导读:本文包含了钴离子浓度预测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:峨眉山景区,负氧离子,气象因子,叁维模型
钴离子浓度预测论文文献综述
张勇,陈兰英,刘婷,肖娟[1]（2018）在《峨眉山景区负氧离子浓度变化特征及预测模型研究》一文中研究指出基于2015年9月至2016年8月峨眉山景区的负氧离子浓度和空气质量指数(Air Quality Index,AQI)的监测资料及气温、相对湿度及降水量的观测资料,分析了峨眉山景区负氧离子浓度的季节变化特征及其与相关气象要素的关系,并建立了适用于峨眉山景区的负氧离子浓度预测模型。结果表明:2015年9月至2016年8月峨眉山景区负氧离子浓度达到森林空气负离子二级标准,且具有明显的季节变化特征,秋季负氧离子浓度最高,春和夏季次之,冬季负氧离子浓度最低。AQI、气温和降水量是影响峨眉山景区负氧离子浓度的关键气象因素,秋季温度适宜、降雨充沛、空气湿润及植物生物量大等为负氧离子浓度较高的原因,冬季混交林落叶树木的落叶和植物生物量降低、降雨较少及空气干燥等为负氧离子浓度较低的原因。运用S模型建立的峨眉山景区负氧离子浓度的预测模型为:y=exp(1.4552/x+7.5988),模型预测效果较好;插值逼近的负氧离子浓度叁维预测模型的决定系数为1,模型拟合效果较好,可以清晰地反映峨眉山景区负氧离子浓度与解释参数之间的规律。建立的峨眉山景区负氧离子浓度S预测模型可以预报负氧离子浓度,负氧离子浓度叁维预测模型可以用于负氧离子浓度分析预报系统的设置,更适用于峨眉山景区负氧离子浓度的预测。(本文来源于《气象与环境学报》期刊2018年02期）
高桂宁[2]（2017）在《某页岩气开采区地下水中氯离子与硫酸根离子浓度特征研究及预测》一文中研究指出研究区从2013年开始开发并采集页岩气,逐渐形成规模较大的页岩气开采开发区。2015年,在页岩气开采区进行了初步的地下水取样检测时发现,研究区内地下水中Cl~-和SO_4~(2-)浓度异常,有明显的增长趋势,因此,对该页岩气开采区地下水中氯离子与硫酸根离子浓度特征进行研究及预测是十分重要的。本文作者进行了野外水文地质调查与地下水样取样测试分析,运用数理统计等方法,对研究区内地下水中的主要化学组分进行分析,着重讨论了Cl~-和SO_4~(2-)浓度特征,并对未来5年、10年、15年、20年内Cl~-和SO_4~(2-)浓度场进行了数值计算分析。论文主要研究成果如下:(1)研究区地表水切割强烈,出露大片碳酸盐岩,组成侵蚀、溶蚀褶皱山地,呈现溶蚀槽谷或溶丘谷地地貌景观。研究区内多年平均降水量为1105mm,随着海拔的不断升高,降水量有增大的趋势。(2)研究区位于四川盆地川东褶皱带,包鸾——焦石坝背斜构造区,区内主要地质构造为老场——悦来褶皱曲组,褶皱构造走向为NNE。区内出露的主要地层为叁迭系嘉陵江组(T_1j)地层和少量雷口坡组(T_2l)地层,岩性以灰岩、白云岩、白云质灰岩及泥灰岩为主,节理裂隙较为发育。(3)研究区内含水岩组为叁迭系下统嘉陵江组的灰岩,含水层的富水性强,地下水类型主要为碳酸盐岩岩溶水。研究区岩溶水的补给主要依靠碳酸盐岩露头区接受的大气降雨,其次为地表水体,地下水沿着发育的裂隙排泄至地表河流,局部地区以泉的形式排泄。(4)对研究区内地下水进行采样,采取了15组地下水样,进行了简分析,对地下水中的主要成分进行了统计分析。(1)对采集的样品进行了数理统计特征的分析,发现研究区内SO_4~(2-)、Cl~-的变异系数相对较大,说明这两种离子在研究区内分布的变化较大;(2)利用sufer、Arcgis对主要成分进行分布特征分析,发现SO_4~(2-)、Cl~-这两种离子与背景值相差较大,浓度增长较快;(3)进一步的相关性分析发现Cl~-几乎与区内其他的阴阳离子都不相关,而SO_4~(2-)与其他离子相关程度都较小;(4)对页岩气开采井周围地下水监测数据进行分析,发现研究区内地下水中SO_4~(2-)、Cl~-这两种离子浓度最大值分别为69.31mg/L和30.02mg/L,地下水水质符合国家《地下水质量标准》(GB/T14848-93)中规定的III类水标准。(5)在已查明水文地质条件的基础上,建立了研究区的水文地质概念模型。上覆层为中等富水性的嘉陵江组二段裂隙水,中间层为强富水性强的嘉陵江组一段的裂隙水,下伏地层为飞仙关组四段的页岩,概化为相对隔水层。研究区西、南部为澜清河和麻溪河,将其概化为河流边界;东部为大耳山背斜,背斜翼部为飞仙关组页岩相对隔水,构成隔水边界。(6)在研究区水文地质概念模型的基础上,建立了地下水流数值计算模型,经过模型校核,对研究区内地下水渗流场进行预测,预测结果显示,研究区未来5年、10年、15年、20年内的地下水水位是有所下降的,但下降的幅度不是很大,在靠近河谷的位置地下水水位下降的幅度较小,相对海拔较高的位置地下水水位下降的幅度要大一些。(7)在上述渗流场模型的基础上,建立了研究区地下水中Cl~-、SO_4~(2-)浓度数值计算模型,用Cl~-、SO_4~(2-)的初始浓度场,校核浓度数值计算模型,进行了未来5年、10年、15年、20年研究区内Cl~-、SO_4~(2-)浓度变化预测分析。(1)研究区内地下水中的Cl~-浓度沿着地下水流动的方向逐渐变小。在模拟的5年、10年、15年、20年内,Cl~-离子的浓度随着时间的推移不断增长,开始时增长速率较快,随着地下水中Cl~-离子的浓度逐渐增加,增长速度逐渐平缓。(2)研究区内SO_4~(2-)离子的浓度随着水流的方向直到河谷低洼处,是逐渐增大的,影响SO_4~(2-)离子浓度变化的主要因素主要为含水层岩性和地下水补径排条件等。(本文来源于《成都理工大学》期刊2017-05-01）
彭建新,蔡明文,张建仁,胡守旺,刘扬[3]（2015）在《基于线性增量的混凝土表面氯离子浓度预测模型》一文中研究指出基于Fick第二扩散定律,综合考虑了混凝土初始表面氯离子浓度以线性方式变化、扩散系数随时间不断减小以及温湿度对氯离子扩散的影响,把氯离子扩散过程分为两个阶段,推导得到一个新的氯离子扩散方程,结合现有数据,对理论数学模型进行了验证。结果表明:随着表面氯离子浓度以线性积累速率的减慢,短期内氯离子扩散过程也变得缓慢;阶段一与阶段二时间结合点处的两个氯离子曲线分布得到很好的吻合,用新方程所得到的氯离子分布曲线与以往普遍采用基准方程得到的分布曲线也能很好地匹配,在分别计算10 a,25 a,50 a混凝土中钢筋表面氯离子浓度到达锈蚀临界浓度时,用新方程比采用基准方程时要提前约3%~14%,且随着时间的增长二者之间差异不断减小。(本文来源于《公路交通科技》期刊2015年12期）
邓仕钧,阳春华,李勇刚,朱红求[4]（2015）在《锌电解全流程酸锌离子浓度在线预测模型》一文中研究指出针对电解液中酸锌离子浓度离线化验存在大滞后,难以实现锌电解过程在线优化控制的问题,研究了锌电解全流程酸锌离子浓度在线预测模型。在分析锌电解过程电化学反应机理的基础上,结合锌电解过程物料平衡,建立了锌电解动态反应模型。基于锌电解工业现场数据,采用FCM算法对锌电解工况进行分类,并辨识了不同工况条件下预测模型的参数,利用多工况模糊匹配实现了全流程酸锌离子的预测。工业数据验证结果表明所建模型能有效地反映酸锌离子浓度的变化趋势,为锌电解过程的优化控制奠定了基础。(本文来源于《化工学报》期刊2015年07期）
王瑜莹,于军琪,董振平,代闻多[5]（2014）在《基于遗传算法优化RBF神经网络的氯离子浓度分布预测》一文中研究指出基于RBF网络在样本数量和样本反映输入输出关系上的局限性,通过遗传算法优化RBF径向基网络的输出权值来实现对氯离子浓度分布的预测。通过对比得出,此方法与实测结果更吻合,具有更高的精度,可以为混凝土耐久性预测及评估提供一定科学依据。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2014年05期）
李鹏飞,黄静静,袁靖,杨丽[6]（2013）在《血清钙离子浓度对脓毒症患者预后的预测价值》一文中研究指出目的探讨血清钙离子浓度(Ca2+)在脓毒症患者的变化及其对预后的预测价值。方法选取脓毒症(35例)、SIRS(27例)和非SIRS(30例)患者,并根据28 d转归将脓毒症组分为生存组和死亡组。比较各组入院24 h内测定的血生化、血常规、血气分析、降钙素原(PCT)及C反应蛋白(CRP)水平,并进行急性生理与慢性健康状况评分系统Ⅱ(APACHEⅡ)评分。结果脓毒症组低钙血症发生率为62.9%(22/35);血清钙离子浓度脓毒症组低于SIRS组及非SIRS组(均<0.05),死亡组低于生存组(<0.05);脓毒症组血清钙离子浓度与APACHEⅡ评分呈负相关(=-0.641,=0.029)。结论低钙血症在脓毒症患者中常见,血清钙离子浓度降低与脓毒症不良预后相关,可作为判断脓毒症患者预后的有效指标之一。(本文来源于《现代实用医学》期刊2013年12期）
谢世文,谢永芳,阳春华,蒋朝辉,桂卫华[7]（2014）在《针铁矿法沉铁过程亚铁离子浓度预测》一文中研究指出针对针铁矿法沉铁过程出口亚铁离子浓度离线化验获得,存在很大滞后性,难以实现沉铁过程实时控制的问题,研究反应器出口亚铁离子浓度在线预测方法.本文在分析沉铁过程化学反应机理的基础上,考虑铜离子对反应过程的影响,结合连续搅拌反应器(Continuous stirred tank reactor,CSTR)特性,建立了针铁矿法沉铁过程的机理模型,并提出了基于信息交换的双粒子群搜索算法(Double particle swarm optimization,DPSO)优化选择机理模型的参数,构建基于最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)的机理模型输出误差的补偿模型,采用并联补集成方式建立了亚铁离子浓度的集成预测模型.工业现场数据验证了所建模型能有效地反映亚铁离子浓度的变化趋势,为针铁矿法沉铁过程的优化控制奠定了基础.(本文来源于《自动化学报》期刊2014年05期）
顾小丽,钱燕珍,鲍岳建,邬方平[8]（2013）在《宁波市负氧离子浓度分布与预测模型及其在旅游气象中的应用》一文中研究指出利用2010—2011年宁波地区空气负氧离子浓度资料,分析其分布特征及与气象因素的相关性,采用逐步回归方法建立负氧离子浓度预测模型。结果表明:负氧离子浓度有市中心附近低、郊区高的地域分布特征;夜晚到清晨高、白天低,夏季高、冬季低的变化规律。据此可选择在早晨或傍晚空气负氧离子含量高的时候多到远郊污染少、植被茂密、有动态水流的地区旅游,避开冬季空气污染大的雾霾日。空气负氧离子浓度与气温、PM10呈负相关,与相对湿度、雷雨、闪电等正相关,可选择在雷阵雨过后的晴朗天气出行旅游。负氧离子预测模型预报能力较好,预测模型的建立实现了宁波地区空气负氧离子浓度的定量化预报,对旅游气象服务有重要意义。(本文来源于《气象与环境学报》期刊2013年06期）
李鹏飞,黄静静,袁靖[9]（2013）在《血清钙离子浓度对脓毒症患者预后的预测价值》一文中研究指出目的探讨血清钙离子浓度(Ca~(2+))在脓毒症患者的变化及其对预后的预测价值。方法采用前瞻生病例对照研究。将2010年3月至2011年8月浙江省宁波市镇海区龙赛医院重症医学科(ICU)收治的62例系统性炎症反应综合征(SIRS)患者,根据2001年国际脓毒症会议诊断标准分为脓毒症组35例、SIRS组27例,同时收集非SIRS患者30例作为对照组,根据28d转归将脓毒症组分为生存组和死亡组两个亚组。入院24h内测定血生化、血常规、血气分析、降钙素原(PCT)、C反应蛋白(CRP),记录各项生理指标,并进行急性生理号慢性健康状况评分系统Ⅱ(APACHEⅡ)评分;采用SPSS13.0统计分析软件进行数据处理,计量资料采用方差或t检验,计数资料采用χ~2检验或Fi sher精确概率法,相关性分析采用Spearman相关系数。结果脓毒症组低钙血症发生率为62.9%(22/35);血清钙离子浓度脓毒症组低于SIRS组及对照组(分别为1.78±0.18mmol/L、2.04±0.23mol/L、2.39±0.36mmol/L,P<0.05),死亡组低于生存组(分别为1.62±0.11mmol/L、1.93±0.27mmol/L,P<0.05);脓毒症组血清钙离子浓度与APACHEⅡ评分呈负相关(r=-0.641,P=0.029)。结论低钙血症在脓毒症患者中常见,血清钙离子浓度降低与脓毒症不良预后相关,可作为判断脓毒症患者预后的有效指标之一。(本文来源于《中华医学会第一届重症心脏全国学术大会暨第二届西湖重症医学论坛、2013年浙江省重症医学学术年会论文汇编》期刊2013-09-26）
师丽强[10]（2012）在《锌液净化砷盐作钴过程钴离子浓度预测模型研究与实现》一文中研究指出砷盐除钴过程是锌直接浸出冶炼工艺的关键环节,通过添加锌粉和砷盐,除去硫酸锌溶液中的杂质钴,为电解过程提供合格新液。然而,由于除钴流程长、惯性大,且检测滞后,生产操作缺乏指导信息,造成出口钴离子浓度波动大,直接影响电锌质量,严重时甚至会引起“烧板”。因此,研究出口钴离子浓度的预测方法,为除钴过程的优化控制提供预测信息,对节能降耗、稳定生产具有重要意义。本文针对砷盐净化除钴过程出口钴离子浓度预测问题,从以下几个方面展开研究：(1)针对除钴过程生产数据存在异常和缺失的问题,提出一种分层迭代测量残差检验法。采用分层迭代测量残差检验法对流量、金属离子浓度等参数的显着误差进行检测与校正；通过核主元分析法对各参数进行解耦与降维,为钴离子浓度预测提供合理的输入数据。(2)针对砷盐除钴过程流程长、滞后大的问题,提出基于MPSO-SA-RNN的净化除钴过程出口钴离子浓度预测模型。采用MPSO-SA算法优化RBF神经网络结构参数,参数寻优速度快,避免局部最优问题,有效提高出口钴离子浓度预测模型精度。(3)开发了砷盐净化除钴过程优化控制系统。通过OPC技术实现上位机与DCS系统的通信,采用基于Visual C++的模块化设计方法,开发了砷盐净化除钴过程优化控制系统,实现了流程监控、关键参数优化设定、数据查询、曲线显示和报表打印等功能,为净化除钴过程优化控制创造条件。(本文来源于《中南大学》期刊2012-06-30）
钴离子浓度预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
研究区从2013年开始开发并采集页岩气,逐渐形成规模较大的页岩气开采开发区。2015年,在页岩气开采区进行了初步的地下水取样检测时发现,研究区内地下水中Cl~-和SO_4~(2-)浓度异常,有明显的增长趋势,因此,对该页岩气开采区地下水中氯离子与硫酸根离子浓度特征进行研究及预测是十分重要的。本文作者进行了野外水文地质调查与地下水样取样测试分析,运用数理统计等方法,对研究区内地下水中的主要化学组分进行分析,着重讨论了Cl~-和SO_4~(2-)浓度特征,并对未来5年、10年、15年、20年内Cl~-和SO_4~(2-)浓度场进行了数值计算分析。论文主要研究成果如下:(1)研究区地表水切割强烈,出露大片碳酸盐岩,组成侵蚀、溶蚀褶皱山地,呈现溶蚀槽谷或溶丘谷地地貌景观。研究区内多年平均降水量为1105mm,随着海拔的不断升高,降水量有增大的趋势。(2)研究区位于四川盆地川东褶皱带,包鸾——焦石坝背斜构造区,区内主要地质构造为老场——悦来褶皱曲组,褶皱构造走向为NNE。区内出露的主要地层为叁迭系嘉陵江组(T_1j)地层和少量雷口坡组(T_2l)地层,岩性以灰岩、白云岩、白云质灰岩及泥灰岩为主,节理裂隙较为发育。(3)研究区内含水岩组为叁迭系下统嘉陵江组的灰岩,含水层的富水性强,地下水类型主要为碳酸盐岩岩溶水。研究区岩溶水的补给主要依靠碳酸盐岩露头区接受的大气降雨,其次为地表水体,地下水沿着发育的裂隙排泄至地表河流,局部地区以泉的形式排泄。(4)对研究区内地下水进行采样,采取了15组地下水样,进行了简分析,对地下水中的主要成分进行了统计分析。(1)对采集的样品进行了数理统计特征的分析,发现研究区内SO_4~(2-)、Cl~-的变异系数相对较大,说明这两种离子在研究区内分布的变化较大;(2)利用sufer、Arcgis对主要成分进行分布特征分析,发现SO_4~(2-)、Cl~-这两种离子与背景值相差较大,浓度增长较快;(3)进一步的相关性分析发现Cl~-几乎与区内其他的阴阳离子都不相关,而SO_4~(2-)与其他离子相关程度都较小;(4)对页岩气开采井周围地下水监测数据进行分析,发现研究区内地下水中SO_4~(2-)、Cl~-这两种离子浓度最大值分别为69.31mg/L和30.02mg/L,地下水水质符合国家《地下水质量标准》(GB/T14848-93)中规定的III类水标准。(5)在已查明水文地质条件的基础上,建立了研究区的水文地质概念模型。上覆层为中等富水性的嘉陵江组二段裂隙水,中间层为强富水性强的嘉陵江组一段的裂隙水,下伏地层为飞仙关组四段的页岩,概化为相对隔水层。研究区西、南部为澜清河和麻溪河,将其概化为河流边界;东部为大耳山背斜,背斜翼部为飞仙关组页岩相对隔水,构成隔水边界。(6)在研究区水文地质概念模型的基础上,建立了地下水流数值计算模型,经过模型校核,对研究区内地下水渗流场进行预测,预测结果显示,研究区未来5年、10年、15年、20年内的地下水水位是有所下降的,但下降的幅度不是很大,在靠近河谷的位置地下水水位下降的幅度较小,相对海拔较高的位置地下水水位下降的幅度要大一些。(7)在上述渗流场模型的基础上,建立了研究区地下水中Cl~-、SO_4~(2-)浓度数值计算模型,用Cl~-、SO_4~(2-)的初始浓度场,校核浓度数值计算模型,进行了未来5年、10年、15年、20年研究区内Cl~-、SO_4~(2-)浓度变化预测分析。(1)研究区内地下水中的Cl~-浓度沿着地下水流动的方向逐渐变小。在模拟的5年、10年、15年、20年内,Cl~-离子的浓度随着时间的推移不断增长,开始时增长速率较快,随着地下水中Cl~-离子的浓度逐渐增加,增长速度逐渐平缓。(2)研究区内SO_4~(2-)离子的浓度随着水流的方向直到河谷低洼处,是逐渐增大的,影响SO_4~(2-)离子浓度变化的主要因素主要为含水层岩性和地下水补径排条件等。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
钴离子浓度预测论文参考文献
[1].张勇,陈兰英,刘婷,肖娟.峨眉山景区负氧离子浓度变化特征及预测模型研究[J].气象与环境学报.2018
[2].高桂宁.某页岩气开采区地下水中氯离子与硫酸根离子浓度特征研究及预测[D].成都理工大学.2017
[3].彭建新,蔡明文,张建仁,胡守旺,刘扬.基于线性增量的混凝土表面氯离子浓度预测模型[J].公路交通科技.2015
[4].邓仕钧,阳春华,李勇刚,朱红求.锌电解全流程酸锌离子浓度在线预测模型[J].化工学报.2015
[5].王瑜莹,于军琪,董振平,代闻多.基于遗传算法优化RBF神经网络的氯离子浓度分布预测[J].工业控制计算机.2014
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[8].顾小丽,钱燕珍,鲍岳建,邬方平.宁波市负氧离子浓度分布与预测模型及其在旅游气象中的应用[J].气象与环境学报.2013
[9].李鹏飞,黄静静,袁靖.血清钙离子浓度对脓毒症患者预后的预测价值[C].中华医学会第一届重症心脏全国学术大会暨第二届西湖重症医学论坛、2013年浙江省重症医学学术年会论文汇编.2013
[10].师丽强.锌液净化砷盐作钴过程钴离子浓度预测模型研究与实现[D].中南大学.2012