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World File Search System填料
人工湿地常用填料及其不同改性方式 ...
摘 要 【 目的 】 研究旨在探讨人工湿地中常用的 4 种填料 ( 沸石 、 陶粒 、 石英砂 、 砾石 ) 对水体中有机物 、 氮 、 磷及部分重金
epocast® 1614-a2 空隙填料
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含显热填料的填料床储罐温跃层行为的实验与数值研究
Wꞏm -2 ꞏK -4 ṁ 质量流量 (kg s -1 ) Փ 直径 (m) ∆P 压降 (Pa) θ 出口温度阈值系数 Pe 佩克莱特数，Pe=D p ꞏu sup /α Pr 普朗特数，Pr=C p,f ∙ μ f / λ frp 球体径向坐标 下标 r 罐体径向坐标 amb 环境 Ra 瑞利数，Ra= GrꞏPr Re 颗粒雷诺数，Re= ( ρ f ꞏD p ꞏu sup )/ μ fb 罐内直径的填料床区域 R int 罐体内半径 (m) ch 装料 R mid 罐体中部半径 (m) dis 卸料 R ext 罐体外半径 (m) eff 有效值 t 时间 (s) ext 罐体外表面 T 温度 (K) f 流体 TC 入口最冷工作温度 (K) TH 最高工作温度(K) int 罐内表面 T in 流体入口温度 (K) max 最大 T out 流体出口温度 (K) out 出口 T o 参考温度 (K) p 颗粒 TA A 位置的径向温度 rad 辐射 TB B 位置的径向温度 s 固体 TC C 位置的径向温度 sf 固体到流体相 u 间隙流体速度 (ms -1 )，u = ṁ /( ρ f ꞏεꞏπꞏR 2 int ) w 壁
废咖啡作为废水处理的复合填料
摘要：目前，复合材料在工程和技术的各个方面都发挥着重要作用，其应用范围不断扩大。最近，人们更加关注天然填料，因为它们适合作为热塑性基质中的增强材料，从而改善这些聚合物的机械性能。生物填料因其成本低、强度高、无毒、可生物降解和易得而得到使用。目前，咖啡渣 (SCG) 作为天然填料越来越受到关注，因为每天都会产生大量的 SCG（咖啡加工产生的食品废料）。这项研究使我们能够确定具有已知技术和工艺参数的活性污泥微生物对含有咖啡渣填料的复合材料机械性能的长期影响。配件由用作基质的高密度聚乙烯 (PE-HD) 和用作改性剂的基于咖啡渣 (SCG) 的填料组成。已确定复合材料的组成及其在生物反应器中的停留时间直接影响接触角值。接触角值的变化与测试材料上生物膜的形成有关。在生物反应器中测试的所有样品的接触角都有所增加，样品 A (PE-HD) 的最低值约为 76.4 度，其余含有咖啡渣填充物的复合材料样品的接触角较高，约为 90 度。研究证实，复合材料中咖啡渣的比例增加会导致微生物的多样性和丰富度增加。在生物反应器中暴露一年多后，含有 40% 咖啡渣的复合材料的微生物数量最多，多样性也最强，而含有 30% SCG 的复合材料位居第二。纤毛虫（Ciliata），尤其是属于 Epistylis 属的固着纤毛虫，是活性污泥和生物反应器中样品浸入生物膜后观察到的最常见和数量最多的微生物群。所进行的研究证实，使用聚合物复合材料模塑件和废咖啡渣形式的填料作为载体可以有效增加生物反应器中的微生物种群。
深入分析生物二氧化硅填料的影响（...
本文介绍了一种新型金属基复合材料 (MMC)，其以 Mg 基体为增强体，并用天然填料（Didymosphenia geminata 藻壳，具有独特的硅质壳）增强。采用脉冲等离子烧结 (PPS) 制造 Mg 基复合材料，其中陶瓷填料的体积百分比分别为 1%、5% 和 10%。作为参考，烧结了纯 Mg。结果表明，向 Mg 基体中添加 1% 体积百分比的 Didymosphenia geminata 藻壳可通过支持钝化反应来提高其耐腐蚀性，并且不会影响 L929 成纤维细胞的形态。添加 5% 体积百分比的填料不会引起细胞毒性作用，但它会支持微电化学反应，从而导致更高的腐蚀速率。当填料含量超过 5 vol.% 时，会引起严重的微电偶腐蚀，并且由于含有 10 和 15 vol.% 硅藻的复合材料的微电偶效应更强，会增加细胞毒性。接触角测量的结果显示了所研究材料的亲水特性，随着陶瓷增强体的增加，数值略有增加。Didymosphenia geminata 壳的添加会导致热弹性能的变化，例如热膨胀系数 (CTE) 和热导率 (λ) 的平均表观值。硅质增强体的添加导致 CTE 在整个温度范围内线性下降和热导率降低。随着 Didymosphenia geminata 壳的添加量增加，强度增加，压缩应变降低。所有复合材料的显微硬度都得到了增加。
微填料预测LSTM和ANN ...
微度是一种无意的，瞬态的意识丧失，与睡眠相关，持续到15秒。脑电图（EEG），记录已广泛用于诊断和研究各种神经系统疾病。这项研究分析了时间序列EEG信号，以使用两个深度学习模型来预测微渗：长期术语记忆（LSTM）和人工神经网络（ANN）。调查结果表明，ANN模型在微填料预测中实现了出色的指标，在关键性能指标中的表现优于LSTM。该模型表现出了出色的性能，如散点图，R2分数，平均绝对误差（MAE），均方误差（MSE）和根平方误差（RMSE）的结果所证明的。与LSTM模型相比，在两个模型之间，ANN模型在两个模型之间达到了最重要的R2，MAE，MSE和RMSE值（0.84、1.10、1.90和1.38）。这项研究的关键贡献在于其开发全面有效的方法，以准确预测来自EEG信号的微度事件。