响应曲面法和人工神经网络模型对电催化氧化磺胺甲恶唑条件的优化

为获得电催化氧化磺胺甲恶唑的最佳实验条件,通过中心组合设计(CCD)设计实验,建立响应曲面(RSM)和人工神经网络(ANN)两种模型,并评价了两种模型的准确性和预测能力。在此基础上分别通过响应曲面法和遗传算法对所得模型进行优化。结果表明:RSM和ANN的均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R^2)分别为2.62、1.13、0.976和0.59、0.62、0.994,说明ANN模型比RSM模型具有更高拟合度、精度和预测能力。响应曲面法和遗传算法的优化结果与实验所得结果的相对误差分别为1.48%和0.74%,说明遗传算法具有更强的优化能力。本研究结果可为优化电催化氧化抗生素废水的条件提供参考。

碳排放与环境影响评价制度探究

当前时代,碳排放问题已经受到了社会各界的广泛重视,大气中二氧化碳浓度的增加不仅会导致全球气候变暖,而且还会造成环境污染问题,在一定程度上阻碍了我国的工业化和城市化进程。因此,为了进一步控制和降低碳排放,国家和相关部门应当进一步加大环境保护和治理力度,并结合实际情况建立完善环境影响评价制度,切实有效地缓解经济社会和能源供应的可持续发展问题。本文初步分析了碳排放问题对环境的影响,并结合当前我国国民生活和工业生产活动的实际现状提出了优化对策,以期为解决碳排放问题提供一定的指导和依据。