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1.
【目的】针对跑道池光生物反应器光照比表面积小、产率低、耗水量大等问题,设计一种新型薄层自流式光生物反应器。【方法】使用Solidworks软件进行三维建模设计,建立该新型反应器的微藻培养系统,并与跑道池光生物反应器进行微藻培养中试对比评价试验;建造一套薄层自流式反应器的微藻大规模培养系统,并以同株栅藻(Scenedesmus sp.)为培养藻种,进行4批次的培养试验,评价该反应器的微藻培养效果。【结果】所设计薄层自流式反应器光径减小,光照比表面积,藻液混合程度提高;中试试验结果表明,薄层自流式反应器中栅藻的生长速率明显高于同期跑道池光生物反应器,生物质浓度显著高于跑道池反应器,单位面积产率(每天单位占地面积的产量)升高13%,薄层式反应器的耗水量约低于跑道池反应器6倍。大规模培养试验表明,薄层自流式反应器的微藻生物质产率明显高于跑道池反应器,微藻生物质产率单日高达0.86 g·L-1·d-1,占地面积产率达43.5 g·m-2·d-1,最终生物质浓度达2.31 g·L-1,远高于跑道池光生物反应器最高生物质质量浓度(约0.01~0.6 g·L-1)。【结论】薄层自流式光生物反应器一定程度上克服了跑道池光生物反应器的缺点,收获微藻的生物质产率和浓度高。 相似文献
2.
针对三峡库区"阶跃式"滑坡的变形特征,提出了一种新的滑坡位移预测方法。以白水河滑坡ZG118和XD-01监测点位移数据为例,采用基于软筛分停止准则的经验模态分解(SSSC-EMD)将累计位移-时间曲线和影响因子时间序列自适应地分解为多个固有模态函数(IMF),并采用K均值(K-Means)聚类法对其进行聚类累加,得到有物理含义的位移分量(趋势性位移、周期性位移以及随机性位移)和影响因子分量(高频影响因子和低频影响因子)。使用最小二乘法对趋势性位移进行拟合预测;采用果蝇优化-最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)模型对周期性位移和随机性位移进行预测。将各位移分量预测值进行叠加处理,实现滑坡累计位移的预测。研究结果表明,所提出的(SSSC-EMD)-K-Means-(FOA-LSSVM)模型能够预测"阶跃式"滑坡的位移变化规律,且预测精度高于传统的支持向量机回归(SVR)、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型;并通过改变训练集长度,进行单因素分析,发现其与预测精度之间呈正相关关系。 相似文献
3.
【目的】研究解决海洋大惯量浮式平台在复杂海况影响下所引起的振动冲击问题。【方法】采用逆运动学分析方法对平台回转位置进行优化研究,提出一种基于关节最小耗能的多目标轨迹优化算法。采用分段样条插值方法构造关节位置曲线,并建立关节能耗轨迹优化模型,采用粒子群算法实现对关节位置的优化搜索,从而得到基于平台转动最小耗能的位置优化轨迹。【结果与结论】所采用的轨迹优化方法能有效改善系统运行的平滑性,降低回转机构振动与冲击的影响程度,可为平台的振动与冲击主动控制提供必要的理论依据。 相似文献
4.
针对平面不规则结构在水平地震作用下的振动特性,通过调整隔震层隔震支座的布置,得到3种不同工况的隔震层刚心与上部结构质心、刚心相对位置关系,分别以楼层位移和层间位移为指标的扭转位移比,作为平面不规则基础隔震结构扭转响应指标,利用弹塑性时程分析方法,通过对3种不同工况的扭转指标对比分析研究,提出适用于平面不规则基础隔震结构的抗扭设计方法。结果表明:对于平面不规则结构,应在保证隔震层扭转位移比小于1.2的基础上,使隔震层的刚心和上部结构的刚心分别位于上部结构质心的两侧,可有效控制上部结构的扭转。 相似文献
5.
6.
增强型罗兰导航系统(eLoran)作为全球卫星导航系统(GNSS)的备份系统,是国家定位导航授时(PNT)安全的重要基础设施.针对目前标准eLoran信号存在易受交叉干扰、天波干扰,通信数据传输速率低等的问题,本文基于标准罗兰信号体制提出了两种波形改进方法(衰减函数法与对称波形法)并对新型波形进行性能评估.实验结果表明,两种方法能够有效缩短波形持续时间,加速后沿波形下降,减小发射机功耗.对称波形法能够大幅减小波形持续时间,但缩短波形持续时间也将改变原信号波形的频谱特性,利用衰减函数法可以最大程度保证信号的频谱性能.综合分析可知,新型波形能够有效利用时域资源,空余的时间可用于增加传输信号,进而提高数据调制技术的性能. 相似文献
7.
对当前地震观测仪器的授时技术现状进行阐述,统计并分析测震观测仪器授时终端的缺陷,针对性地提出基于北斗/GPS双模的分体式授时终端的设计,并通过硬件设计制作与软件功能调试,实现与地震数据采集仪器的成功对接。在地震台站试运行期间对所记录地震事件的测试结果验证了授时终端的校时准确性,设计达到预期效果。 相似文献
8.
Targeting at a reliable image matching of multiple remote sensing images for the generation of digital surface models, this paper presents a geometric-constrained multi-view image matching method, based on an energy minimization framework. By employing a geometrical constraint, the cost value of the energy function was calculated from multiple images, and the cost value was aggregated in an image space using a semi-global optimization approach. A homography transform parameter calculation method is proposed for fast calculation of projection pixel on each image when calculating cost values. It is based on the known interior orientation parameters, exterior orientation parameters, and a given elevation value. For an efficient and reliable processing of multiple remote sensing images, the proposed matching method was performed via a coarse-to-fine strategy through image pyramid. Three sets of airborne remote sensing images were used to evaluate the performance of the proposed method. Results reveal that the multi-view image matching can improve matching reliability. Moreover, the experimental results show that the proposed method performs better than traditional methods. 相似文献
9.
A geometric-based approach for road matching on multi-scale datasets using a genetic algorithm 总被引:1,自引:0,他引:1
Alireza Chehreghan 《制图学和地理信息科学》2018,45(3):255-269
Object matching is used in various applications including conflation, data quality assessment, updating, and multi-scale analysis. The objective of matching is to identify objects referring to the same entity. This article aims to present an optimization-based linear object-matching approach in multi-scale, multi-source datasets. By taking into account geometric criteria, the proposed approach uses real coded genetic algorithm (RCGA) and sensitivity analysis to identify corresponding objects. Moreover, in this approach, any initial dependency on empirical parameters such as buffer distance, threshold of spatial similarity degree, and weights of criteria is eliminated and, instead, the optimal values for these parameters are calculated for each dataset. Volunteered geographical information (VGI) and authoritative data with different scales and sources were used to assess the efficiency of the proposed approach. According to the results, in addition to an efficient performance in various datasets, the proposed approach was able to appropriately identify the corresponding objects in these datasets by achieving higher F-Score. 相似文献
10.
The shortage of potassium salt seriously restricts the development of China's agriculture. Increasing the exploration and development of potash will help improve the self-sufficiency of potassium in China. With rich potassium salt resources, Sichuan basin is one of the most important research areas for potash exploration and development in China. Polyhalite is an important solid potassium salt mineral in Sichuan basin, often intercalated in rock minerals such as anhydrite, rock salt and dolomite. Aiming at the problem that conventional log interpretation methods are difficult to accurately identify polyhalites, this paper proposed a new Support Vector Machine (SVM) recognition method based on Particle Swarm Optimization (PSO) to classify polyhalites in Sichuan basin. Based on particle swarm optimization and support vector machine theory, combined with logging interpretation theory, the effective data sensitive to polyhalite logging response were selected as input samples to generate training sets and test sets randomly. The Radial Basis Function (RBF) parameters were optimized by particle swarm optimization, and the classification and prediction model of polyhalite was established. Compared with mud logging results, the recognition accuracy of SVM model based on particle swarm optimization reached 97.5758%, which is obviously better than that of SVM model optimized by cross validation method in recognition accuracy and speed. The results show that the model has broad application prospects in potash exploration in Sichuan basin. 相似文献