酒精废醪厌氧消化前的固液分离工艺及设备

一、前言酒精废醪在厌氧消化前进行固液分离处理有三个明显的好处:1.从酒精废醪中分离出的固形物含有较丰富的蛋白质、维生素及其它营养成分,可作饲料添加剂。依靠饲料添加剂的经济收益,能够在较短的时期内回收设备投资;2.酒精废醪分离出固形物后,醪液中的含固率可下降到0.4%左右。这样的醪液在进行厌氧消化时,可采用上流式厌氧污泥     

融合简单线性迭代聚类的高光谱混合像元分解策略

高光谱图像中的混合像元问题广泛存在,混合像元的分解效率一直是遥感应用研究的难点和热点。目前成熟的端元提取算法有纯像元指数（pure pixel index, PPI）、内部最大体积法（N-FINDR）、顶点成分分析（vertex component analysis, VCA）、顺序最大角凸锥（sequential maximum angle convex cone, SMACC）、交替最大体积法（alternating volume maximization, AVMAX）、最小体积封闭单形体（minimum volume enclosing simplex, MVES)等,这些算法从图像所有像元中提取纯光谱,具有提取速度慢、精度不高的缺点。为此,该文引入了一种融合简单线性迭代聚类（simple linear iterative clustering, SLIC）超像元分割的高光谱混合像元分解算法。超像元分割技术能够将具有相似特征的相邻像元组成图像块,并保留进一步进行图像处理的有效信息,从而大幅减少参与端元提取的像元数量,为解决上述问题提供了有效的途径。通过试验对比了降维方式(主成分分析和最大噪声分数）、RGB对应关系（6种）、色彩空间RGB（red, green, blue）和LAB（lightness-A-B）、数据格式（JPG, BIN）和算法参数K对高光谱图像超像元分割结果的影响,并进一步分析了SLIC 超像元分割结果对2 种典型端元提取算法（AVMAX、MVES）产生的不同效果。试验结果表明,随着K值的增大,混合像元分解的时间逐渐增加,均方根误差（root mean square error, RMSE）持平或减少,而JPG（有损压缩）数据格式的时间始终比BIN（无损压缩）数据格式的要短。SLIC+MVES的RMSE略高于MVES的RMSE,低于AVMAX的RMSE,但时间远小于MVES。当K足够大的时候,SLIC+MVES的效果就近似MVES的效果了。在大部分情况下,最大噪声分数的降维效果优于主成分分析。以最大噪声分数作为降维方法、以JPG作为数据格式、以LAB作为色彩空间对混合像元分解结果较为有利。另外,SLIC的参数K的取值在5～10之间较为合适。该研究中的SLIC超像元分割算法简单易行,并且提高了混合像元分解的效率,具备很好的实用价值。     

流域治理与3S技术应用研究

我国的流域治理已开展了大量的工作,采用了多种多样的方法。从实际结果来看,产生了不错的效果,但其中依然存在着一些规划、管理和监测监督等方面的问题,使得流域治理未取得理想的成效,未能充分保证投资的有效性和高效性。GPS,RS,GIS技术已在很多领域得到广泛的应用,将3S技术的海量数据管理、空间分析与决策、动态监测监督以及和其它系统的无缝集成等功能与流域治理工作有机地结合起来,是科学治理水土流失,保持生态环境平衡和经济可持续发展的必然选择。