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北海车站广场景观生态设计与工程实施问题 总被引:1,自引:0,他引:1
对“南亚热带滨海花园城市”的北海市重要的入门景观火车站广场进行景观生态工程设计, 并在运用景观多样性及斑块多样性的测定指标对设计的方案进行了数量化的比较和评价的基础上, 研究其景观生态工程设计的方案效果并探讨其实施的工程问题。关于火车站广场的景观设计的具体方案的构想为以“红树林精神”为主题的中心红树林音乐喷泉加“四季花红”的绿化整体配置。整个广场的绿化设计可以在现有建筑设计的基础之上, 分5 个层次以绿色为基色陪衬红色鲜花, 营造“热情似火”的生态意境, 取得“四季如春”的景观生态效果。 相似文献
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通过对库车河剖面14个样品磷灰石裂变径迹的测试, 研究了库车盆地及其源区的构造演化.根据表观年龄和地层年龄关系, 将结果分成8个退火样品和6个碎屑样品.退火样品年龄从北向南从136~93.7 Ma, 记录了构造发育自造山带向盆地扩展的运动样式.其中09dk-6, 09dk-7, 09dk-8和09dk-11未通过X2检验, 分析认为与后期构造活动有关, 分解得到最年轻的年龄组记录了库如力向斜, 捷斯德里克背斜和阿合断层分别在74.4 Ma、24.2 Ma和50.8 Ma的最新一期活动.碎屑磷灰石得到了250 Ma、160 Ma和100 Ma3个明显的静态峰.结合热模拟研究表明, 研究区存在250 Ma、160 Ma、100 Ma和20 Ma四期构造隆升, 是对亚洲南缘多期地体碰撞增生的响应. 相似文献
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煤层气井有杆泵排采设备悬点静载荷计算方法 总被引:3,自引:1,他引:3
有杆泵排采设备悬点载荷是标志其工作能力的重要参数之一。悬点载荷中起主要作用的是静载荷。悬点静载荷是选择和正确使用排采设备的重要依据。在研究我国煤层气井开采实际的基础上,分析了排采设备的悬点载荷,给出计算悬点静载荷大小的方法及其变化规律,最终利用现场实测的数据对算法进行了验证。验证结果表明,悬点静载荷中起主要作用的是杆柱重和液柱重,但管外液柱对柱塞压力的影响不可忽略;上下冲程中静变形量相对较小。该计算方法步骤简单,结果符合实际,能够较好地满足煤层气井现场数据计算的需要。 相似文献
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北京地区中元古界雾迷山组主要由燧石条带白云岩、燧石结核白云岩、叠层石白云岩和少量含陆源粉砂质碎屑的白云岩组成,广泛出露于北京山区,厚度2000~3500 m。以雾迷山组为代表的大量中元古代硅质沉积物的物源和形成原因,一般教科书均认为层状燧石为生物成因,结核状燧石为成岩交代成因。笔者等在北京西山等地多次野外考察发现,二维剖面上的硅质条带或硅质结核在三维实体上实际上是透镜状或席状(下一般称燧石席或硅胶席)。 燧石席内部常包裹或胶结有下伏白云岩的砾石并且因混有有机质等,表现为各种暗色或杂色。硅胶席在上覆白云质沉积物堆积之前与其周围的白云质灰泥和粒屑几乎同时形成,燧石透镜体与白云质沉积物之间存在着相互穿插、包裹的关系,但彼此之间边界清晰,无论是白云石粒屑还是燧石席都没有任何被交代痕迹。因此,笔者等认为:燧石“结核”是硅胶聚集成席,再经压实、固化的结果,其浑圆状边缘是水下硅胶与沉积介质的相变面。硅胶固化作用是北京西山中元古界雾迷山组中原生燧石的唯一成因。在成岩重力压实过程中,连续分布的原生硅质沉积物会形成布丁或“结核”构造。白云质灰泥和粒屑的胶结速度明显快于硅胶的固化速度,遇地震等外力作用,软的硅胶席会沿着弱固结的白云岩裂隙向上侵入或向下挤入,形成硅质脉。遇有后期的岩浆侵入或热变质作用的改造,硅质条带和硅质结核的成分和颜色会发生相应的变化,质地变纯,颜色由深变浅,但是仍然保留原生的层理或纹理,容易被误认为是成岩期或成岩后硅质交代碳酸盐矿物而成。 相似文献
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BP神经网络在建模中的参数优化问题研究 总被引:2,自引:0,他引:2
神经网络方法已经在过去很多年中得到了大量研究,特别是基于误差反向传播算法的人工神经网络(简称BP-ANN)在很多天气预报业务上发挥了重要作用.对于BP-ANN训练有这样的一个问题,在同一个样本模型、同样的网络结构和同样的输入参数情况下,每次训练得到的权重和最终的误差结果几乎都是不一样的,有的会很好,有的会较差.在利用BP-ANN建模训练中,希望都寻找到因子模型的局部最优解,使它具有较好的泛化能力.为了提高BP-ANN在业务预报中的建模和预测能力,将对BP-ANN进行改进试验.利用2009-2010年每年5月15日至9月15日的T639模式预测数据和北京地区4个站点的最高温度实况资料作为建模样本数据,对4个站点进行数值模拟试验.通过对4个模型样本的拟合建模试验发现:BP-ANN的随机初始权重场服从高斯分布,或者初始权重场进行多次初始化,或者采用动态的隐层神经元网络结构都能让BP-ANN对样本的拟合命中率有一定的提高.最后选择2011年5月15日至9月15日115天的资料作为预报测试数据,集成3种改进方法于一个BP-ANN中,和未改进前的BP-ANN进行比较,对比后发现优化后的BP-ANN训练出的模型预测得到的验证样本预测命中率要高于未优化的BP-ANN训练出的模型得到的验证样本预测命中率,优化后的BP-ANN具有更好的泛化能力. 相似文献