近年来成都地区基坑安全现状的几个典型问题探讨

近年来,随着城市化进程的快速推进,地下空间得到了极大的利用,基坑周边环境变得更复杂。结合近两年来60余个基坑项目的检查情况,在分析相关文献资料的基础上,归纳和探讨了近年来基坑支护的几个典型问题,即基坑边坡滑移、基坑侧壁渗水、基坑流沙和涌水,探讨结果有利于提高深基坑整体安全水平,为工程提供一些参考价值。     

海南东方岸外海底沙波活动性研究

对海南东方岸外 2 0～ 50 m水深海底沙波形成的动力环境、形态特征、剖面结构及其分布特征进行了描述和分析。根据环境参数 ,对其活动性进行了计算 ,并将计算结果与发育环境相类似的 Surtainville沙波进行了类比。认为研究区沙波主要系在潮流作用下形成。研究区沙波迁移速率为每年数米。东区 (水深 2 0～ 40 m)是沙波发育的主体 ,受落潮流作用 ,沙波自北向南迁移 ;西区 (水深 36～ 52 m)沙波受涨潮流控制自南向北迁移 ;中区为过渡区 ,沙波相对稳定     

基于SPH方法的开孔沉箱比尺效应研究

由于在前壁上设置了尺寸较小的孔,开孔沉箱受流体黏性力作用显著,依照弗劳德数相似准则设计模型存在比尺效应。为揭示比尺效应,建立了模拟波浪与开孔沉箱相互作用的光滑粒子流体动力学(SPH)模型。其中流体运动由连续性方程和Navier-Stokes方程控制,固壁边界由改进的动力边界粒子施加。模型收敛性通过分析不同粒子分辨率下的波浪反射系数得到,模型精度通过比较计算与理论波浪反射系数证明。使用经过验证的SPH模型,计算并比较了不同几何比尺和开孔率下开孔沉箱附近的涡量场、箱体外侧的波面时程曲线和波浪反射系数。结果表明,随着模型几何比尺的减小,开孔沉箱受到偏大的流体黏性力,致使更多波能在湍流运动中耗散,进而减小了波浪反射系数并降低了箱体外侧的波面高度。     

海底地名研究进展

从海底探测发展角度介绍了海底地名的起源,以及海底探测技术的发展所带来的海底地名研究的发展.对海底地名研究的对象及研究方向做了总结,并在此基础上分析了海底地名研究目前面临的主要问题,展望了海底地名的发展方向,并对海底地名专题图的研发提出了思路.     

莱州湾南岸海岸侵蚀过程与原因研究

采用历史资料对比分析的方法,对莱州湾南岸1958-2004年的海岸侵蚀进行了研究。结果表明,1958-1984年,莱州湾南岸岸线平均侵蚀后退速率为27 m/a,0 m等深线后退速率为27~65 m/a,岸滩平均蚀低速率为2.1 cm/a。1984-2004年,莱州湾南岸岸线位置基本无变化,岸滩平均蚀低速率为1.04 cm/a,水深5 m以浅的区域表层沉积物变粗。海面相对上升、入海泥沙量减少和风暴潮是研究区海岸侵蚀主要原因,三者对海岸侵蚀影响权重比为3∶5∶2。     

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火腿伪镖水蚤对抑食金球藻中国株的摄食行为及摄食后的表现

全球河口海域屡屡爆发褐潮,但我们对致因种抑食金球藻和浮游桡足类之间的营养关系还不甚清楚。我们就浮游桡足类火腿伪镖水蚤摄食抑食金球藻中国株的单种或混合饵料时的摄食行为和生长、发育等表现进行了研究。研究发现：火腿伪镖水蚤的无节幼体、桡足幼体和成体摄食单种抑食金球藻饵料时,摄食率和食物浓度之间的关系符合米氏方程。较之桡足类幼体和成体,无节幼体摄食抑食金球藻时的I_max（最大摄食率）值最大,同时大于其摄食中肋骨条藻的I_max值。通常情况下,火腿伪镖水蚤在摄食抑食金球藻和中肋骨条藻的混合饵料时避食抑食金球藻,但于无节幼体,这种情况并不明显。无节幼体摄食单种抑食金球藻饵料在无节幼体期末期死亡,无法进入桡足类幼体期,与饥饿状态下的个体相似。但是,饵料中抑食金球藻的存在对桡足幼体的生长无明显效应,但却极大地减少了成体的生殖率。我们的研究表明火腿伪镖水蚤无节幼体,在褐潮的控制中有潜在作用,然而,这种潜在控制作用由于桡足类种群的衰落难以持续。     

利用色谱和飞行时间质谱方法分离并鉴定七鳃鳗血清中凝集素

本研究利用阳离子交换和分子筛的方法成功分离鉴定出分子量为105kDa,以多聚体形式存在七鳃鳗凝集素。实验结果表明,首先运用阳离子交换色谱方法能够将七鳃鳗血清混合组分进行初步分离,结合凝集活性鉴定方法,鉴定凝集活性最强组分存在于第二峰中。其次;利用分子筛方法将具有凝集活性组分进一步分离,最终得到分子量为105kDa左右具有凝集活性组分。结合Native-PAGE和SDS-PAGE结果表明,凝集活性组分以三聚体形式存在。同时,飞行时间质谱方法鉴定结果为凝集素（gi:13094239）。最终,体外鉴定结果表明七鳃鳗凝集素对兔红细胞和山羊红细胞均具有较强的凝集活性。七鳃鳗凝集素的分离纯化对研究七鳃鳗先天免疫防御机制和可变淋巴受体介导的适应性免疫防御机制均具有重要意义。     

海洋观测图像的深度哈希检索及FPGA在轨实现

近年来,星载/机载的在轨海洋观测设备日益增多。如何从星/机在轨观测的数据中快速且准确地检索出关键图像并进行回传,逐渐成为在轨实时处理的重要研究课题。哈希函数作为一种映射函数,能够将不同图像变换为相同长度的二进制码,并且保持类似图像二进制码的相似性。为了保证二进制编码的特征表达能力,采用深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提取海洋图像的特征信息,对图像进行哈希变换。本文以海洋观测图像作为训练数据集,基于深度卷积神经网络在GPU(Graphics Processing Unit)上训练哈希算法。在此基础上,本文将训练好的哈希函数在FPGA(Field Programmable Gate Array)上实现,完成海洋观测图像的在轨快速检索,为海洋观测实时处理提供了有效技术手段。