摘要：氮素的过量累积是引起水体富营养化的重要因素,开发廉价高效的污水脱氮工艺是水质净化研究的重要内容。微生物脱氮处理成本低、效率较高、环境适应性强,已广泛应用于水质脱氮的净化处理。近年来,基于合成生物技术的人工多细胞体系由于其独特的可定义性及可控性,分解代谢路径和环境响应机制较天然菌群更为明确,能够实现低细胞代谢负荷下高效脱氮,在垃圾渗滤液、工业废水、海水养殖废水和生活污水的生物净化处理中具有广泛的应用潜力。本文聚焦污水脱氮人工多细胞体系的设计、构建与应用,总结了脱氮微生物及其脱氮机制,概括了人工多细胞体系的设计思路与构建方法,并列举了人工多细胞体系在污水净化的应用案例,对污水脱氮未来研究和应用实践进行了展望,以期为优化微生物污水脱氮处理提供新的思路和有效策略。

摘要：工业网络的安全性对于能源、制造和基础设施等领域至关重要。研究针对工业网络的安全检测问题,提出了一种在卷积神经网络基础上设计的方法。过程中使用一维卷积神经网络作为模型基础,并在模型输出层前加入注意力机制和长短期记忆机制。实验结果表明,研究方法运行总时间为600 s时的缓存数据体积在59 Mb以下。说明研究方法在进行网络安全检测时能具有强大的学习和预测能力,能够从大量的训练数据中学习到有效的特征和模式,能够区分出正常行为和恶意行为,避免因为误报而产生大量的误操作或者干扰正常的工作流程,能够在短时间内完成对大量数据的处理和分析,及时给出检测结果,从而尽早防止可能的安全威胁。

摘要：膜蒸馏技术在海水淡化及高盐废水处理中展现出极大的优势与潜力,静电纺丝纳米纤维膜因其较高的水通量和较低的传质阻力引起了研究者们广泛的关注.但其疏松多孔的孔隙结构易受到水流剪切力的作用导致膜孔变形,引起膜孔润湿.本研究从膜的结构出发,对热压后的聚偏氟乙烯(PVDF)纳米纤维膜采用聚二甲基硅氧烷(PDMS)和TiO2纳米颗粒(TiNPs)混合溶液浸渍涂覆,制备出了具有坚固孔隙结构的超疏水纳米纤维膜.该膜接触角高达160.3°,具有良好的膜蒸馏性能,在测试中表现出了39.3 kg/(m^(2)·h)的高水通量和长达102 h的耐久性,且截留率大于99.99%,为今后膜蒸馏膜的设计提供了一定的指导意义.

摘要：虽然能源消耗量仍在增加,但由于电力系统的管制放松、需求响应方案的应用、微电网和智能电网的实施等,系统峰值负荷正在下降,作为公共实体的输电系统运营商必须加强输电系统以保持电力系统的可靠性。为此,提出了一种含抽水蓄能电站与分布式能源的输电网联合规划双层模型。其中,上层从输电系统运营商的角度出发,最大限度地降低线路投资成本和从传统发电机和配电系统购买能源的成本,同时确保分布式能源投资的给定回报率;下层模拟市场清算以找到节点价格,用于计算配电商的利润和购买能源的成本。通过强对偶技术、big-M方法和互补松弛条件,将所提出的模型转化为一个单层混合整数线性规划问题,并在IEEE RTS-24母线测试系统中验证了其有效性。

摘要：针对含抽水蓄能电站的输电线路规划中存在的非线性和非凸问题,提出了一种基于MILP的输电线路扩展规划启发式算法。首先将混合整数线性问题(MILP)传输扩展规划(TEP)模型的精确解与元启发式算法的随机解相结合;然后引入了基于MILP的启发(MBH)算法来解决线性近似和元启发式过程中出现的问题;最后在IEEE RTS-24节点测试系统的单阶段TEP验证了所提出算法的有效性。

摘要：抽水蓄能是新能源发展的重要组成部分,文章以茶坑站为例,探索了广东省“下库结合”抽水蓄能电站新开发模式。研究表明:(1)茶坑抽水蓄能电站是利用已建成的常规水电站水库做下库,在其上游新建上库,拟装机容量为28万kW的茶坑抽水蓄能电站,是抽水蓄能电站建设模式的新探索。(2)茶坑抽水蓄能电站建成后,是对清远市电网安全经济运行的有力补偿,使系统调峰能力增强,并能更好地保证清远市风—光联合系统的稳定出力。(3)利用已建成的常规水电站兴建茶坑抽水蓄能电站,站址区域构造稳定性好,工程建设范围内不涉及生态保护红线,征(用)地面积3 682.77亩,茶坑抽水蓄能电站建设基本不存在制约工程建设的因素。本次提出的“下库结合”开发模式完善了抽水蓄能电站开发模式,可给利用已建成水库作为下库只需新建上库的抽水蓄能电站开发提供参考。

摘要：为了解决在真实条件下运动单元动作电位(MUAP)波形变异导致的MUAP分类识别准确率低,进而降低运动单元(MU)追踪性能的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的MUAP分类方法,并利用仿真数据进行了效果验证。该方法以被称为MU指纹的MUAP波形作为模型输入,结合Keras深度学习框架设计的CNN网络结构简单,并采取Early-stop策略训练网络,可实现不同MU的准确分类和匹配,从而持续追踪给定MU放电活动。所提基于CNN的MU分类方法能够在样本量较小的情况下,即每个MU可获取(54.49±29.28)个MUAP波形样本,对平均(30.23±5.37)个MU进行准确分类,分类准确性达到(89.41%±3.72%),显著高于现有的基于MUAP波形相似度的方法(49.66%±6.12%)。结果表明,所提方法对MUAP波形变异展现出了更好的鲁棒性,为开展真实条件下MU放电活动持续追踪研究提供重要的技术支撑,对运动控制的神经机制研究等具有重要意义。

摘要：水系锌离子电池具有成本低廉、环境友好、安全、能量密度较高等特点,有望应用于大规模电化学储能装置.然而,目前使用的商业化锌箔负极相对正极活性材料大大过量,显著降低了电池的能量密度,且存在严重的穿孔和极耳脱落等问题.使用集流体负载锌作为负极可有效提高放电深度,同时避免电极穿孔失效.但是,集流体界面易产生锌枝晶与副反应,严重影响电池的循环寿命.本综述首先分析了锌枝晶与副反应的产生原因及其对锌负极电化学性能的影响,并从集流体材料成分选择与结构构建两方面总结了锌负极集流体的设计思路,包括选择亲锌性材料、设计择优取向基底与构建三维集流体结构.设计合适的集流体可有效调控锌金属的沉积与剥离行为,从而推进水系锌离子电池的实用化.

摘要：为解决黑皮鸡枞菌种植环境下背景土壤与菌菇辨识度较低、样本分布密集、类间相互遮挡等问题,该研究提出一种基于改进YOLOv5s的目标检测方法。首先,在骨干网络中融入RFBSE模块,使网络关注重点区域,通过施加通道注意力机制,增强对黑皮鸡枞菌特征表达能力;其次,设计多分支采样DCSPP池化模块,加强局部信息与全局信息的融合;第三,在颈部网络采用RFP结构,通过添加额外反馈信息促进语义信息传递,增强鸡枞菌样本密集遮挡场景下的检测能力,对RFP结构级联方式及网络间融合结构做轻量化处理,降低参数计算量和内存使用。试验结果表明,通过添加RFBSE模块,多分支池化模块以及采用递归金字塔结构对模型检测能力均有不同提升效果,最终模型平均精度均值mAP、精确率、召回率分别达到90.8%、86.5%、84.8%。对比原YOLOv5s模型算法,mAP、精确率、召回率分别提高2.7、3.8、3.9个百分点,并通过生成热力图提高模型检测过程的可解释性。试验结果表明改进后的模型可在复杂环境下准确、快速地识别黑皮鸡枞菌,为黑皮鸡枞菌采摘机器人的开发提供技术支持。

摘要：导弹的跳跃飞行过程可建模为时变非线性微分方程组,该方程组难以得到解析解,给导弹的轨迹优化带来很大的困难。针对该问题,提出一种基于双深度Q网络的带网络优选(NEO)策略的深度强化学习(NEO-DDQN)算法,所提算法以跳跃导弹航程最大化为优化目标,在热流密度、动压、过载及末速度等约束下,求解跳跃导弹的轨迹优化问题。设计问题的动作空间、状态空间和奖励函数;确定算法关键参数学习率的取值及合适的贪心策略,并提出NEO策略,得到所提NEO-DDQN算法;开展与最优恒定攻角(OCAOA)方案、遗传算法(GA)的对比实验。结果表明:NEO策略有效提升了算法的求解稳定性且将航程提升了2.52%;与OCAOA方案、GA相比,所提算法使跳跃导弹航程分别提高了2.61%和1.33%;所提算法还避免了直接求解复杂非线性微分方程,为轨迹优化问题提供了一种新型的基于学习的算法。