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11.
为了满足我国海洋工程抗风设计需求,在南海某海洋平台定点开展了原型测量工作。通过对海面上82 m和29 m两处开展实测工作,获得了冬季寒潮和超强台风"尤特"影响下的风场现场实测数据。利用非平稳过程分析方法对两类强风过程的脉动风分量、湍流强度、阵风因子、湍流积分尺度和脉动风谱等风场特性进行了分析。验证了脉动风分布的高斯性,给出了湍流强度与阵风因子的非线性拟合参数,分析了不同高度处风场特性剖面变化规律,证明了脉动风实测谱与Von Karman经验谱的良好拟合关系。 相似文献
12.
13.
14.
渤海海冰特征厚度分析 总被引:8,自引:2,他引:6
通过海冰生消机理和数值试验,讨论了渤海海冰特征厚度的存在条件;对不同厚度的海冰表面温度、冰面热量收支、冰面下热传导和太阳辐射透射量进行了对比分析,分析了渤海海冰向特征冰厚的动态演化过程;在不同气温、风速、相对湿度和海洋热通量等气象和水文条件下,对渤海特征冰厚进行了计算;讨论了海冰生消的动态平衡过程,分析了1997/1998年冬季辽东湾JZ20-2海域实测冰厚与特征冰厚的相互关系。对渤海特征冰厚分析将有助于渤海海冰数值模拟工作的开展和对不同重现期设计冰厚的推算。 相似文献
15.
辽东湾冰期海洋热通量的确定与分析 总被引:6,自引:1,他引:5
首先讨论了海洋热通量的计算方法,并利用辽东湾JZ20-2海域定点观测的气象、水文和海冰数据,对1997~1998年度的海洋热通量进行了数值计算。结果表明,其值在初冰期最大,可达200Wm^-2以上,然后随着冰期的处长而逐渐减小,在融冰期接近于0。最后,讨论了气象和水文备件、海冰厚度和类型等因素对海洋热通量的影响。本文首次对辽东湾冰期的海洋热一进行了确定,并得到了其在整个冰期内的变化规律。 相似文献
16.
1 .IntroductionIdentificationofaleakingflowlinerepresentsaspecialchallengetoboththeoilandgasindustryandregulators .While ,historically ,thenumberofcasesofshallowwaterreleasefromflowlinesisex tremelysmall,deepwaterflowlinesoperateunderconditionsrarelyencounteredinpreviousdevelopmentschemes .Theremotenessofthedeepwaterpipeline ,coupledwithanumberofcomplexinteractionsbe tweenthereleasedfluidsandthedeepwaterenvironment,effectivelyeliminatesmostexternaldetectionmethods (Scott,1 999) .Thecauseoflea… 相似文献
17.
为描述极区及副极区海冰在不同尺度下的离散分布特性,以及海冰与海洋结构相互作用过程中的破碎性能,海冰的离散单元模型从上世纪80年代发展起来并不断完善。本文将海冰离散单元模型分为地球物理尺度( ~100km)、浮冰块尺度(10m ~ 10km)和海洋结构尺度(1m ~ 100m)等三种不同尺度,讨论了不同尺度下海冰的离散分布规律或海冰由连续状态向离散状态转化的动力过程。通过对块体、圆盘和颗粒不同形态的海冰离散单元模型的介绍,对其在极区海冰的动力特性、海冰重叠堆积及其与波浪的作用过程、海冰与海洋结构的相互作用中的应用进行了分析,对海冰强度的尺度效应进行了讨论。最后,讨论了海冰离散单元模型中存在的问题和重点研究内容。 相似文献
18.
19.
冰与锥体作用破碎周期及破碎长度分析 总被引:4,自引:0,他引:4
在渤海加锥石油平台的现场测量中, 发现了明显的冰激锥体结构振动现象.基于现场实验测量数据, 对冰破碎周期进行了统计分析, 结果表明: 破碎周期的分布为对数正态或者正态分布.假定冰的一次破碎过程对应一次冰力变化, 则冰力周期与破碎周期具有相同的分布.结合同步测量的冰速、冰厚资料, 分析了冰厚、冰速与冰板破碎长度之间的关系.研究表明, 冰的破碎长度约是冰厚的7倍, 冰速对破碎长度没有明显影响. 相似文献
20.
海冰管理是抵御寒区海洋资源开发海冰威胁的有效手段,海冰风险的准确、快速预测是海冰管理系统的关键组成部分。文中面向海冰管理中的冰情短时预测需求,明确了基于现场监测的海冰风险预测模式,开展了应用机械学习理论的海冰风险短时预测方法研究,并以渤海辽东湾海冰管理为例,讨论了神经网络与小波分解等非线性预测方法在冰情短时预测中的适用性。结果表明,时间序列小波神经网络在短时(6 h)冰厚预测中的预测精度与Elman神经网络相仿,而在24~48 h预测中的精度偏差较大;Elman神经网络在6 h、24 h与48 h的冰厚预测中均能保持较好的预测精度,在冰流速与来冰方向预测中,模型预测精度达到80%左右。 相似文献