黄豆脲酶诱导碳酸钙沉淀多变量试验研究

植物源脲酶诱导碳酸钙沉淀（enzyme induced carbonate precipitation,简称EICP）可以显著改善砂土的工程力学特性,但在具体操作时,参数取值无对应规范,固化效果有待提升。基于黄豆脲酶,研究了温度、脲酶浓度、尿素浓度、钙浓度、pH值、钙源种类等变量对脲酶活性与碳酸钙沉淀的影响,并进行了沉淀物（碳酸钙晶体）的扫描式电子显微镜（scanning electron microscope,简称SEM）与X射线衍射（X-ray diffraction,简称XRD）测试,在此基础上开展了黄豆脲酶固化砂的无侧限抗压强度与固化效果试验研究。结果表明：脲酶活性随脲酶浓度的增加而线性增长,但存在温度阈值,温度超过阈值后,脲酶将完全失活,且阈值随脲酶浓度的增大而降低;尿素浓度与pH值共同影响脲酶活性,二者存在一个最优组合,当尿素浓度在0.1～1.0 mol/L时最优pH值为7,当尿素浓度在1.0～1.5 mol/L时最优pH值为8。脲酶是沉淀反应的催化剂,脲酶浓度越高,反应越完全,碳酸钙沉淀率越高;尿素与钙溶液则主要通过掺入量影响碳酸钙沉淀量,掺量比例宜为1:1,且二者浓度与pH值可通过影响脲酶活性来影响碳酸钙的沉淀情况;不同钙源对碳酸钙沉淀量的影响幅度不大。不同钙源沉淀碳酸钙晶体的成分与密度基本相同,但晶体结构差异较大,氯化钙沉淀碳酸钙晶体以块状为主,表面分布球状、类球状晶体,胶结面大,可作为EICP技术中较为理想的钙源。基于黄豆脲酶和氯化钙钙源固化砂的无侧限抗压强度约为掺粉煤灰砂样的6倍,通过SEM图像可发现,沉淀碳酸钙晶体包裹并黏结砂粒成为整体,固化效果非常理想。     

基于单三轴试验与直剪试验的层状软岩模拟

为探究模型试验中层状软岩模拟方法,依托九绵高速层状软岩隧道现场取样的室内试验结果,多次试验确定重晶石粉、石英砂、石膏粉、滑石粉和水的最优配比以模拟软岩基体,采用带孔薄膜模拟层理弱面的黏结作用,并通过直剪试验确定孔隙率,最后对不同层理角度与层理厚度的试样开展直剪与单、三轴试验以反映各向异性情况。结果表明：软岩基体模拟最优配比为0.55:0.15:0.07:0.06:0.17,重晶石粉对强度及破坏变形起决定作用,含量过低易压溃,含量过高产生上下贯通裂缝;采用30%孔洞率的薄膜模拟层理效果最佳;土样强度随层角呈U形变化,层厚减小（不小于2 cm）,强度减小。直剪试验中,45º层理剪切面朝层理方向倾斜,90º层理导致剪切面上下产生裂缝与碎裂,单三轴结果中,0º层理会产生小角度倾斜裂缝,45º层理产生垂直层理面的斜裂缝及二次破裂,90º层理产生顺层理的竖向劈裂;与现场结果对照后确定最优层厚为 3 cm,对层角与层厚的直剪与单三轴试验结果整体一致,揭示土样孔隙压密闭合−弹性−塑性胀裂破坏−徐变的过程。     

Kinematic-based failure angle analysis for discontinuity-controlled rock slope instabilities: a case study of Ren Yi Peak Cluster in Fusong County,China

Natural Hazards - Failure angle, also called maximum safe slope angle, is an important design parameter for rock slope stability analysis and slope excavation. This study aims to scientifically...     

河北省任丘市表层土壤元素地球化学评价

土壤是重要的自然资源之一,与人们的生活息息相关。笔者等基于任丘市1∶5万比例尺土地质量地球化学调查成果,依据相关标准和规范,对研究区土壤植物生长必需营养元素、重金属环境质量和土壤健康质量的元素进行了评价,为研究区生态环境保护、土地利用规划、特色农业开发、高标准农田建设等提供了科学依据。评价结果表明：① 土壤养分元素磷、钾、三氧化二铁处于丰富或中等状态,有机质、氮、铜、钼等元素处于较缺乏状态,有效态中有效锰、有效铁较缺乏;土壤总体处于碱性,偏碱性,元素有效态含量与其全量做相关分析得出具有一定的相关性,土壤pH从碱性到强碱性,Cu、Mn、Zn、K元素有效态与其全量的相关性减弱,B、P元素有效态与全量的相关性增强;②重金属元素单因子指数法评价,除一个样品Ni元素和两个样品Zn元素超过农用地土壤筛选值外,Cu、Pb、As、Cd、Cr、Hg元素均符合农用地土壤污染风险管控标准;研究区尼梅罗综合污染指数全部小于0. 7,说明全部达到了一级水平;研究区8种重金属元素全部符合无公害蔬菜产地的环境质量标准;除个别Cd元素和Pb元素样品不达标外,其他元素水平全部符合土壤《绿色食品产地环境质量标准》;③反映土壤健康质量的元素F和Se元素整体处于缺乏—较缺乏状态,I元素整体处于适中状态。     

Dynamic selection of emergency plans of geological disaster based on case-based reasoning and prospect theory

Natural Hazards - The Three Gorges reservoir area in the Yangtze River economic belt has frequent geological disasters. To assist decision-makers make effective emergency decisions based on their...     

青藏高原东南部海洋型冰川物质平衡研究进展北大核心CSCD

青藏东南部海洋型冰川具有独特的气候敏感性,普遍呈现加速退缩趋势,这不仅影响区域水资源安全,而且伴生了相应的冰川灾害,是当前青藏高原冰冻圈变化研究的热点区域之一。本文对海洋型冰川物质平衡时空变化特征进行了综述,2000年以来冰川总体处于物质亏损状态,其平均物质平衡介于-0.66~-0.61m w.e.·a^(-1)之间;同时总结了海洋型冰川物质加速变化的驱动因素以及新特征。当前海洋型冰川物质平衡变化研究受观测数据缺乏和模型模拟不确定性等问题限制,尤其现有模型对冰面裂隙增多与扩张、冰崖-冰面湖-表碛相互作用、冰内冰下过程、冰崩、末端冰湖水-冰相互作用等过程的描述过于简化或基本缺失,其机理及影响仍存在较大的不确定性。未来需加强海洋型冰川物质平衡的综合监测,基于多数据和多方法的集成研究提高模型对冰川物质平衡多物理过程的耦合与模拟能力,为开展海洋型冰川物质变化的区域水资源效应和致灾效应研究奠定基础。     

山地冰川演化与冰湖发育相互作用机制北大核心CSCD

冰川-冰湖耦合过程是冰冻圈物质与能量循环的重要组成部分,系统刻画冰川演化与冰湖发育过程的相互作用机制,对于完善冰冻圈科学理论体系和认知冰川作用区变化规律、水循环模式和灾害效应具有重要意义。本文立足山地冰川演化和冰湖发育过程,系统归纳了冰川-冰湖相互作用研究进展,剖析了冰川作用与冰湖发育耦合机制及相关模型的应用,并对现有冰川演化与冰湖发育过程耦合机制研究存在的不足与挑战进行解析和总结。冰川-冰湖耦合过程的深入研究有助于提高数值模拟的可信度与精度,为评估冰川-冰湖耦合过程影响、建立灾害监测预警体系和采取适应性措施提供数据与理论基础。     

滇东南都龙Sn-Zn多金属矿床交生硫化物微区主量元素、硫同位素特征及成因研究

都龙Sn-Zn多金属矿床位于滇东南老君山锡锌钨多金属成矿区南部,是中国3大锡石硫化物矿床之一。该矿床发育闪锌矿-黄铜矿-磁黄铁矿密切共生结构,即硫化物交生结构。文章利用电子探针和LA-MC-ICP-MS对具有交生结构的闪锌矿-黄铜矿-磁黄铁矿和毒砂进行了微区主量元素和硫同位素测试,以期明确其成因及硫的来源。主量元素测试结果显示,闪锌矿中的w(Zn)为52.23%~57.22%,w(S)为33.06%~36.10%,w(Fe)为9.92%~12.24%,w(Cu)为0.11%~0.30%;黄铜矿中的w(Cu)为33.95%~35.08%,w(S)为33.49%~35.27%,w(Fe)为30.74%~31.41%,w(Zn)为0.04%~1.50%;磁黄铁矿中的w(Fe)为49.30%~51.94%,w(S)为38.36%~39.69%,w(Zn)为9.35%~11.01%,w(Cu)为0.05%~0.15%。磁黄铁矿和黄铜矿包裹体边部和核部成分均一,且投影点全部落在固溶体出溶区域,说明都龙矿床交生闪锌矿-黄铜矿-磁黄铁矿是固溶体分离成因。原位S同位素分析结果显示,闪锌矿的δ³⁴S为0.9‰~3.2‰,磁黄铁矿的δ³⁴S为0.6‰~2.1‰,毒砂的δ³⁴S为2.9‰~4.2‰,黄铜矿的δ³⁴S为0.6‰~2.8‰,均显示为岩浆来源特征。主量元素温度计估算的闪锌矿-黄铜矿的形成温度介于285~394℃,指示该矿床主要硫化物形成于中高温阶段。     

基于流溪河模型的新丰江水库入库洪水预报模型研究

基于流溪河模型构建了不同空间分辨率的新丰江水库入库洪水预报模型,采用粒子群算法优选模型参数进行洪水模拟,对比实测资料验证了模型性能。结果表明,建立的新丰江水库入库洪水预报流溪河模型模拟效果优良,符合新丰江水库入库洪水预报的精度要求,可用于新丰江水库入库洪水预报：90 m空间分辨率的模型模拟效果最好,200 m空间分辨率的模型也具有良好的模拟性能,500 m空间分辨率的模型模拟性能有明显降低。模型计算工作量随分辨率的提高呈指数增加,90 m空间分辨率的参数优选时间是200 m空间分辨率参数优选时间的7.04倍,而200 m空间分辨率的参数优选时间是500 m空间分辨率参数优选时间的3.53倍。