摘要：为解决冠醚化合物用于传统液-液萃取分离锂镁时冠醚易于流失的问题,以二氨基二苯并14-冠-4(DAB14C4)和氯甲基聚砜(CMPSf)为原料,采用反应-相转化一锅法制备冠醚交联聚砜膜(DAB14C4-cr-PSf)。考察交联反应温度、反应时间、热处理时间及反应液中冠醚浓度等因素对DAB14C4-cr-PSf膜中冠醚固载量的影响,探究DAB14C4-cr-PSf膜对Li^(+)的选择吸附性及锂镁分离性能。结果表明:当交联反应时间为8 h、反应温度为45℃、70℃热水处理1.5 h、冠醚质量分数为0.5%时,DAB14C4-cr-PSf膜达到最佳冠醚固载量(0.190 mmol/g);在Flow-through模式下,DAB14C4-cr-PSf对Li^(+)的吸附量(QLi)及锂镁分离因子(α)分别为8.55 mg/g和5.96;当有K^(+)、Na^(+)等离子共存时,DAB14C4-cr-PSf膜对于Li^(+)/K^(+)、Li^(+)/Na^(+)和Li^(+)/Mg^(2+)的分离因子分别为11.41、10.50和5.69,表明DAB14C4-cr-PSf膜对Li^(+)具有选择性吸附能力,且Li^(+)/Mg^(2+)的分离性能几乎不受干扰离子影响。

摘要：为解决现有的城市用水量短期预测BP神经网络法对初始权值敏感、易陷入局部极小点和收敛速度慢等问题,通过对城市时用水量数据特征的分析,应用基于全局随机优化思想的粒子群优化(PSO)算法对BP网络的初始权值进行优化,建立了PSO-BP城市时用水量预测模型.在算例分析中与传统BP神经网络预测法进行对比,发现该方法的收敛速度明显提高,且平均预测精度提高了2%,在用水量短期预测中非常有效.