烟气组分对低温等离子体协同TiO_2光催化工艺氧化Hg^0的影响

采用介质阻挡放电低温等离子体协同TiO2光催化工艺氧化烟气中Hg0,考察了烟气组分对氧化效果的影响。实验结果表明:低温等离子体放电会产生大量近紫外光;在6 k V电压下,低温等离子体协同TiO2光催化工艺时N2/Hg0氛围下Hg0的氧化率达86%,显著高于单一等离子体时的30%;O2和H2O产生的活性粒子会使Hg0氧化率进一步提高,在5 k V电压下,N2/Hg0氛围中添加5%(φ)O2或5%(φ)H2O,低温等离子体协同TiO2光催化工艺时可分别获得96%和94%的氧化率;NO与Hg0的竞争关系会导致作用于Hg0的活性粒子减少,抑制低温等离子体对Hg0的氧化,而在低温等离子体协同TiO2光催化时,抑制作用减弱;在复杂烟气氛围下,低温等离子体协同TiO2光催化对Hg0仍保持了较高的氧化率,3次重复实验的Hg0氧化率均接近92%。

零价铁还原和吸附去除水中污染物的研究进展

近年来,零价铁以其低毒、廉价、易操作且对环境不会产生二次污染等优点,在水污染治理中受到重视。文章介绍了零价铁处理污水的机理,对利用零价铁的还原和吸附作用去除污水中的氯代有机物、硝基芳香族化合物、偶氮染料、重金属、高氯酸盐、硝酸盐等的研究情况进行了综述,指出了零价铁废水处理技术的研究方向。

零价铁类Fenton试剂氧化降解废水中有机污染物的研究进展

综述了近年来国内外Fe0类Fenton试剂氧化反应降解废水中有机污染物的研究现状,介绍了Fe0-H2O2体系、紫外光-Fe0-H2O2体系和可见光-Fe0-H2O2体系处理有机污染物的机理、特点和效果,并对未来Fe0类Fenton试剂氧化反应体系处理有机污染物的发展前景进行了展望。

基于深度神经网络的电力电缆故障检测方法研究

针对深度神经网络(DNN)在电缆故障检测中的应用问题,文中讨论了接地故障、短路故障和开路故障三种故障类型,分析了DNN模型的前向无监督预训练与反向微调参数两个训练步骤,并进一步提出了基于DNN的电缆故障检测方法,该方法包括模型训练与实时检测两部分。前者利用基于Matlab平台的电缆故障仿真数据完成DNN模型训练,后者利用准确的DNN模型实现电缆故障的实时检测。仿真算例结果表明,通过反向微调参数能够保障DNN模型的准确性,相比于支持向量机(SVM)与BP神经网络算法(BP-NN),文中所提出基于DNN的电缆故障检测方法具有更高的准确度,能够应用于实际环境中电缆故障检测,保障电力系统的安全性与可靠性。