首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

其他废水废气处理方法

芯片制造期间有很多生产步骤需要用到有机溶剂,特别是在刻蚀液与显像液清除环节中,主要用到丙酮、甲醇、 乙酸甲酯等有机溶剂,以及二氯甲烷、二氯乙烯等氯化物。有的溶剂带有化学毒性,对环境影响较大,生产后的有机 废水将会采用生物分解的方式处理,具有成本低、效率高的应用优势。除了以上几种废水,芯片制造中排放的废水还有高浓度氨氮废水,其中污染物主要是 NH3。针对这种废水需要采用 生化法集中处理,但处理设施占地较大,还需投入碳源。为了对处理方法进行改善,可以将生化法与吹脱法相结合, 调整废水的 pH 值到 11.5,将废水吹脱出氨气之后,再将废水送入调节池,使废水与有机废水一同处理,依靠其中的碳 源进行硝化,降低氨氮浓度。而吹脱出的氨气会在吸收塔中与硫酸反应,最终生成硫酸铵产品。完成吹脱处理的氨氮 废水与有机废水在调节池中混合,将废水的 pH 值控制在 8 左右,使废水成为弱碱性水,再将废水进入二段 AO 生化反 应区。反应池中,厌氧段具有水解作用,可以将高分子有机物分别水解为大分子有机物和小分子有机物,发挥微生物 的分解与吸收作用,达到去除 COD 的目的。

04

Nat. Commun. | Metal3D: 一种用于准确预测蛋白质中金属离子位置的通用深度学习框架

今天为大家介绍的是来自Ursula Rothlisberger研究团队的一篇关于金属离子位置预测的论文。金属离子是许多蛋白质的重要辅因子,在酶设计、蛋白质相互作用设计等许多应用中发挥关键作用,它们在生物体中丰富存在,并通过强烈的相互作用与蛋白质结合,并具有良好的催化特性。然而,生物相关金属(如锌)的复杂电子结构限制了金属蛋白质的计算设计。在这项工作中,作者开发了两个工具——基于3D卷积神经网络的Metal3D和仅基于几何标准的Metal1D,以改进蛋白质结构中锌离子的位置预测。与其他当前可用的工具进行比较显示,Metal3D是迄今为止最准确的锌离子位置预测器,其预测结果与实验位置相差在0.70 ± 0.64 Å范围内。Metal3D为每个预测位置输出置信度指标,并可用于在蛋白质数据库中具有较少同源物的蛋白质上工作。Metal3D可以预测全局锌密度,用于计算预测结构的注释,还可以预测每个残基的锌密度,用于蛋白质设计工作流程中。Metal3D目前是针对锌进行训练的,但通过修改训练数据,该框架可以轻松扩展到其他金属。

02

MIT新型“大脑芯片”问世,数万人工大脑突触组成,纸屑大小却堪比超算

大数据文摘授权转载学术头条 作者:曹绮桐 “微型化”是科技便利生活的重要一环。试想,有一天,我们可以把庞大的超级计算机不断缩小,直到可以把它们装进口袋;我们可以随身携带微型人工智能大脑,它们甚至可以在没有超级计算机、互联网或云计算的情况下运行,在它们微不足道的身体里运行着庞大的算法。 而这已不单单是触不可及的幻想。 近日,麻省理工学院(MIT)的工程师们设计了一种“大脑芯片”,让我们向那种未来又迈进了一步。研究人员所用的芯片物理体积比一片纸屑还要小,但却被工程师们放置了成千上万个“人工大脑突触”,这种被称为“忆阻器”的硅基元件,能够模仿人类大脑中信息传递的突触结构。

02
领券