【水预处理包括哪些内容】【什么是水的预处理？预处理有哪些主要方法？】_化学_ycycrfv1433
编辑： admin 2017-15-06
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水的预处理是在水精制处理之前,预先进行的初步处理,以便在水的精处理时取得良好效果,提高水质.因为自然界的水都有大量的杂质,如泥沙、黏土、有机物、微生物、机械杂质等,这些杂质的存在,严重影响精制水的水质与处理效果,因此必须在精处理之前将一些杂质降低或除去,这就需要预处理,有时也称前处理.预处理的方法很多,主要有预沉、混凝、澄清、过滤、软化、消毒等.用这些方法预处理之后,可以使水的悬浮物（浑浊度）、色度、胶体物、有机物、铁、锰、暂时硬度、微生物、挥发性物质、溶解的气体等杂质除去或降低到一定的程度.预沉就是在大容积、低流速的情况下,水中固体颗粒因重力作用而从水中分离出来.如沉沙地、预沉池.
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题1： 测定水样品中铜离子的样品预处理的方法,原理[化学科目]
请查看图片,这个是二乙基二硫代氨基甲酸钠分光光度法中对水预处理的方法……另外我还有一个2,9-二甲基-1,10菲罗啉分光光度法的PDF,我不知道你是用哪一个,有需要可以留下邮箱……
分给我了吧,哈哈……
题2： 【什么是水的预处理?其主要内容和任务包括哪些?】[化学科目]
预处理是指水进入离子交换装置或膜法脱盐装置前的处理过程,包括混凝、澄清、过滤、杀混等处理装置的正常运行.
预处理的任务和内容包括：①除去水中的悬浮物,胶体物和有机物②降低生物物质,如浮游生物,藻类和细菌③去除重金属,如铁,锰等④降低水中钙镁硬度和重碳酸根
题3： 【用蒸馏水法淡化海水进行预处理的主要目的是除去海水中的细菌、二氧化碳、氧气、泥沙、悬浮物和可溶性海水→沉降池A→过滤池B→通氯池C→加酸池→真空脱气塔D→进入蒸馏塔A.B.C.D.不是】[化学科目]
A 使泥沙、悬浮物沉淀
B 过滤泥沙
C 消毒
D 除去溶解在海水中的二氧化碳和氧气
A除去大颗粒性物质
B除去小颗粒性物质
C杀菌
D除去水中气体
题4： 数据预处理的主要方法有哪些
1.墓于粗糙集( Rough Set)理论的约简方法 粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具.目前受到了KDD的广泛重视,利用粗糙集理论对数据进行处理是一种十分有效的精简数据维数的方法.我们所处理的数据一般存在信息的含糊性(Vagueness)问题.含糊性有三种:术语的模糊性,如高矮;数据的不确定性,如噪声引起的;知识自身的不确定性,如规则的前后件间的依赖关系并不是完全可靠的.在KDD中,对不确定数据和噪声干扰的处理是粗糙集方法的 2.基于概念树的数据浓缩方法 在数据库中,许多属性都是可以进行数据归类,各属性值和概念依据抽象程度不同可以构成一个层次结构,概念的这种层次结构通常称为概念树.概念树一般由领域专家提供,它将各个层次的概念按一般到特殊的顺序排列. 3.信息论思想和普化知识发现 特征知识和分类知识是普化知识的两种主要形式,其算法基本上可以分为两类:数据立方方法和面向属性归纳方法. 普通的基于面向属性归纳方法在归纳属性的选择上有一定的盲目性,在归纳过程中,当供选择的可归纳属性有多个时,通常是随机选取一个进行归纳.事实上,不同的属性归纳次序获得的结果知识可能是不同的,根据信息论最大墒的概念,应该选用一个信息丢失最小的归纳次序. 4.基于统计分析的属性选取方法 我们可以采用统计分析中的一些算法来进行特征属性的选取,比如主成分分析、逐步回归分析、公共因素模型分析等.这些方法的共同特征是,用少量的特征元组去描述高维的原始知识基. 5.遗传算法〔GA, Genetic Algo}thrn}) 遗传算法是一种基于生物进化论和分子遗传学的全局随机搜索算法.遗传算法的基本思想是:将问题的可能解按某种形式进行编码,形成染色体.随机选取N个染色体构成初始种群.再根据预定的评价函数对每个染色体计算适应值.选择适应值高的染色体进行复制,通过遗传运算(选择、交叉、变异)来产生一群新的更适应环境的染色体,形成新的种群.这样一代一代不断繁殖进化,最后收敛到一个最适合环境的个体上,从而求得问题的最优解.遗传算法应用的关键是适应度函数的建立和染色体的描述.在实际应用中,通常将它和神经网络方法综合使用.通过遗传算法来搜寻出更重要的变量组合.
题5： 天然水为什么要进行预处理
通过预处理降低原水浊度,有机物,悬浮物,胶体色度,臭味,以及铁锰等物质,从而达到反渗透或者超滤等设备的进水要求,保护下一级膜元件的目的.膜元件是整个系统的灵魂.重要性就不说了,你懂的!