1) Cross-processor Dependence Graph
跨处理器依赖关系图
2) relationship graph
关系依赖图
3) dependence graph
依赖关系图
4) knowledge dependent relation diagram
知识依赖关系图
1.
The knowledge dependent relation diagram is put forward,both the n-dimensional knowledge granularity decision space and the same construction mapping decision space based on multi-decision sorts are established,and the decision algorithm is further presented.
利用粗糙集理论中的粗度概念,在对获取产品设计知识进行扩展性粒度描述的基础上,通过引入知识依赖关系图,构造了n维知识粒度决策空间以及基于多决策类的同构映射决策空间,提出了基于知识依赖关系图和决策空间的决策算法,并结合产品设计中滚动轴承选择决策说明其实用性。
5) data dependence relation graph
数据依赖关系图
1.
This paper discusses the algorithms of creating the data dependence relation graph and pipeline relation graph,the discrimination rules of the pipeline parallel,and how to create the pipeline parallel code automatically.
该文针对流水并行代码的自动生成进行讨论,包括数据依赖关系图和流水关系图的建立、流水并行判别准则和流水代码的自动生成等。
6) Dependency Management
依赖关系管理
补充资料：SBR法处理啤酒废水COD与DO的相关关系
曾薇 王淑莹 高景峰 李探微 彭永臻
提要: 介绍了采用SBR法处理啤酒废水时，有机物降解过程中COD与DO的相关关系。试验结果表明，如改变进水有机物浓度、曝气量或起始混合液污泥浓度，在有机物降解过程中DO都有一个缓慢下降的趋势，与此同时，COD以较大速率被降解。在有机物达到难降解程度后，DO迅速大幅度升高，标志着反应过程应该结束。此外，由于进水COD浓度不同，在同一曝气量下DO相差较大，可以以初始DO的大小作为预测进水COD浓度的依据，调节曝气量，控制DO浓度在适宜的范围内。
关键词: SBR法 啤酒废水 DO COD
0 概述
活性污泥法是一个需氧的代谢过程，混合液溶解氧(DO)是反应过程中一个重要的控制参数，也是影响运行费用和出水水质的主要因素。正是因为DO对污水生物处理的重要意义，许多 学者从不同角度对此进行了大量的研究。其中在采用SBR法处理石油化工废水的研究中发现，在有机物达到难降解程度时，DO大幅度升高，并以此作为反应时间的控制参数［1］ 。于是，本文采用了与石油化工废水水质相差较大的啤酒废水作为处理对象，来研究SBR 反应阶段COD的降解与DO变化之间的相关关系。由于两者水质不同，在有机物降解过程中，D O呈现不尽相同的变化规律。因此，针对不同水质的工业废水，研究其在有机物降解过程中C OD与DO的相关关系，对于保证出水水质和减少运行费用具有重要意义。
1 试验设备与方法
试验以啤酒废水作为处理对象，反应过程中水温控制在20℃。废水的主要成分是纤维素、蛋白质、果胶、淀粉，通过自来水稀释得到不同浓度的废水。SBR法试验装置如图1所示。 反应器高70cm，直径30cm，总有效容积38L，采用鼓风曝气，转子流量计调节流量。试验时，采用瞬时进水，然后立即开始曝气。在反应阶段连续测定DO值，并根据DO 值的变化在一定时间间隔内取样测定COD和MLSS等指标。
图1 SBR试验系统与控制
1 氧化还原电位计 2 温度控制仪 3 污泥池 4 搅拌器 5 ORP传感器 6 温度传感器 7 溶解氧仪传感器8 排水口 9 溶解氧仪 10 转子流量计 11 压缩空气12 曝气器 13 排泥管
2 试验结果与分析
本试验在三种不同的试验条件下，测定DO与COD的相关关系。
2.1 进水浓度相同，不同曝气量下DO与COD的相关关系
提要: 介绍了采用SBR法处理啤酒废水时，有机物降解过程中COD与DO的相关关系。试验结果表明，如改变进水有机物浓度、曝气量或起始混合液污泥浓度，在有机物降解过程中DO都有一个缓慢下降的趋势，与此同时，COD以较大速率被降解。在有机物达到难降解程度后，DO迅速大幅度升高，标志着反应过程应该结束。此外，由于进水COD浓度不同，在同一曝气量下DO相差较大，可以以初始DO的大小作为预测进水COD浓度的依据，调节曝气量，控制DO浓度在适宜的范围内。
关键词: SBR法 啤酒废水 DO COD
0 概述
活性污泥法是一个需氧的代谢过程，混合液溶解氧(DO)是反应过程中一个重要的控制参数，也是影响运行费用和出水水质的主要因素。正是因为DO对污水生物处理的重要意义，许多 学者从不同角度对此进行了大量的研究。其中在采用SBR法处理石油化工废水的研究中发现，在有机物达到难降解程度时，DO大幅度升高，并以此作为反应时间的控制参数［1］ 。于是，本文采用了与石油化工废水水质相差较大的啤酒废水作为处理对象，来研究SBR 反应阶段COD的降解与DO变化之间的相关关系。由于两者水质不同，在有机物降解过程中，D O呈现不尽相同的变化规律。因此，针对不同水质的工业废水，研究其在有机物降解过程中C OD与DO的相关关系，对于保证出水水质和减少运行费用具有重要意义。
1 试验设备与方法
试验以啤酒废水作为处理对象，反应过程中水温控制在20℃。废水的主要成分是纤维素、蛋白质、果胶、淀粉，通过自来水稀释得到不同浓度的废水。SBR法试验装置如图1所示。 反应器高70cm，直径30cm，总有效容积38L，采用鼓风曝气，转子流量计调节流量。试验时，采用瞬时进水，然后立即开始曝气。在反应阶段连续测定DO值，并根据DO 值的变化在一定时间间隔内取样测定COD和MLSS等指标。
图1 SBR试验系统与控制
1 氧化还原电位计 2 温度控制仪 3 污泥池 4 搅拌器 5 ORP传感器 6 温度传感器 7 溶解氧仪传感器8 排水口 9 溶解氧仪 10 转子流量计 11 压缩空气12 曝气器 13 排泥管
2 试验结果与分析
本试验在三种不同的试验条件下，测定DO与COD的相关关系。
2.1 进水浓度相同，不同曝气量下DO与COD的相关关系
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条