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水利是国民经济发展的命脉,农田水利工程建设对我国农业可持续发展、乡村振兴战略实施具有极为重要的作用。因此,相关部门要重视农田水利工程质量管理,保证农田水利工程能切实发挥作用。基于此,以石羊河流域重点治理项目为例,从规划设计阶段、招标阶段、施工阶段、运行管理阶段等方面阐述农田水利工程质量管理措施。其中,施工阶段的工序质量管理是整个工程质量管理的重点。因此,以管灌工程为例,从测量、土方开挖、土方回填、管道安装与铺设、管道水压试验等方面总结施工工序质量管理措施,为其他工程建设提供经验借鉴。 相似文献
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大树移植对于园林绿化是有很重要的作用,可以很快的达到景观的效果。大树移植应该对它的特点处理好主要环节来提升成活率。文章主要对园林绿化工程当中大树移植施工技术来进行探讨。 相似文献
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本文详细介绍了长北气田C1井组GPS施工控制网和井位测量的技术方案及施测情况,测量成果均满足测量规范要求,为钻井生产提供了可靠的井位数据,对其他油气施工工程有重要的借鉴作用。 相似文献
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在国民经济水平不断发展、居民对生活质量要求愈来愈高的影响下,园林工程建设的重要性日益凸显。加强园林工程项目建设,能够有效改善居住环境质量,提升空气质量水平,有助于生态环境整体性发展。在分析园林施工与养护存在问题的基础上,围绕园林施工与养护的有机结合进行了探究。 相似文献
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为提高高标准农田项目施工成本的预测精度,控制施工成本在合理范围,减少投资风险,该研究从单体灌溉工程施工成本预测角度出发,通过随机森林(random forest,RF)筛选出高标准农田灌溉工程施工成本的关键影响因素,结合卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)两种模型的优点,通过北方苍鹰优化算法(northern goshawk optimization,NGO)对模型里的惩罚因子和核参数进行寻优,构建基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型。通过辽宁省2018—2023年高标准农田工程中灌溉工程的施工成本数据,选取样本决定系数R2、平均绝对误差MAE、平均绝对百分比误差MAPE和均方根误差RMSE作为精度指标进行分析,结果表明:基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型在渠道工程中MAE低于0.615万元,RMSE低于0.512万元,R2达到0.968以上,相对误差小于4.210%;在进水闸工程中MAE低于0.610万元,RMSE低于0.536万元,R2达到0.966以上,相对误差小于4.410%;在桥涵工程中MAE低于0.494万元,RMSE低于0.477万元,R2达到0.970以上,相对误差小于3.548%,并相比较于反向传播神经网络,CNN和CNN-SVM模型,NGO-CNN-SVM模型的预测结果均最优。通过特征选择、模型融合、算法优化以及不同模型对比表明NGO-CNN-SVM模型具有更高的预测准确率和泛化性,可为高标准农田灌溉工程施工成本预测提供理论依据。 相似文献
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钢筋混凝土箱型暗渠是景电二期延伸向民勤调水工程中最主要也是应用最多的一种输水渠道形式。暗渠结构合理,在沙漠地区是一种很好的渠道结构形式。经过几年的运行,暗渠安全可靠,防渗效果好,管理方便。对沙漠地区兴修长距离、跨流域输水工程,积累了宝贵的经验。 相似文献