本发明采用介质转换方法，消除了基体效应，并避免了样品对电极的污损。采用铵离子选择性电极测定氨氧化速率 ...
丁家旺, 秦伟, 李龙, 张倩玉
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Gongye shui chuli, 2012 广利站采用电化学预氧化技术后注入水水质得到明显改善，但近期局部区域结垢现象突出。对污水站、注水站、配水间到井口的注入水水质进行了分析，利用结垢趋势预测及垢样的分析等手段，最终确定了结垢的主要影响因素，为下一步改善水质减缓结垢趋势提供参考。
吴令娣, 黄敏, 史足华, 徐赋海
doaj
, 2010 淡水藻类作为水体中的初级生产者,分布广泛,适应性强,在水生生态系统食物链中占据着十分重要的地位,在水质监测中起着关键的作用。通过对藻类生长与水环境之间的相互关系进行简要的概述,探讨了pH值和氮磷对淡水藻类的生长的影响,以及淡水藻类的生长对外界环境的影响。藻类不但应用于水质监测,而且还能去除水体中的氮、磷等营养物质和其它有机物,对自然水域中的污水有良好的净化作用。重点论述淡水藻类在水质监测和污水净化中的作用以及利用淡水藻类来处理污水的方法。并提出了保护水资源的相关建议 ...
施心路 +5 more
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Gongye shui chuli炼化企业生产工艺流程复杂且装置繁多，污水水质和水量波动大，下游响应调控滞后，水质超标问题难以避免，亟需构建高效水质预测模型。以广东省某炼化企业2023年全年监测池出水水质数据为基础，构建水质预测模型。结果表明：插值算法可以实现对炼化污水缺失数据的有效填充；出水硫化物（HS）、总氮（TN）、总有机碳（TOC）、五日生化需氧量（BOD5）、pH与化学需氧量（COD）未表现出明显的相关性，多参数预测模型无法捕获数据特征；选用反向传播-神经网络（BP-NN）与支持向量回归机（SVR ...
陈霖 +6 more
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, 2013 针对水土流失预测的多因素及非线性等特征,引入自适应模糊神经推理系统(Adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS),对自然降雨条件下不同生态措施的水土流失规律进行了预测。结合MATLAB模糊推理工具箱,以试验站2001—2005年的51场降雨为训练样本进行学习训练,以2008年观测的10场降雨为检验样本进行验证,结果表明:4个处理(百喜草全园覆盖、百喜草覆盖果园、清耕果园和裸露对照)的径流预测的平均相对误差的绝对值分别为17.04%、18.89%、
赵成义 +4 more
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Gongye shui chuli污水排放会对环境和生态系统产生负面影响，准确的水质预测可及时预警污染风险，为水环境保护提供决策支持。基于此，提出一种基于适应度平衡改进算术优化算法（FAOA）和鲁棒集成深度随机向量函数链接网络（ORedRVFL）的污水水质预测模型（FAOA-ORedRVFL）。首先，针对算术优化算法（AOA）引入适应度平衡策略，增强其寻优能力；其次，利用FAOA优化ORedRVFL模型的超参数，增强模型的预测精度和鲁棒性。同时，采用互信息（MI）选择与待预测变量相关程度较高的变量，提高数据建模效率。结果表明，FAOA ...
张楚 +4 more
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Gongye shui chuli, 2015 循环冷却水在工业生产中占有很大比重, 而腐蚀是循环冷却水系统中常见的水质故障, 严重影响工业生产中设备的运行。通过对某石化公司水质数据的分析, 选取对腐蚀速率影响较大的水质参数, 凭借神经网络良好的非线性能力, 基于NARX神经网络建立了腐蚀速率预测模型。利用该模型对循环冷却水系统腐蚀速率进行预测, 结果较好, 说明该模型可行, 且具有良好的应用前景。
高强, 赵阳
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Gongye shui chuli, 2023 污水处理厂是控制水体污染、改善水环境质量的重要基础设施，建立可靠的污水处理厂出水水质预测模型以便及时反馈污水处理状况是污水处理领域的研究热点之一。利用Stacking集成思想结合LSTM、BPNN、SVR、XGBoost、KNN 5种算法建立了污水处理厂出水总氮的预测模型。分析单一算法预测效果发现，KNN算法与其他算法相比拟合程度偏低，RMSE、MAE和R2分别为1.10、0.995和0.567，可作为Stacking模型的元学习器。通过算法间预测性能差异的比较，选择LSTM、BPNN、SVR ...
姚怡帆 +3 more
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Online Prediction Model of Water Quality Based on Ensemble RVM
, 2018 针对污水处理过程存在着强非线性和非稳态运行等特征,传统传感器维护成本高昂且无法快速准确地测量生化需氧量(BOD)等水质指标的问题,提出一种基于集成相关向量机的水质在线预测模型;该模型首先采用相关向量机(RVM)为弱预测器,利用改进的AdaBoost.RT算法将多个弱预测器集成为强预测器,实现了污水处理过程中水质的在线预测;仿真实验结果表明,该水质在线预测模型预测精度高,综合性能突出,克服了单一预测器随着异常点增多,模型泛化能力下降和鲁棒性不足的问题 ...
于广平, 邱志成, 谭承诚
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