关于精馏塔设备的设计与节能探究

对于化工处理的工作而言,精馏塔的工作模式是相对复杂的。有关人员在研究这一问题时,要做好精准的研究工作,了解不同的类型。要针对当前精馏塔的基本情况进行分析,了解其特殊性的相关元素。在对节能问题进行处理的过程中,要将不同的条件进行密切的结合,保证各项工作的合理。本文主要针对精馏塔原理和设计的相关内容进行分析,指出节能设计的基本要求。

土壤电阻率季节变化与气象因素关系分析

土壤电阻率是表征土壤电导性能的指标,被广泛应用于社会诸多行业。文中利用广州市从化区气象局采集的土壤电阻率数据和常规气象观测资料,对土壤电阻率月变化、季节变化及其与气象因素的关系进行分析。结果发现:受气象因素的影响,土壤电阻率呈现出明显的季节变化特征,土壤电阻率的月平均值最小值出现在降水充沛和温度较高的夏季或秋季,最大值出现在降水较少和温度较低的冬季;总体而言,土壤电阻率在8月前呈现下降趋势,8月后开始呈现上升趋势;土壤电阻率与气温、土壤温度、环境湿度有较高的负相关性,但随着土壤深度的增加,相关性有所下降;降水通过改变土壤含水量对土壤电阻率产生一定的影响,特别是汛期和干旱期土壤电阻率会发生明显的变化;表层和深层土壤电阻率受气象因素影响较小,中间层土壤电阻率受气象因素影响明显。

“五色时空·水下森林氧吧”技术在城市湖泊生态修复的实践--以广东肇庆七星岩景区里湖生态修复为例

肇庆七星岩景区里湖受到各种外源污染和内源污染问题而污浊。“五色时空·水下森林氧吧”地表水生态修复技术(简称“5SSK-UF·OB”技术)修复地表水生态系统食物链,恢复七星岩景区里湖水生态系统自净功能,水环境质量保持在《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)Ⅲ类及以上水质标准,每天单位面积水草消耗营养物质量较大,定量污水进入里湖水生态系统后,水质仍能保持在地表水Ⅲ类标准及以上。

树形结构卷积神经网络优化的城区遥感图像语义分割

目的 高分辨率遥感图像通常包含复杂的语义信息与易混淆的目标,对其语义分割是一项重要且具有挑战性的任务.基于DeepLab V3+网络结构,结合树形神经网络结构模块,设计出一种针对高分辨率遥感图像的语义分割网络.方法 提出的网络结构不仅对DeepLab V3+做出了修改,使其适用于多尺度、多模态的数据,而且在其后添加连接树形神经网络结构模块.树形结构通过建立混淆矩阵、提取混淆图、构建图分割,能够对易混淆的像素更好地区分,得到更准确的分割结果.结果 在国际摄影测量及遥感探测学会(International Society for Photo-grammetry and Remote Sensing,ISPRS)提供的两个不同城市的遥感影像集上分别进行了实验,模型在整体准确率(overall accuracy,OA)这一项表现最好,在Vaihingen和Potsdam数据集上分别达到了90.4%和90.7%,其整体分割准确率较其基准结果有10.3%和17.4%的提升,对比ISPRS官方网站上的3种先进方法也有显著提升.结论 提出结合DeepLab V3+和树形结构的卷积神经网络,有效提升了高分辨率遥感图像语义分割整体精度,其中易混淆类别数据的分割准确率显著提高.在包含复杂语义信息的高分辨率遥感图像中,由于易混淆类别之间的像素分割错误减少,使用了树形结构的网络模型的整体分割准确率也有较大提升.