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头孢氨苄降解菌的分离鉴定及其降解特性
被引量：
3
1
作者
杨涛
孙贤波
+1 位作者
刘勇弟
蔡正清
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期58-66,共9页
从生活污水处理厂污泥中筛选出一株能高效降解头孢氨苄的菌株CQ2,鉴定为苍白杆菌(Ochrobactrum sp.)。考察了温度、pH、混合强度和接种量等对CQ2菌的生长和头孢氨苄降解率的影响,确定最佳培养条件为温度30℃、pH 7.0、转速150 r/min、...
从生活污水处理厂污泥中筛选出一株能高效降解头孢氨苄的菌株CQ2,鉴定为苍白杆菌(Ochrobactrum sp.)。考察了温度、pH、混合强度和接种量等对CQ2菌的生长和头孢氨苄降解率的影响,确定最佳培养条件为温度30℃、pH 7.0、转速150 r/min、接种量5%(体积分数)。在该条件下培养CQ2菌28 h,对水中初始质量浓度为10 mg/L的头孢氨苄的降解率可达100%;CQ2菌对其他抗生素的降解效果为:培氟沙星<磺胺嘧啶<土霉素<阿莫西林。基于液相色谱-串联质谱仪(LC-MS/MS)测定的降解中间产物,提出了CQ2菌生物降解头孢氨苄的初步路径。
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关键词
头孢氨苄
筛选
降解菌
降解特性
降解路径
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职称材料
基于BP神经网络的电化学还原硝酸盐过程智能控制
被引量：
2
2
作者
张芯婉
孟广源
+6 位作者
方立强
常定明
李童
胡锦文
陈鹏
刘勇弟
张乐华
《电化学（中英文）》
CAS
北大核心
2023年第12期31-40,共10页
电化学还原硝酸盐过程关键在于该废水处理过程中参数的有效控制。基于硝态氮电化学还原的测试数据和各参数间的相关性,得出与出水效果密切相关的四因素,即反应时间、初始浓度、初始pH和电流密度,采用BP神经网络算法建立了电化学法还原...
电化学还原硝酸盐过程关键在于该废水处理过程中参数的有效控制。基于硝态氮电化学还原的测试数据和各参数间的相关性,得出与出水效果密切相关的四因素,即反应时间、初始浓度、初始pH和电流密度,采用BP神经网络算法建立了电化学法还原硝态氮的预测模型,并验证了模型的准确性。结果表明,4-7-1型BP神经网络网络构型最优,模型预测的去除效果与实测值相吻合,R2为0.9095。利用BP神经网络模型对参数调控,可以优化电化学处理过程:对电流密度进行阶段性调控,在相同处理量下可降低15%的能耗;在水质波动情况下进行电流密度控制,在相同处理时间内可保证出水达标。该研究结果可以为智能控制电化学去除硝态氮的过程提供参考。
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关键词
硝态氮
电化学还原
BP神经网络
预测模型
智能控制
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职称材料
神经网络BPNN模型机器学习方法应用于电化学去除氨氮过程的预测与优化
被引量：
3
3
作者
成睿
孟广源
+5 位作者
殷瑶
郑雨诺
张芯婉
李童
陈鹏
张乐华
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期202-210,共9页
利用反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)建立氨氮去除效果预测模型和智能控制策略。模型由具有BPNN模型的预测模块和控制模块组成。首先,采用4层隐藏层(每层60个神经元)和负反馈调节机制开发BPNN算法,优化模型并...
利用反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)建立氨氮去除效果预测模型和智能控制策略。模型由具有BPNN模型的预测模块和控制模块组成。首先,采用4层隐藏层(每层60个神经元)和负反馈调节机制开发BPNN算法,优化模型并预测氨氮去除率。参数分析及响应面模型对比结果表明所提出的BPNN模型具有更好的决定系数(0.9580)。根据水质变化和确定的氨氮去除率目标,通过BPNN模型获得电化学过程中电流智能调控策略,该智能控制策略减少了水质波动对氨氮去除的负面影响,并使能耗降低38%。
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关键词
神经网络
氨氮去除
电化学
智能控制
预测
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职称材料
题名
头孢氨苄降解菌的分离鉴定及其降解特性
被引量：
3
1
作者
杨涛
孙贤波
刘勇弟
蔡正清
机构
华东理工大学高浓度难降解有机废水处理技术国家工程实验室
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期58-66,共9页
基金
国家科技重大专项(2017ZX07207002)。
文摘
从生活污水处理厂污泥中筛选出一株能高效降解头孢氨苄的菌株CQ2,鉴定为苍白杆菌(Ochrobactrum sp.)。考察了温度、pH、混合强度和接种量等对CQ2菌的生长和头孢氨苄降解率的影响,确定最佳培养条件为温度30℃、pH 7.0、转速150 r/min、接种量5%(体积分数)。在该条件下培养CQ2菌28 h,对水中初始质量浓度为10 mg/L的头孢氨苄的降解率可达100%;CQ2菌对其他抗生素的降解效果为:培氟沙星<磺胺嘧啶<土霉素<阿莫西林。基于液相色谱-串联质谱仪(LC-MS/MS)测定的降解中间产物,提出了CQ2菌生物降解头孢氨苄的初步路径。
关键词
头孢氨苄
筛选
降解菌
降解特性
降解路径
Keywords
cephalexin
screening
degradation strain
degradation characteristics
degradation pathway
分类号
X703.1 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于BP神经网络的电化学还原硝酸盐过程智能控制
被引量：
2
2
作者
张芯婉
孟广源
方立强
常定明
李童
胡锦文
陈鹏
刘勇弟
张乐华
机构
华东理工大学高浓度难降解有机废水处理技术国家工程实验室
上海易湃富得环保科技有限公司
亳州学院教育中心
华东理工大学
国家
环境保护化工过程环境风险评价与控制重点
实验室
出处
《电化学（中英文）》
CAS
北大核心
2023年第12期31-40,共10页
基金
国家重点研发计划(No.2019YFC0408202)
国家自然科学基金(No.21876050)资助。
文摘
电化学还原硝酸盐过程关键在于该废水处理过程中参数的有效控制。基于硝态氮电化学还原的测试数据和各参数间的相关性,得出与出水效果密切相关的四因素,即反应时间、初始浓度、初始pH和电流密度,采用BP神经网络算法建立了电化学法还原硝态氮的预测模型,并验证了模型的准确性。结果表明,4-7-1型BP神经网络网络构型最优,模型预测的去除效果与实测值相吻合,R2为0.9095。利用BP神经网络模型对参数调控,可以优化电化学处理过程:对电流密度进行阶段性调控,在相同处理量下可降低15%的能耗;在水质波动情况下进行电流密度控制,在相同处理时间内可保证出水达标。该研究结果可以为智能控制电化学去除硝态氮的过程提供参考。
关键词
硝态氮
电化学还原
BP神经网络
预测模型
智能控制
Keywords
Nitrate nitrogen
Electrochemical reduction
BPNN
Prediction model
Intelligent control
分类号
X703 [环境科学与工程—环境工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
神经网络BPNN模型机器学习方法应用于电化学去除氨氮过程的预测与优化
被引量：
3
3
作者
成睿
孟广源
殷瑶
郑雨诺
张芯婉
李童
陈鹏
张乐华
机构
华东理工大学高浓度难降解有机废水处理技术国家工程实验室
华东理工大学
国家
环境保护化工过程环境风险评价与控制重点
实验室
上海市政
工程
设计研究总院(集团)有限公司
亳州
大学
继续教育中心
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期202-210,共9页
基金
国家重点研发计划(2019YFC0408202)
国家自然科学基金(21876050)
上海市科技人才计划项目(19QB1405300)。
文摘
利用反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)建立氨氮去除效果预测模型和智能控制策略。模型由具有BPNN模型的预测模块和控制模块组成。首先,采用4层隐藏层(每层60个神经元)和负反馈调节机制开发BPNN算法,优化模型并预测氨氮去除率。参数分析及响应面模型对比结果表明所提出的BPNN模型具有更好的决定系数(0.9580)。根据水质变化和确定的氨氮去除率目标,通过BPNN模型获得电化学过程中电流智能调控策略,该智能控制策略减少了水质波动对氨氮去除的负面影响,并使能耗降低38%。
关键词
神经网络
氨氮去除
电化学
智能控制
预测
Keywords
neural network
ammonia removal
electrochemical
intelligent control
prediction
分类号
X522 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
头孢氨苄降解菌的分离鉴定及其降解特性
杨涛
孙贤波
刘勇弟
蔡正清
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于BP神经网络的电化学还原硝酸盐过程智能控制
张芯婉
孟广源
方立强
常定明
李童
胡锦文
陈鹏
刘勇弟
张乐华
《电化学（中英文）》
CAS
北大核心
2023
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
神经网络BPNN模型机器学习方法应用于电化学去除氨氮过程的预测与优化
成睿
孟广源
殷瑶
郑雨诺
张芯婉
李童
陈鹏
张乐华
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
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职称材料
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