一种生物复合有机絮凝剂及制备方法和应用

    公开(公告)号:CN116514244A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310393604.6

    申请日:2023-04-13

    Abstract: 本发明涉及水体生态修复领域,具体涉及一种生物复合有机絮凝剂及制备方法和应用,在多种藻类投喂、低温断食条件下诱导大型溞产生含有不饱和脂肪酸和角质蛋白质的大型溞休眠卵,将大型溞休眠卵接枝到有机絮凝剂上,得到能够保持休眠卵萌发活性和有机物絮凝作用的生物复合有机絮凝剂。将大型溞休眠卵直接接枝于有机絮凝剂上,有机絮凝剂能够絮凝沉降去除水体污染物、提高水质;大型溞休眠卵能够随水质变化而萌发释放,持续去除水体颗粒物、提高透明度,从而长效改善水生态系统质量。该生物复合有机絮凝剂无生物毒性、生态安全性好,可持续维持水体清澈,用于藻类水华控制、黑臭水体治理和富营养化水体修复。

    一种基于物理信息神经网络的两相流传热预测方法

    公开(公告)号:CN118153457A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410485243.2

    申请日:2024-04-22

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及流体动力学技术领域,公开了一种基于物理信息神经网络的两相流传热预测方法,包括以下步骤:将计算域划分为若干个单元,采用Legendre‑Gauss‑Labotto取样法得到样本点坐标,输入初始化后的全连接神经网络,得到速度、压力、温度与相变量的数据,计算该数据对空间坐标与时间的偏导数与单位矩阵,并基于速度、压力、温度与相变量的数据,构建控制方程组;将控制方程组嵌入全连接神经网络,基于控制方程组、初始条件、边界条件和边界导数,得到总损失函数;采用L‑BFGS优化法对总损失函数进行优化,当总损失函数小于设定阈值时,输出速度、压力、温度与相变量的数值解;该方法通过将相场法与物理信息神经网络相结合,减少了计算成本与时间,提高了求解效率。

    一种基于水生植被恢复的湖滨带生态消浪桩

    公开(公告)号:CN215801370U

    公开(公告)日:2022-02-11

    申请号:CN202023151021.3

    申请日:2020-12-24

    Abstract: 本实用新型公开了一种基于水生植被恢复的湖滨带生态消浪桩,包括第一消浪桩区、第二消浪桩区以及第三消浪桩区;第一消浪桩区的多个消浪桩间隔布设,沿湖岸平行方向布设至消浪区长度要求;所第二消浪桩区的多个消浪桩间隔布设,沿湖岸垂直方向布设至消浪区长度要求;所述第三消浪桩区设于第一消浪桩区和第二消浪桩区之间,以布设为弧形的结构实现两个区域之间的连接;经过消浪后,有效减轻波浪的形成,降低风浪对湖岸的侵蚀;为避免消浪桩受到的冲击过大,折角处变更为弧形的布置,进一步增加了消浪桩的结构稳定性。同时,消浪桩之间设置细网,可排除鱼类等水生动物对水生植物捕食、扰动的影响,利于水生植物群落的生长和恢复。

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