反渗透算法
Ⅰ 百度飓风算法来袭，是净化网络还是提升自家权重
炭纤维经活化处理后形成的一种新型吸附材料，具有发达的微孔结构，巨大的比专表面积，以及众多的属官能团。国外在采用纤维活性炭进行溶剂回收，气体净化等方面已取得了显著的成就；在水处理应用方面也做了大量的研究工作。
8．RO逆渗透膜
RO逆渗透是一种通过国际流行的反渗透等办法，对原水
Ⅱ 什么是网格算法
网格化是解释流程中构造成图的比较重要的一步，算法种类也比较多。在SMT中就列出了许多种算法供选择，当然每种算法有自己的特点和适应性，所以在真正网格化操作时为了提高预测的精度需要选择合适的算法。如下为SMT中提供的几种算法简单对比。
Collocated Cokriging
协克里金算法
层位、断层、网格、XYZ数据、层段属性、钻井分层（较好用于井数据与地震属性匹配）
Cubic Spline
样条插值
三维的层位、网格、断层、XYZ数据
Flex Gridding
弹性网格化
层位、断层、网格、XYZ数据、层段属性、钻井分层
Gradient Projection
梯度投影
二维、三维的层位、网格、断层、等值线、XYZ数据（较好用于构造数据）
Inverse Distance to a Power
反距离加权
二维、三维的层位、网格、断层、等值线、XYZ数据、层段属性、钻井分层（较好用于速度成图）
Natural Neighbor
自然邻点插值
XYZ数据、层段属性、钻井分层（较好用于非地震类数据）
Ordinary Kriging
普通克里金插值
XYZ数据、层段属性、钻井分层（较好用于渗透率成图）
Simple Kriging
简单克里金插值
XYZ数据、层段属性、钻井分层（较好用于渗透率成图）
Universal Kriging
广义克里金
XYZ数据、层段属性、钻井分层（较好用于渗透率图件和有整体变化趋势的数据）
这里对两种算法做个介绍：
1、SMT8.2版本中新出现的Flex Gridding 弹性网格化算法
该算法利用差分方程系统原理，产生的网格节点处数值需要满足以下两种原则：
. 内插面与实际数据产生的趋势面一致或者很接近；
. 该面的RMS曲率值尽可能小。
如果在一个节点处应用每一种方程都计算差分的话，而且将邻近点都考虑在内的话，其结果会形成一个组合，但越远的点影响越弱、越不直接。因此，在计算时都假设邻近节点为常数，每个方程就会得到一个网格数值。如此重复应用于其它节点处。这样可以解决单个节点的问题，我们将方程称为“调和器”。该方法产生的曲率面会趋于最小，而且逼近实际数据。
由于每个节点在进行调和滤波计算时都需要一个局部的调和器，网格节点多时就会有许多次迭代计算过程。迭代次数差不多为N的e次方（N为数据列/行数）。因此初始网格一般时非常小的。
2、Collocated Cokriging 协克里金插值
协克里金插值与克里金算法原理基本一样，都是通过差异比较来计算网格数值，同时产生方差图，但是该方法假设事件都是多属性的，可以利用第二种协数据（如层位）辅助第一种主数据进行稀疏数据点（如井控制点）的内插。
协克里金插值利用第二种协数据指导主数据的网格化，可以提高克里金插值的准确性。该算法中断层可以参与运算。在使用时用稀疏数据（如井数据）作为主数据，另外一种密集分布数据作为协数据。
在具体计算中网格点处主数据有值的地方都用主数据的值，如果网格点处没有值时则用协数据作为辅助进行计算。并且会同时产生一个方差模型。
最终的协方差网格结果为主数据进行克里金插值，同时受协数据影响。
因此，如果主数据为密集分布的数据，计算产生的网格也会接近主数据。例如，数据中包括测井解释的孔隙度数据（稀疏分布），从地震属性中预测的伪孔隙度数据（密集分布）。数据单位是一致的，但来源可能不一样。
对于这种情况下协克里金插值就是一种很好的网格算法，还可以建立起振幅与孔隙度之间的关系。
在应用时有以下注意事项：
1）在主数据为稀疏分布，协数据伪密集分布时应用效果最好。
2）如果主数据与协数据之间有一定联系的话效果最好。
3）数据类型最好一致。
Ⅲ 6吨双机反渗透怎么配过滤器，算法是什么
6吨反渗透，可以近似认为原水流量12m³/h
也就是过滤器按照12m³/h计算回通水量
按照《给排水设计答手册》设计，砂滤按照8-10m/h，碳滤按照10-12m/h计算
常规都按照V=10m/h计算即可
πr²·V=12m³/h
r²=12/πV=0.3819
r=0.618
所以过滤器直径D=2r=1.236m
然后你就自己取舍，是用1300直径的，还是用1200直径的
Ⅳ 算法的三种基本逻辑结构的特点是什么
这三种基本结构的共同特点是：
(1)只有一个入口和出口
(2)结构内的每一部分都有机专会被执行到，也就是说属对每一个框来说都应当有一条从入口到出口的路径通过它，如图中的A，没有一条从入口到出口的路径通过它，就是不符合要求的算法结构。
(3)结构内不存在死循环，即无终止的循环，像右图就是一个死循环，在流程图中是不允许死循环出现的。
以上是我通过学习和讲授算法一章对算法知识的一点认识，算法的学习还可以渗透到高中数学的各个章节中，比如二分法，错位相减法求和，还贷问题，一元二次不等式解法等。总之，只要多留心，多思考，算法不但并不可怕，还将成为我们数学教学的一个有力的工具。
Ⅳ 分式方程算法
分式方来程往往被转化成一元一次方程自来求解,但在解分式方程时应注意的是分式的分母不能等于0,因此在转化成一元一次方程解得结果后,应将结果带入到分式方程的分母,看分母是否等于0,如果不为0,则是结果,如果为0,则应舍去.
Ⅵ 流速计算方法
瞬时流速算不出来.还缺条件,压差
不过按你现在给的条件能算平均流速
先算出流量Q=4/(5*60)=0.0133m/s
流速V=Q/S=0.0133/(3.14*0.1095*0.1095)=0.35m/s
Ⅶ 基于C语言的几种排序算法的分析
排序是计算机程序设计中一项经常发生的操作，排序算法的研究有其重要的理论及应用意义。文中就几种排序算法的思想，C语言例程以及时间复杂度进行了分析讲解，并指出几种排序算法的适用情况。
Ⅷ 反渗透化学清洗泵选用问题
泵的选取是要看压力曲线的，洗膜需要高流量低压力耐腐蚀的泵，洗膜的用水量基本不必考虑回收率，因压力低，纯水端出水量较小。如按膜手册的要求选取泵，泵的流量要求是会大一些。
Ⅸ 画出求P=1*2*3*…*99*100的值的算法流程图
算法是高中数学新课程中新增的内容，它是高中数学的一条主线之一，贯穿整个高中数学的始终，很多数学知识中都渗透着算法的思想。下面是我对“求1×2×3×4×5×6×……×100”的一个简单的教学设计。
为了让学生能够很好的掌握本题的算法思想，我先引导学生用最原始的方法算“1×2×3×4×5”：
步骤1：先求1×2，得到结果2；
步骤2：将步骤1得到的结果乘以3，得到结果6；
步骤3：将步骤2得到的结果乘以4，得得结果24；
步骤4：将步骤3得到的结果乘以5，得得结果120； 这就是“1×2×3×4×5”的结果。
这样的算法虽然是正确的，但太繁琐，如果 “求1×2×3×4×5×6×……×100”，则要写99个步骤，显然是不可取的。而且每次都直接使用上一步骤的数值结果（如2，6，24等），也不方便。因此我们要寻求一种通用的表示方法。 可以设两个变量，一个变量存放被乘数，一个变量存放乘数。不另设变量存放乘积结果，而直接将每一步骤的乘积放在被乘数变量中。现设p为被乘数，I为乘数。用循环算法来求结果。
可以将算法改写如下： S1：使p=1 S2：使i=2 S3：使p×i，乘积仍放在变量p中，可表示为p×i=>p S4：使I的值加1，即i+1=>i S5：如果i不大于100，返回重新执行步骤S3以及其后的步骤S4和S5；否则，算法结束。 最后得到p的值就是“1×2×3×4×5×6×……×100”的值。
1×2+2×3+3×4+4×5+……+99×100 +...n(n+1) =n(n+1)(n+2)/3; 1×2+2×3+3×4+4×5+……+99×100 =[99*100*101]/3=333300
Ⅹ 网格算法是什么
网格化是解释流程中构造成图的比较重要的一步，算法种类也比较多。在SMT中就列出了许多种算法供选择，当然每种算法有自己的特点和适应性，所以在真正网格化操作时为了提高预测的精度需要选择合适的算法。如下为SMT中提供的几种算法简单对比。
Collocated Cokriging
协克里金算法
层位、断层、网格、XYZ数据、层段属性、钻井分层（较好用于井数据与地震属性匹配）
Cubic Spline
样条插值
三维的层位、网格、断层、XYZ数据
Flex Gridding
弹性网格化
层位、断层、网格、XYZ数据、层段属性、钻井分层
Gradient Projection
梯度投影
二维、三维的层位、网格、断层、等值线、XYZ数据（较好用于构造数据）
Inverse Distance to a Power
反距离加权
二维、三维的层位、网格、断层、等值线、XYZ数据、层段属性、钻井分层（较好用于速度成图）
Natural Neighbor
自然邻点插值
XYZ数据、层段属性、钻井分层（较好用于非地震类数据）
Ordinary Kriging
普通克里金插值
XYZ数据、层段属性、钻井分层（较好用于渗透率成图）
Simple Kriging
简单克里金插值
XYZ数据、层段属性、钻井分层（较好用于渗透率成图）
Universal Kriging
广义克里金
XYZ数据、层段属性、钻井分层（较好用于渗透率图件和有整体变化趋势的数据）
这里对两种算法做个介绍：
1、SMT8.2版本中新出现的Flex Gridding 弹性网格化算法
该算法利用差分方程系统原理，产生的网格节点处数值需要满足以下两种原则：
. 内插面与实际数据产生的趋势面一致或者很接近；
. 该面的RMS曲率值尽可能小。
如果在一个节点处应用每一种方程都计算差分的话，而且将邻近点都考虑在内的话，其结果会形成一个组合，但越远的点影响越弱、越不直接。因此，在计算时都假设邻近节点为常数，每个方程就会得到一个网格数值。如此重复应用于其它节点处。这样可以解决单个节点的问题，我们将方程称为“调和器”。该方法产生的曲率面会趋于最小，而且逼近实际数据。
由于每个节点在进行调和滤波计算时都需要一个局部的调和器，网格节点多时就会有许多次迭代计算过程。迭代次数差不多为N的e次方（N为数据列/行数）。因此初始网格一般时非常小的。
2、Collocated Cokriging 协克里金插值
协克里金插值与克里金算法原理基本一样，都是通过差异比较来计算网格数值，同时产生方差图，但是该方法假设事件都是多属性的，可以利用第二种协数据（如层位）辅助第一种主数据进行稀疏数据点（如井控制点）的内插。
协克里金插值利用第二种协数据指导主数据的网格化，可以提高克里金插值的准确性。该算法中断层可以参与运算。在使用时用稀疏数据（如井数据）作为主数据，另外一种密集分布数据作为协数据。
在具体计算中网格点处主数据有值的地方都用主数据的值，如果网格点处没有值时则用协数据作为辅助进行计算。并且会同时产生一个方差模型。
最终的协方差网格结果为主数据进行克里金插值，同时受协数据影响。
因此，如果主数据为密集分布的数据，计算产生的网格也会接近主数据。例如，数据中包括测井解释的孔隙度数据（稀疏分布），从地震属性中预测的伪孔隙度数据（密集分布）。数据单位是一致的，但来源可能不一样。
对于这种情况下协克里金插值就是一种很好的网格算法，还可以建立起振幅与孔隙度之间的关系。
在应用时有以下注意事项：
1）在主数据为稀疏分布，协数据伪密集分布时应用效果最好。
2）如果主数据与协数据之间有一定联系的话效果最好。
3）数据类型最好一致。