含磷铁尾矿对废水吸附除铬的实验研究

以废弃的含磷铁尾矿作为吸附剂对含铬(Cr^(6+))废水进行处理。采用XRD、SEM等表征技术,考察了初始pH值、吸附剂加入量、初始Cr^(6+)浓度、吸附时间和吸附温度等因素对除Cr^(6+)效果的影响。含磷铁尾矿对Cr^(6+)的吸附是物理吸附、静电吸附和化学吸附等综合作用的结果。实验结果表明,在初始pH值为5.0~7.5,初始Cr^(6+)质量浓度为40~50 mg L,吸附剂加入量为20 g L,吸附剂粒度小于0.15 mm,吸附时间为25 min,吸附温度为25℃的最佳实验条件下,含磷铁尾矿对Cr^(6+)的吸附率达99%以上,且吸附后的Cr^(6+)质量浓度低于0.5 mg L。

基于Transfer-crf神经网络的电子表格智能识别算法

电子表格是一种使用非常广泛的数据存储和分析工具,但其数据结构形式多样、结构复杂。为了快速准确地识别电子表格结构,提出了基于深度学习序列标注模型的电子表格结构自动识别方法。首先,确定待识别的电子表格数据结构;其次,采用中国国家统计局数据对模型进行训练;最后,将本文提出的算法与基于条件随机场序列标注的电子表格结构识别方法进行实验对比。实验结果表明:提出的算法在多个评估指标上都取得了较好的结果。