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131.
海上风电基础结构动力分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对单桩、三桩、四桩导管架3种常规海上风电基础结构型式动力特性展开研究。以模态分析为基础,获得结构整体固有频率和振型;进而综合运用谐响应分析、瞬态分析、谱分析等方法,对基础结构在简谐荷载、冲击荷载、地震荷载及波浪荷载作用下的动力响应特性进行了数值模拟计算和分析。结果显示:本设计中的单桩、三桩、四桩基础结构刚度依次增大,一阶固有频率递增;对于相同的动力荷载激励,基础结构动力响应递减;基础结构设计中既要保证结构具有足够的刚度以满足荷载作用下的变形控制要求,还要使基础刚度适中以避免共振。为海上风电基础结构动力分析提供了参考。 相似文献
132.
南沙海区沉积盆地油气资源评价及重点勘探地区 总被引:4,自引:0,他引:4
我国南沙海域分布有曾母、万安、南沙海槽、礼乐等众多盆地。这些新生代沉积盆地构造类型多、面积大,新生界巨厚,邻近陆坡的大陆架十分宽广,塑造了多个三角洲,是重要的含油气资源区。盆地的主要烃源岩为渐新世—中中新世湖相泥岩以及下海岸平原沉积。储层发育有砂岩、灰岩(礁灰岩)、基岩等。区域性盖层为上新统—第四系广海相泥质岩。南沙海域含油气构造,具有规模大,隆起幅度高,类型多,成群成带分布等特点。应用波阻抗、烃类检测或模式识别等处理技术,通过盆地模拟技术和沉积岩体积法对南沙海域进行了油气资源评价,其总资源量为581.0047×108t,属于我传统海疆线内达372.0704×108t。文中最后指出曾母盆地的西、北部,万安盆地的南部和南沙海槽盆地的北部是近期重点勘探地区。 相似文献
133.
采用新型手持式光度计检测天然水中痕量铀 总被引:1,自引:0,他引:1
利用自行研制的高灵敏度手持式光度计对环境水样中的痕量铀进行了分析测定,讨论了波长、pH值、显色剂等主要因素对分析结果的影响,建立了应用手持式光度计进行环境水样中痕量铀测定的新方法。实验结果表明,与普通分光光度计相比,本方法具有仪器简单小巧,功耗低,灵敏度高,精密度好等特点。方法的检出限为0.05μg/L,线性范围为0.05~100μg/L,应用于自来水、湖水、河水、矿泉水和尾矿坝水样中痕量铀的测定,相对标准偏差为RSD=1.04%~2.78%(n=3),加标回收率为95.7%~100.4%。 相似文献
134.
等深流沉积是深水环境中牵引流沉积的重要类型之一。虽然研究程度相对较高,但主要以深海测量和大洋钻探为平
台对现代海洋中的等深流进行研究,特别是大洋钻探339航次的执行,将等深流沉积研究推向一个新的阶段(等深岩丘结
构剖析),而对地层记录中的等深流沉积研究却非常薄弱,从而也制约了对等深流沉积的研究,特别是等深流沉积模式的建
立。鄂尔多斯盆地西缘北部桌子山地区中奥陶统达瑞威尔阶克里摩里组广泛发育等深流沉积,此次在详细的野外观察基础
上,对内蒙古乌海市海南区石峡谷剖面进行沉积学研究,该剖面克里摩里组从下到上可分为三段:下段以薄-中层叠置石
灰岩为特征、中段以石灰岩-泥岩岩组与泥岩互层为特征,上段以条纹状泥岩为特征。三段沉积分别代表了深水环境下等
深流水道沉积、天然堤沉积和深水盆地平原区极弱等深流沉积,在垂向上组成了一个完整的等深流水下水道-天然堤沉积
体系。 相似文献
135.
<正>Objective The hydraulic fracturing is still an effective technology for the exploitation of coalbed methane(CBM).However,after the hydraulic fracturing operation,the high water cut or sudden water flooding of CBM well usually occurs due to upward migration of bottom water,which is called water channeling(water inrush).This problem has been severely limiting the hydraulic fracturing effect of CBM wells.Some studies show that the aquifuge and cement 相似文献
136.
137.
138.
139.
Compression index Ccis an essential parameter in geotechnical design for which the effectiveness of correlation is still a challenge.This paper suggests a novel modelling approach using machine learning(ML)technique.The performance of five commonly used machine learning(ML)algorithms,i.e.back-propagation neural network(BPNN),extreme learning machine(ELM),support vector machine(SVM),random forest(RF)and evolutionary polynomial regression(EPR)in predicting Cc is comprehensively investigated.A database with a total number of 311 datasets including three input variables,i.e.initial void ratio e0,liquid limit water content wL,plasticity index Ip,and one output variable Cc is first established.Genetic algorithm(GA)is used to optimize the hyper-parameters in five ML algorithms,and the average prediction error for the 10-fold cross-validation(CV)sets is set as thefitness function in the GA for enhancing the robustness of ML models.The results indicate that ML models outperform empirical prediction formulations with lower prediction error.RF yields the lowest error followed by BPNN,ELM,EPR and SVM.If the ranges of input variables in the database are large enough,BPNN and RF models are recommended to predict Cc.Furthermore,if the distribution of input variables is continuous,RF model is the best one.Otherwise,EPR model is recommended if the ranges of input variables are small.The predicted correlations between input and output variables using five ML models show great agreement with the physical explanation. 相似文献
140.