东营黄河三角洲水质污染特征及其物源分析

简要介绍了东营黄河三角洲主要纳污河流,并分析了河流的水质特征及部分水质离子含量高的原因;取5个河流断面样品,分析化学需氧量、铜、铅、镁、汞、六价铬、镉、砷、氰化物、挥发酚及油类含量,发现油类污染最为严重,超标率为100%。河流水质污染主要来源于采油、炼化,其等标污染负荷比分别为74.85%和17.36%;主要污染企业有5个,按等标污染负荷比对其进行了排序,提出了一系列水污染控制措施。     

城市居民小区排污系数估算——以昆明、大理和禄劝为例

以昆明、大理、禄劝3地为例,通过实地踏勘,选取若干有代表性的居民小区作为试点,分不同的时段监测小区内的用水量,并采集排放的废水样品,分析污染指标的浓度,探讨排污系数的估算方法,并利用该方法对3个城市居民小区的排污系数进行估算。结果表明：城市居民生活用水量和当地的经济水平存在一定的负相关性,但总磷的排污系数相对比较独立,总体环境质量与经济水平呈正相关。     

杉木人工林皆伐火烧后土壤呼吸研究

通过静态碱吸收法对福建三明27年生杉木人工林皆伐火烧后土壤呼吸进行为期1年多的定位研究.研究发现,林地皆伐火烧后土壤呼吸速率季节变化呈单峰曲线,对照地和皆伐地最大值均出现在6月,火烧地最大值出现在4月和5月之间,3块样地最小值均出现在12月.1年中对照地、皆伐地和火烧地土壤呼吸速率(释放CO2)变化范围分别在86.1～367.9 mg m -2 h -1、62.2～211.7 mg m -2 h -1和42.6～150 mg m -2 h -1之间.用指数模型和双因素模型对土壤呼吸进行拟合显示,温度和湿度是对照地的主要影响因子,但温度和湿度不能很好地解释皆伐地和火烧地土壤呼吸速率的变化.双因素模型中,土壤呼吸温度敏感性因子Q10对照地为2.1,皆伐地和火烧地分别为1.3和1.1,小于已报道范围.     

钻孔灌注桩压浆后承载性能的可靠度分析

钻孔灌注桩在压浆后的承载特性得到明显改善,离散程度明显降低,但目前对压浆后钻孔灌注桩的可靠度还缺乏系统研究。收集了122根未压浆的钻孔灌注桩和147根压浆后的钻孔灌注桩静载试验资料,结合可靠度分析方法中的确定性和不确定性分析方法,利用近似概率法的基于一次二阶矩法的验算点法（简称JC法）和Monte Carlo法对钻孔灌注桩压浆前和压浆后的可靠度指标进行了对比分析。结果表明：压浆后桩的可靠度指标有很大幅度提高,压浆可减少持力层对可靠度的影响,同时后压浆桩的可靠度有随桩径增大而提高的趋势,且不同荷载效应比值下可靠度随桩径变化的趋势趋于一致。     

21世纪以来中国关键金属矿产找矿勘查与研究新进展

关键金属作为全球高科技产业不可或缺的战略性资源,其成矿作用及找矿勘查均是目前国际矿床学领域关注的热点。近年来,中国在关键金属Li、Rb、Nb、Ta、W、Sn、Ni、Co、Mn和离子吸附型稀土矿找矿勘查及成矿作用研究方面取得了一系列重要突破和认识。文章初步系统地总结了中国进入21世纪以来不同类型关键金属矿床的主要勘查成果及全球关键金属矿产研究新进展。在前人研究基础上,研究总结认为锂循环与成矿主要在上地壳内部,而REE在大陆聚合与裂解以及壳幔之间循环并成矿。针对主要关键金属矿床的成矿作用和成矿环境,并考虑共伴生特点,将主要的关键金属矿床划分为8种成因类型:①与花岗岩-伟晶岩有关的W、Sn、Nb、Ta、Li、Rb、Cs、Be矿床;②与碳酸岩-碱性岩有关的REE、Nb、U矿床;③与镁铁质-超镁铁质岩有关的Ni、Co、Cr、Pt族元素矿床;④低温热液型Tl、Te矿床;⑤多种类型热液矿床中的伴生组分,包括Re、Ge、In、Cd、Tl、Te、Se、Sc、Ga等;⑥表生沉积型(包括铝土矿和煤矿中的伴生组分)矿床,例如Mn、V、Ni、Mo、Co、Li、Ga、Tl、Ge、V、Sc、Nb、Ta等;⑦与表生盐湖有关的Li、Rb、Cs矿床;⑧与表生风化作用有关的离子吸附型REE矿床。希望该分类能作为新一轮关键矿产研究的基础。     

水平定向钻在南水北调配套工程输水管线穿越中的应用研究:以沙颍河穿越工程为例

以沙颍河水平定向钻2号管穿越工程为例,应用理论分析及数据分析的方法对施工过程中导向孔钻进6次、扩孔扭矩大且耗时长、回拖管道时发生扩孔器断裂事故等问题进行了研究,总结了大直径水平定向钻穿越施工的经验与教训,为今后水平定向钻进技术在南水北调等资源和能源管道项目中的应用提供重要借鉴。研究结果显示:地磁有线控向系统+无线控向系统的双控向系统可有效降低导向孔失败风险;泥浆配制及净化设备不完善是引起沙颍河穿越工程施工不顺利的重要原因;根据地质条件选择合适的钻具可有效提高施工效率;回拖扩孔器断裂的原因是疲劳断裂,采用人工顶管法处理事故有借鉴意义;松散地层中连续施工可降低孔壁失稳风险。      

增量式半监督学习地震相智能识别（英文）

基于深度学习的地震相智能识别技术可以缓解人工解释费时费力的问题,目前得到了广泛应用。有监督学习算法能够高效率、高精度地实现地震相智能识别,但依赖于大量有标签地震数据的使用。针对这一问题,本文提出了一种增量式半监督学习地震相智能识别方法。该方法考虑地层的横向连续性特征,采用余弦相似度量化地震数据特征域的相似性,寻找当前使用的训练样本邻域中的最大差异样本,以合理地扩展训练数据集。这一过程不断增加训练数据的数量、学习训练数据的分布。在吸收新知识的同时整合旧知识,实现增量式半监督学习,以达到进化网络模型的目的。本文利用准确率和混淆矩阵从整体及局部共同质控模型的预测结果。将本方法应用到一个三维实际数据集,并对结果进行定量评估。该方法由于充分利用无标签地震数据,测试结果比仅使用有标签地震数据的常规有监督学习算法更准确、更稳定,且对于小样本类别的识别精度有显著地提升。本文方法仅利用不到1%的训练数据,在三维数据集的平均准确率可达到95%以上,对于常规有监督学习算法,其平均准确率约为85%。     

基于高频地波雷达观测的大亚湾附近海域余流季节变化特征分析

基于大亚湾附近海域高频地波雷达的长期海流观测资料,利用T_tide工具包进行调和分析得到该海域余流季节变化特征.分析结果显示:大亚湾附近海域余流的变化特征主要呈冬、夏两种形态,其变化过程与季风的变化同步.其中,冬季形态从10月到次年3月,流向为SW向,流速可达30 cm/s以上;夏季形态仅在5—8月间出现,流向为NE向...     

辽东湾柱状沉积物中无机碳的形态

根据沉积物中无机碳的结合强度,运用连续浸取的方法将沉积物中的无机碳分成5种不同的形态:NaCl相、氨水相、NaOH相、盐酸羟胺相、HCl相。并以渤海辽东湾柱状沉积物为例,探讨了各形态无机碳的含量特征及其控制因素。研究表明,辽东湾不同层次沉积物中各形态无机碳的含量特征比较明显:氨水相>盐酸羟胺相≈盐酸相>NaOH相>NaCl相。氨水相、盐酸羟胺相和盐酸相无机碳占沉积物中总无机碳的绝大部分,大于80%;NaCl相和NaOH相无机碳只占总无机碳的一小部分。沉积物中各形态无机碳含量的变化受沉积环境如pH、Eh、Es、含水率、Fe3 /Fe2 、有机碳含量等因素的影响。其中NaCl相无机碳受pH、Eh影响较大;氨水相无机碳主要由含水率、Fe3 /Fe2 、pH、Eh控制;NaOH相无机碳主要由含水率、Eh和pH控制;盐酸羟胺相无机碳主要受含水率、Eh、有机碳的影响;HCl相无机碳的控制因素和盐酸羟胺相的相似,但它受pH和Eh的影响更显著。虽然有机碳和各个形态的无机碳都呈负相关关系,但它对每一形态的影响都不相同,其作用受其它环境因素的制约。环境的氧化能力越强,pH值越小,越不利于盐酸羟胺相和盐酸相无机碳的保存,而有利于NaCl相、氨水相和NaOH相无机碳的形成;环境的还原能力越强,pH值越大,越有利于盐酸羟胺相和盐酸相无机碳的保存,而不利于NaCl相、氨水相和NaOH相无机碳的形成。辽东湾沉积物的弱氧化-还原环境有利于盐酸羟胺相和盐酸相无机碳的保存。     

北黄海冷水团对獐子岛微微型浮游生物分布的影响

Picoplankton distribution around the Zhangzi Island(northern Yellow Sea)was investigated by monthly observation from July 2009 to June 2010.Three picoplankton populations were discriminated by flow cytometry,namely Synechococcus,picoeukaryotes and heterotrophic prokaryotes.In summer(from July to September),the edge of the northern Yellow Sea Cold Water Mass(NYSCWM)resulting from water column stratification was observed.In the NYSCWM,picoplankton(including Synechococcus,picoeukaryotes and heterotrophic prokaryotes)distributed synchronically with extremely high abundance in the thermocline(20 m)in July and August(especially in August),whereas in the bottom zone of the NYSCWM(below 30 m),picoplankton abundance was quite low.Synechococcus,picoeukaryotes and heterotrophic prokaryotes showed similar response to the NYSCWM,indicating they had similar regulating mechanism under the influence of NYSCWM.Whereas in the non-NYSCWM,Synechococcus,picoeukaryotes and heterotrophic prokaryotes exhibited different distribution patterns,suggesting they had different controlling mechanisms.Statistical analysis indicated that temperature,nutrients(NO3–and PO43–)and ciliate were important factors in regulating picoplankton distribution.The results in this study suggested that the physical event NYSCWM,had strong influence on picoplankton distribution around the Zhangzi Island in the northern Yellow Sea.