【摘 要】
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以砂样钢渣作为吸附剂,研究了去除废水中Cr6＋的工艺条件和机理。结果表明,最佳工艺条件分别为：p H值0.8--1.5,温度为20℃--25℃,钢渣投放量为5 g,废水初始体积以150--200 m L为
【基金项目】
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中科院战略先导专项项目（XDA05050504）, 土壤学新疆重点学科项目（XJ-201103）
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以砂样钢渣作为吸附剂,研究了去除废水中Cr6＋的工艺条件和机理。结果表明,最佳工艺条件分别为：p H值0.8--1.5,温度为20℃--25℃,钢渣投放量为5 g,废水初始体积以150--200 m L为宜。铬去除量与钢渣水溶液静置时间呈线性关系,且颗粒内扩散模型、准一级和二级速率方程、Langmuir和Freundlich吸附等温模型拟合曲线的相关系数较大,属于单分子层的吸附方式并具有较好的吸附性。通过机理分析可知,砂样钢渣对Cr6＋的吸附过程分为还原（降毒）、水化、沉淀、吸附等4个阶段,钢渣最大吸附量
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摘 要：应用BP神经网络建立船舶的耐波性评价模型，通过调用Matlab中的神经网络工具箱来完成评价模型的GUI实现。在GUI设置界面内加入神经网络的输入向量和输出向量，同时设置网络需要的各种参数，可以很直观的查看评价模型的结构，减轻了使用者的认知负担。应用GUI窗口训练评价网络，然后加入测试样本进行仿真测验，整个实现过程操作方便，使船舶耐波性的评价更人性化。 关键词：BP神经网络 船舶耐波性评