大当量爆炸兴波的数值模拟

本文在化学爆炸小当量爆炸兴波问题研究的基础上[5,6],为解决核爆炸大当量问题拟定了核爆炸产物的状态方程;对一些大当量爆炸兴波的典型情况应用MAC方法进行了数值计算,其结果使诸如露底、空心水柱的形成、壁顶越浪之类的现象得到了数值描述;得出了兴波荷载与水深、当量和距离的关系,并提出了工程预报的初步方案.     

移动式海上基地(MOB)连接器动力响应试验研究

移动式海上基地(Mobile Offishore Base，MOB)是由若干半潜模块相连而成的超大型浮式结构物。在进行海上作业时，模块间的连接器将会产生巨大的载荷。用缩尺比为1：100的三模块MOB模型在实验室进行了连接器动力响应试验研究。文中对试验的关键问题，如连接器模型的设计、制作、安装、试验工况的确定和测试方法等作了较详细的介绍。     

流域生态水文模型研究进展

流域生态水文模型是全球变化下流域生态水文响应研究的重要工具,通过定量刻画植被与水文过程的相互作用及全球变化对流域生态水文过程演变的影响机制,为流域水资源管理和生态恢复提供科学支撑,是生态水文研究的前沿和热点.基于植被与水文过程相互作用规律,流域生态水文模型一方面要充分描述植被与水文过程相互作用和互为反馈机制,另一方面要...     

水深对超大型FPSO波浪载荷响应影响试验研究

随着超大型浮式生产储卸油装置FPSO（floating production storing and offloading）在渤海浅水海域的广泛应用,水深对FP—SO波浪载荷响应的影响问题突现出来。对缩尺比为1：100的三模块分节模型进行了水深对超大型FPSO波浪载荷响应影响的试验研究,试验结果表明水深对FPSO波浪诱导载荷的影响很大。     

金藻中EPA的分离与分析

为建立金灌Isocrysis galbana中EPA的分离与分析方法，对金灌中的脂肪酸进行萃取分离和乙酯化，硅胶薄板检验乙酯化程度，利用气相色谱（GC）进行定性分析，用内标法对EPA进行定量分析，测得藻粉中EPA含量为1．92％。     

福州轨道交通建设中的岩土工程问题

由于福州盆地工程地质条件的复杂性以及隧道工程的特殊性,在福州轨道交通建设过程中将遇到大量环境岩土工程问题。主要的环境岩土工程问题有:(1)隧道掘进范围内的承压含水层。承压含水层富水性、透水性强,由于开挖深度大,必须考虑下部承压水的影响,避免产生基坑突涌问题。砂砾卵石层直接覆盖于基岩裂隙热水上,受热水构造带高温热水的直接补给以及热传导,地下轨道交通建设对地热场是否存在影响以及地热对轨道交通的影响需要深入研究。(2)软土的大变形与低强度。导致地基失稳与土体结构强度破坏。(3)深大基坑开挖施工引发的可能灾变。基坑开挖易产生滑塌、流泥、突水(涌)、地表沉陷等问题,必须采取有效的支护措施,避免基坑失稳而影响工程安全及周边环境。对这些环境岩土工程问题,应加强勘察新技术的应用,查明建设场地岩土工程地质条件;采用人工地层冻结法、桩基托换技术进行施工;开发和利用适合本地区岩土条件的新技术、新工艺,如新型桩、新的止水、降水措施等基坑支护新技术,以及采用信息化施工新技术。     

中等水深轻型张力腿井口平台运动研究

本文提出了一种中等水深轻型张力腿井口平台的型式。研究了该种型式平台的六个自由度的运动响应以及所受到的波浪力、二阶漂移力、系索回复力和系索张力等特性。分析了平台运动响应与水深以及系索预张力大小的关系。文中得出的结论可供张力腿初步设计时参考。     

α-酮戊二酸及其钠盐对雨生红球藻生长和虾青素积累的促进作用

雨生红球藻是已知虾青素(astaxanthin, AST)含量最高的生物,是理想的细胞制备工厂。尽管研究表明添加α-酮戊二酸(OG,α-oxoglutarate)能有效促进混养条件下雨生红球藻AST积累,但在自养条件下是否也有类似效果不清楚。研究以自养雨生红球藻为对象,在正常(CK)、高光(HL)、缺氮(DN)和高光-缺氮双重逆境(HL-DN)下从细胞生长和AST积累两方面评估OG及其钠盐(OG-2Na)的促进作用。结果显示,添加OG或OG-2Na显著缓解HL、DN和HL-DN胁迫对细胞生长的抑制作用,培养至6 d的生物量分别为0.58、0.53和0.38 g/L,约是未添加组的2.0倍。添加OG或OG-2Na显著促进AST积累。培养至6 d,在HL、DN和HL-DN下, AST含量分别达到13.62、19.51和28.29 mg/g,是未添加组的2.39、1.16和1.35倍。同时在胁迫条件下,添加OG或OG-2Na有效提高单位细胞中AST含量。针对OG和OG-2Na添加,最大单位细胞AST含量分别出现在HL和HL-DN条件下,达到53.72和60.58 pg/cell,是对照的3....     

基于地貌特征的数字高程模型融合方法

数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）是一种至关重要的空间信息,广泛应用于各行各业。其中,ASTER GDEM与SRTM几乎覆盖了全球陆域,为地学研究提供了非常实用的高程数据支撑,但是由于二者传感器采集数据原理的不同,使得高程数据在不同地貌条件下的高程精度亦存在程度不一的误差。本文提出了一种新型的基于地貌特征的DEM融合方法,使得融合GDEM与SRTM后的DEM数据,消除了地貌特征的影响、显著地提高了DEM质量。该方法主要分为地理配准和高程融合2个步骤：①基于河流线对等线性地貌特征的位置数据,构建了GDEM与SRTM的水平偏移相关的误差评价函数,采用多级网格搜索法求得DEM间的水平偏移距离,实现对DEM的配准;②按照DEM高程值在不同地貌单元及边界线附近的高程变化特征,建立地貌分区的高程融合模型来融合两种地理配准后的DEM高程,尤其是实现了地貌单元边界线附近的高程平滑过渡。本文以怀柔北部地区为实验区,以1:5万地形图为参考,对2种DEM数据进行融合,统计结果表明：① 融合DEM在各地貌单元的误差均显著下降,地形表达较之融合前更加精确;② 高程差呈现正态分布,明显区别于融合前DEM不对称的多峰分布形态,说明地貌影响被有效地剔除;③ GDEM和SRTM数据的精度对坡度有较大依赖性,融合后DEM的精度在不同坡度范围下均优于GDEM和SRTM,显著降低了融合前DEM对坡度的依赖程度;④ 在不同坡向下,GDEM和SRTM的RMSE取值波动较大,融合DEM的RMSE取值在各方向表现稳定,高程精度较GDEM和SRTM有显著提高。     

知识驱动下的水文模型参数智能化设置方法

水文模型的参数设置涉及专业领域的知识和繁琐的操作步骤,是水文建模面临的一大难题,在一定程度上限制了模型的应用和推广。基于知识驱动的方法,将水文模型参数设置知识分为参数提取知识和取值范围知识两类,分别对其进行形式化表达和自动推理,初步实现了水文模型参数智能化设置;结合Web Service、工作流和参数自动率定等技术,研发了水文智能建模原型系统;最后,以TOPMODEL模型的参数设置为例,对知识驱动方法进行了验证。结果表明,知识驱动的方法能在保证模拟精度的前提下有效简化水文模型的参数设置流程,降低水文建模难度。