饱和指数法和稳定指数法在太灰水碳酸盐溶沉判别中的应用

目的近年来煤层底板灰岩水给矿井安全生产带来严重威胁,采用水文地球化学方法进行太灰水碳酸盐溶沉判别研究,以此判断其径流强弱,进而对涌突水可能性进行预测。方法以淮北煤田五沟煤矿10份太灰水水样为研究对象,现场采样并进行样品测试,采用饱和指数法的饱和指标I_L和稳定指数法的稳定指数指标I_R进行水样的碳酸盐溶解或沉淀状态判别。结果五沟矿太灰水中含碳酸盐岩的地下水I_L值在0.44~1.6之间,I_R值在3.88~6.39之间。依据判别准则,均处于沉淀状态,且两种方法判别结果一致,即该区太灰水不具有溶蚀能力。结论该矿区的地下岩溶水在该区域排泄不畅,发生滞流,致使地水中溶解盐类逐渐增多,二氧化碳、氧气等气体逐步耗尽,最终丧失溶解能力;地下水径流缓慢,与其它水力联系较差,从水文地球化学角度分析,太灰水涌突水可能性较小。     

寿阳区块煤层气井地层水配伍性及对煤层损害研究

在煤层气储层损害研究中,往往忽视了煤层产出水(地层水)与地表水之间因不配伍产生的损害。分析了山西煤层气寿阳区块产出水和地表水的化学成分,利用饱和指数法、静态结垢和动态结垢法评价了煤层产出水和地表水之间的配伍性。结果表明,煤层产出水属NaHCO3水型,地表水属Na2SO4水型,两者混合不配伍,有结垢现象发生。地层水与地表水之间因不配伍产生的结垢对煤层造成的损害不容忽视,可以通过优选适宜的防垢剂来解除这种损害。     

防止鱼类夏季浮头

一、浮头的预测 1夏季白天光照强、温度高，傍晚天气突变下雷阵雨或白天刮南风，水温高，到夜间突转北风，水温迅速下降。     

多元矩阵模型在矿井突水水源识别中的应用研究

目的随着煤矿开采向深部延伸,一系列煤矿安全问题接踵而至,煤矿水害防治工作难度不断加大。为减少煤矿水害事故的发生,首要做的就是对煤矿突水水源进行识别。方法以皖北矿区任楼煤矿为例,选取Ca~(2+)、Mg~(2+)、Na~++K~+、Cl~-、SO_4~(2-)、HCO_3~-、TDS共7种常规水化学指标,建立矿井突水水源识别的多元矩阵模型。结果以Ca~(2+)、Mg~(2+)、Na~++K~+为例,突水水样属于四含的可能性为-0.067 8、属于煤系的可能性为0.867 3、属于太灰的可能性为-0.013 8、属于奥灰的可能性为0.213 7,因此,该组合显示突水水样的来源是煤系。通过对其他各组离子的计算结果,同理可以判断其突水来源。计算结果显示,任楼煤矿矿井突水来源为煤系水的有28组,来源于四含的有3组,来源于奥灰的有3组,来源为太灰的有1组,且各组平均值也显示突水来源为煤系水。结论该模型原理简单,受水样和指标数量限制较少,且识别效果较为理想,对于任楼煤矿突水水源的识别率较高,可以在煤矿防治水工作中进行推广应用。     

土石坝坝体溢洪道底板动水压力的计算与修正

通过对已有溢流混凝土面板堆石坝模型试验成果的分析,发现当泄槽设置多道掺气挑坎时,由于掺气挑坎对水流的扰动影响,使得泄槽底板上的动水压强分布极不规则,作用于泄槽底板上动水压力的模型试验实测值与计算值相差较大,并随底板在泄槽中所处的位置而变化;根据模型试验实测值与计算值的对比,提出了计算底板动水压力时的修正建议。     

常熟绿毛龟叫响南北

他培育的龟类有巴西彩龟、草龟、鹰嘴龟、黑颈龟、黄喉水龟等。特别是黄喉水龟，常熟人称黄板龟，讲究头皮光洁．呈青绿色或纯黄色为佳、底板没有黑斑．叫“象牙板”的更是珍贵和罕见．当然．要头尾、四肢、腹部生毛则容易多了．     

黑龙江水螨属一新种记述(蜱螨亚纲,水螨群,水螨科)(英文)

报道中国水螨属1新种刺突水螨Hydrachna tuberata sp.nov.。其主要鉴别特征为:雄螨生殖域扁圆心形,雌螨生殖域桃形,均不长达EpIV的后中缘末端,P-Ⅱ背部具5根栓毛。     

基质水活度对冠突散囊菌生物转化茶叶成分的影响

为茯砖茶的加工及质量控制提供参考,以甘油调节培养基的水活度(aw),参照国家标准分析水活度对冠突散囊菌发酵后游离氨基酸、可溶性糖和茶多酚代谢的影响;并采用顶空固相微萃取和GC-MS相结合,分析不同基质水活度条件下真菌发酵后茶叶香气成分的变化。结果表明:冠突散囊菌在低水活度下生长良好,基质水活度为0.95时生物量最大,为0.258g;冠突散囊菌发酵10d后,不同水活度条件下,发酵液中可溶性糖、氨基酸和茶多酚的含量差异明显;在水活度为0.99～0.83,随着培养基水活度的进一步降低,发酵液中可溶性糖、氨基酸和茶多酚的含量逐渐上升;培养基水活度明显影响发酵液香气物质种类及其含量,随着基质水活度下降,冠突散囊菌发酵后茶叶香气化合物总数和各类物质相对含量均呈下降趋势。基质水活度是冠突散囊菌发酵绿茶过程中重要的影响因子,对发酵液品质成分和香气物质有显著的调控作用,实际应用中,基质水活度控制在0.95比较合适。     

黑龙江水螨属一新种记述(蜱螨亚纲,水螨群,水螨科)

报道中国水螨属1新种刺突水螨Hydrachna tuberata sp.nov..其主要鉴别特征为:雄螨生殖域扁圆心形,雌螨生殖域桃形,均不长达EpⅣ的后中缘末端,p-Ⅱ背部具5根栓毛.     

干制鲍鱼的复水特性及动力学模型

将微波真空干燥的鲍鱼干品在室温(30~35℃)和50℃水浴中进行复水试验,研究不同微波功率、真空度和干燥前浸渍盐浓度对其复水特性的影响,并建立复水动力学模型。结果表明:微波功率、真空度、干燥前浸渍盐浓度,以及复水温度和时间对鲍鱼干品复水过程有明显影响,并以Page模型为基础进行改进,改进后的模型能较好地预测鲍鱼干品的复水过程。验证实验结果显示,改进模型的预测值与真实值拟合良好,应用该模型可以提前预测鲍鱼在复水过程中是否达到饱和状态。     

Considering the Influence of Multi-weather-factors to Forecasting the Water Requirement of Well Irrigation Rice Based on ANN Model

The author considered the influences of several weather factors, such as air temperature, sunlight, saturation deficiency, wind speed and so on to forecasting the water requirement of well irrigation rice based on Artificial Neutron Network. Through dealing with the time series of water requirement and its influence factors, the author applied the multi-dimension data correlation analysis to ensure the net structure. Thus, the ANN model to forecast the water requirement of well irrigation rice has been built. By means of the ANN model, uncertainty relation between water requirement and many influence factors among the interior and exterior can be discovered. The results of ANN model is good, and can provide some references for establishing the water saving irrigation system.     

基于趋势辨识理论的神经网络及其在水文时间序列预报中的应用

训练样本在数量级上的差别和分配的不均匀会导致网络收敛缓慢,且训练结果偏向样本比重较大的那一方。由AR模型在水文时间序列的较好应用可知,水文时间序列中趋势项占有绝对优势。因此以趋势辨识理论对样本进行规范化,使样本规范化到同一数量级,同时时间序列的趋势保持不变。此外输出层不经过非线性处理,以保证网络有更大的预报空间。经黑河流域实测流量资料验证,基于趋势辨识理论的神经网络在水文时间序列预报中训练速度较快,预报效果较好。     

基于Elman神经网络的烤烟鲜烟叶含水量模型研究

在Matlab中利用ANN方法建立了鲜烟叶含水量Elman非线性动态预测数学模型,利用计算机视觉技术,选取在改进AHP法中占较大权重综合评判指标叶片宽、面积以及均值特征量,作为网络的输入,克服了用单一指标进行评判的缺陷,通过实验数据对Elman模型进行验证和误差分析,结果表明该含水量模型可对鲜烟叶含水量进行预测,预测精度大于90%,预测结果达到预期目标,在此基础上进行了含水量检测系统软件的开发。     

基于RBF网络的冯家山水库出库含沙量预测研究

蓄洪排沙是冯家山水库的排沙方式,然而在实际调度运行过程中,对入库洪量和出库排沙泄量的调配缺乏共性关联,排沙泄量未能从定性定量上予以科学界定。针对此问题,文章对冯家山水库蓄洪排沙过程进行了研究,采用RBF网络建立了该水库出库含沙量预测模型,模型根据沙峰、洪峰入库时间与开闸排沙时间的不同分别选择网络结构。采用冯家山水库历史排沙资料对模型进行检验的结果表明,模型训练及检验结果确定性系数均较大。可见,采用RBF网络建立的出库含沙量预测模型是可行的。     

基于改进BP网络模型的洪水预报研究

针对目前神经网络应用于洪水预报时存在的不足,引入遗传算法、模糊神经网络对BP网络模型进行了改进,建立了基于改进BP网络模型的洪水预报模型,并将改进的BP网络模型应用于文峪河洪水过程的预报。预测结果表明,过程预报合格率达93．54%。达到了水文预报规范的要求;与传统BP网络相比,改进算法可提高洪峰的预报精度。     

基于人工神经网络的道路表面降雨水深预测

建立了基于人工神经网络的道路表面水膜厚度预测模型，通过试验数据的训练确定权重和阈值，经过检验样本的检验，能够很好地预测道路表面的水膜厚度。结果表明，本文建立的人工神经网络模型用于道路表面水膜厚度预估可行。     

基于GIS的松毛虫管理系统的设计与开发

根据森林害虫发生规律及生物学的特性,结合气象预报等资料进行综合分析和判断,以ArcOb jects和V isual Basic作为二次开发平台,应用马尔可夫链、人工神经网络(ANN)等方法预测害虫未来发生期、发生量、发生范围、危害程度等,并按照发生的范围和位置在地图上进行标注和三维显示。     

神经网络方法在黄河来水预测中的应用

随着黄河水限引时间的增长，引黄灌区水资源危机越来越显著，用神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）方法预测引水量是可以的，能满足灌区引配水的需要。     

神经网络在软基沉降预测中的应用

软土本身具有很多特性,沉降一直是很重要的土工问题,通过沉降预测可为软基工程的设计与施工提供方法上的支持。以人工神经网络理论为基础,利用神经网络具有的自组织、自适应、容错性和较强的学习、联想能力,通过对数据样本的训练学习和测试,反演软土地基力学参数,并结合有限元程序建立模型预测沉降。结果表明,预测数据与实测数据误差小于10%。说明该方法预测精度较高,通过BP网络反演地基参数结合有限元计算预测沉降的方法是合理可行的。     

通辽地区工农业需水量的现状分析与预测

本文对通辽地区工农业需水量进行了现状分析与预测，分别分析预测了：通辽市城区需水量；通辽地区非灌溉用水量，通辽地区农区灌溉用水量以及总需水量，并且对分区各行业需水量进行了月分配，区分配和单元分配。城市需水量，农区非灌溉需水量预测中考虑了社会经济与其用水定额的动态趋势性，并通过社会经济预测指标及用水定额的趋势模拟预测结果进行了预测，农区灌溉用水量考虑了降雨量，月连续干旱天数以及上一年秋季灌溉用水量的大小以及动态发展特性。