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一种用于废水处理的磁性剥离型蒙脱土纳米复合材料的制备方法
(专利号:ZL 201410576782.3) 简介:本发明公开了一种用于废水处理的磁性剥离型蒙脱土纳米复合材料的制备方法,属于纳米复合材料制备技术领域。该方法通过在蒙脱土表面修饰上大量的羧基,采用原位化学反应将磁性纳米粒子引入蒙脱土层间并获得剥离型结构,结合四氧化三铁的磁分离性能和羧基修饰蒙脱土对有机阳离子染料及重金属离子的高吸附特性,获得可磁分离且吸附能力强的磁性剥离型蒙脱土纳米复合吸附材料。本发明制备工艺简单、条件可控,制得的磁性剥
安徽工业大学 2021-01-12
稀散多金属采选冶废弃物减量化、资源化与污染控制及环境 管理研究
一、研发背景我国是有色及稀散金属资源大国,产量更是在全球具有绝对控制地位。稀散有色金属矿的开发利用给我国带来巨大的经济效益,与此同时也带来了严重的环境重金属污染。稀散有色金属矿经开采、选、冶加工后,会遗留下大量的尾矿、冶炼渣和各种尘泥。从环保和安全上来说,稀散多金属采选冶废弃物是重大的污染源和危险源,控制固体废弃物污染特别是矿业固体废弃物成为中国环境保护领域的重要问题之一。二、技术内容(1)新型深部充填减量化技术。开发一种价格低廉、材料来源广泛且固化重金属效果优良的地下采矿胶结充填料,能够降低充填采矿成本,并可以安全处置危险废物;(2)尾矿库微生物原位成矿修复技术。利用微生物(硫酸盐还原菌、寡营养铁还原菌)控制环境中 Fe3+ 浓度、降低环境电位、降低环境中游离镉、锑等重金属离子,实现现役尾矿库的微生物生态修复。(3)五层覆盖强还原原位成矿修复技术。基于矿物学--生物地球化学协同作用,开发已闭库或无主尾矿库的重度污染区的五层(无污染客土层、膨润土密封层、有机质深度还原密封层、含高风险稀散多金属及砷和重金属尾矿生物法控制污染主反应层、原始尾矿层)覆盖强还原稳定成矿修复技术。三、作用原理针对我国含稀散多金属硫化矿采选冶废物易引起氧化淋溶、存在溃坝风险和对周边及重大流域构成的严重环境威胁等问题,首先研究采选冶废物处置环境风险评估方法,建立稀散多金属采选冶废物处理处置污染控制技术评估方法;利用冶炼废渣及尾矿库内堆存尾矿,研发新型膏体充填减量化、资源化技术;针对现役尾矿库,利用硫酸盐还原菌及寡营养铁还原菌研发尾矿微生物原位成矿修复技术;针对已闭库及无主尾矿库,基于矿物学--生物地球化学协同作用,研发重度污染区的五层覆盖强还原稳定原位成矿修复技术;组合应用上述技术,在典型稀散多金属采选冶集中区开展技术示范;最终形成“基于风险控制的稀散多金属采选冶废物减量化、资源化处理处置与污染控制方案和环境管理导则”,为我国稀散金属多金属污染防控和环境管理提供技术支撑。
北京科技大学 2021-04-13
基于高效聚光与金属网基波纹管相变蓄热的太阳能锅炉节能成套技术研发
成果简介:  成功开发出了在正常太阳能辐射强度条件下能满足全天供热的锅炉-太阳能耦合工作的技术,保证了系统连续稳定运行;开发出了高效太阳能集热阵列(增加基于涂料分解反射聚光效应的高效集热器技术); 研发出一套具有一定生产能力和深入实验、改造能力的金属网基波纹管结构的相变蓄热样机;提高系统单位安装面积的集热量,保证全天候预热软水出水温度80-95
南京工业大学 2021-01-12
科技部公开通报又一批高校医学科研诚信案件调查处理结果
5月24日,科技部公开通报“部分高校医学科研诚信案件调查处理结果情况汇总”。其中,包含终身取消科技计划项目申报资格、取消评审专家等资格9年、取消职称晋升资格2年等措施。
科技部 2022-05-25
“大气环境与生物能源团队”在挥发性有机污染物(VOCs)吸附处理领域取得重要进展
近年来,大气污染问题日益严重,尤其是雾霾、光化学烟雾、臭氧等问题已经引起国内外广泛关注。挥发性有机气体(VOCs)是造成雾霾及臭氧(O3)的重要污染物。吸附法是去除VOCs高效简便的方法之一,但在实际应用中,水蒸气的存在与VOCs产生竞争吸附,因此设计具有高VOCs吸附性能的疏水性吸附剂具有重要意义。近日,天津大学环境学院“大气环境与生物能源团队”(http://catalysis.tju.edu.cn/)针对分子筛表面亲水性及其在含湿条件下VOCs吸附应用存在的问题,利用多孔有机聚合物疏水性等特征,设计合成了一系列分子筛与多孔有机聚合物核壳结构的新型吸附材料,所开发的吸附剂有效提高了分子筛表面疏水性,并且大大提升了其在干燥和潮湿条件下的甲苯吸附性能。相关研究成果《Core-shell structured Y zeolite/hydrophobic organic polymer with improved toluene adsorption capacity under dry and wet conditions》已发表在环境类国际高水平期刊Chemical Engineering Journal(IF: 10.652)上。该系列吸附剂的研发为制备一系列疏水性吸附剂提供了新的思路。
天津大学 2021-02-01
“大气环境与生物能源团队”在挥发性有机污染物(VOCs)吸附处理领域取得重要进展
项目成果/简介:近年来,大气污染问题日益严重,尤其是雾霾、光化学烟雾、臭氧等问题已经引起国内外广泛关注。挥发性有机气体(VOCs)是造成雾霾及臭氧(O3)的重要污染物。吸附法是去除VOCs高效简便的方法之一,但在实际应用中,水蒸气的存在与VOCs产生竞争吸附,因此设计具有高VOCs吸附性能的疏水性吸附剂具有重要意义。近日,天津大学环境学院“大气环境与生物能源团队”(http://catalysis.tju.edu.cn/)针对分子筛表面亲水性及其在含湿条件下VOCs吸附应用存在的问题,利用多孔有机聚合物疏水性等特征,设计合成了一系列分子筛与多孔有机聚合物核壳结构的新型吸附材料,所开发的吸附剂有效提高了分子筛表面疏水性,并且大大提升了其在干燥和潮湿条件下的甲苯吸附性能。相关研究成果《Core-shell structured Y zeolite/hydrophobic organic polymer with improved toluene adsorption capacity under dry and wet conditions》已发表在环境类国际高水平期刊Chemical Engineering Journal(IF: 10.652)上。该系列吸附剂的研发为制备一系列疏水性吸附剂提供了新的思路。
天津大学 2021-04-11
王绍金教授团队在低水分食品致病菌射频与熏蒸联合处理技术取得新进展
近日,机电学院王绍金教授团队在学校G2期刊《InternationalJournalofFoodMicrobiology》上发表题为“Combinedeffectsofintermittentradiofrequencyheatingwithcinnamonoilvaporonmicrobialcontrolandqualitychangesofalfalfaseeds”的论文。博士研究生徐渊美为论文第一作者,王绍金教授为论文通讯作者。
西北农林科技大学 2022-07-11
贵州省科技厅关于印发贵州省科研失信行为调查处理工作指引的通知
为贯彻落实科技部等20个部委印发的《科研失信行为调查处理规则》(国科发监〔2022〕221号),进一步规范我省科学技术活动中科研失信行为的调查处理工作,提高我省科技管理部门科研失信行为调查处理工作的统一性与规范性。
贵州省科学技术厅 2022-10-11
理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理领域发表系列高水平研究成果
我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展,研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速,但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷,设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型,有效改善了上述不足,提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》(Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy)的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者, 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士(印度统计研究所)参与指导,中国石油大学(华东)为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择,是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程,它是人工智能数据预处理环节的重要步骤,也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制,在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时,控制所选特征子集的冗余程度,以达到降维的最优效果,从而使模型的泛化能力更强,降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》(Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization)的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者,王健副教授为通讯作者,我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士(印度统计研究所)参与指导,中国石油大学(华东)为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力,提出两种神经网络结构优化学习模型;本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法,同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力,适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。
中国石油大学(华东) 2021-02-01
燕山站/资环学院肖康团队在污水处理工艺的技术经济研究方面取得进展
该研究采用污水处理厂改造前后的运行数据,对传统活性污泥法和膜生物反应器(MBR)两种污水处理工艺进行技术经济上的严格配对比较研究,对比分析污水处理厂采用两种工艺时的成本能耗、净利润和技术效率,采用敏感性分析评价计算结果的可靠性,为污水处理工艺的选择和应用提供技术经济方面的理性参考。
中国科学院大学 2022-06-01
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