ND5-12井裂缝性漏失堵漏技术

ND5-12井是麻黄山工区施工的一口开发井,井漏十分频繁,严重制约了该地区的钻井速度,井漏问题是该地区施工必须逾越的难关。概述了该井井漏情况;分析了井漏原因及堵漏难点;制定了堵漏方案;详细介绍了堵漏泥浆的配方、性能以及堵漏技术措施。     

BTOPMC模型与新安江模型在史河上游的应用比较研究

介绍了一个由TOPMODEL发展而来的基于栅格的分布式水文模型--BTOPMC模型.选取史河流域黄泥庄水文站以上集水面积为研究区域,在空间分辨率为30秒的数字高程模型数据基础上构建数字流域水系,基于IGBP全球陆面土地覆被数据以及FAO全球数字土壤数据运用BTOPMC模型和新安江模型分别对黄泥庄站1982年到1987年的日径流过程进行模拟.采用模拟与实测洪量比和确定性系数对两个模型的模拟结果进行比较分析.结果表明两个模型都能很好地模拟日径流过程,新安江模型有更好的模拟效果.     

某型短波电台的中频数字化设计

针对短波射频数字化对器件的要求较高,功耗较大,现在一般采用中频数字化技术.给出了某型短波电台的中频数字化设计方案,介绍了电台中频数字化部分的实现方法及基本原理.并介绍了本设计中使用的Inters公司生产的数字上变频器HSP50415,美国AD公司生产的数字接收信号处理芯片AD6620和TI公司TMS320VC5416芯片的结构、功能和特点,给出了它们在数字变频应用的硬件模块接口图.测试结果证明,通过在中频部分使用数字变频器提高了电台的收发性能,较模拟化中频有着成本低廉、功耗低、兼容性好和可扩展性好.     

基于BP神经网络的抚河水环境质量评价研究

水环境质量评价中.评价因子和评价等级之间是一种复杂的非线性关系.人工神经网络权重因子可以通过学习自动调节,不需要人为设置权重,能较好的处理复杂的非线性关系.通过构建基于BP(反向传播)算法的人工神经周络模型.对抚河水质进行评价.评价结果与模糊聚类方法得出的结果进行对比可发现,神经网络法可以客现、准确的得出评价等级,同时还可以分析出同一类别河段污染程度的不同,实例证明它是一种较好的水环境质量评价方法.     

案例推理技术及其在决策科学中的应用研究

CBR技术反映了人类认知科学研究的新成果,强调了人类时过去经验和前人智慧的重现.并依靠它们指导解决实际工作中遇到的新问题.基于案例推理特别适用于领域定理难以表示成规则形式,而易表示成案例形式并且已积累了丰富案例的领域.文章探讨了决策问题与决策模式,研究了基于案例技术的科学决策过程,提出了应用案例智能技术来解决决策科学中的柔性决策难题.     

真空堆载联合预压加固软基中孔隙水压力消散规律研究

通过实测资料分析了真空堆载联合预压中不同深度的孔隙水压力、超孔隙水压力、相对超孔隙水压力随时间的变化规律,并对孔压变化的原因进行了微观解释。结果表明:(1)处理区外侧,孔压变化主要由地下水位下降引起,受真空影响较小;(2)在处理区内,孔压变化受真空负压、土体渗透性和堆载荷载的影响。真空作用下的渗流是孔压消散的主要方式,土体渗透性的强弱影响着孔压消散的速度,消散的孔压转化成有效应力,促使土颗粒移动,对孔隙水产生挤压,这使孔压消散呈脉动性特征。     

激发极化法探测泰山群变质岩地下水

文章阐述了激发极化法的基本原理和技术方法,利用激发激化法的衰减度、半衰时、充电率等激电参数,探讨了变质岩地区含水层辨认、含水层埋深确定、矿体干扰异常等规律。该方法受地形影响小,曲线反映异常直观,解释方便,完成了在泰山群变质岩地区找水的任务。     

河南桐柏老湾花岗岩体锆石SHRIMP U-Pb年龄及其地质意义

通过对河南桐柏老湾花岗岩体开展锆石SHRIMP U-Pb测年,获得了一个高精度的U-Pb年龄(132.5±2.4)Ma,比较可靠地限定了老湾花岗岩体的形成时代属于燕山中期,而不是前人所认为的燕山晚期.结合区域构造-岩浆活动时间,认为在燕山中期,桐柏及其邻区存在次比较重要的构造-岩浆事件,老湾花岗岩体是这次构造-岩浆活动事件的产物.     

河流集合预报方法(ESP)在水资源中长期预测中的应用研究

中长期径流预测是水文水资源研究领域中的一项重要内容,为水资源规划管理及可持续利用、防汛抗旱、水库调度与发电计划制作、工农业用水计划编制等提供科学依据,对国民经济发展具有十分重要的意义.但由于大气圈极其复杂,水文要素并非仅是气象强迫输入的函数.它还受流域基本特性,前期来水以及人类活动等诸多因素的影响,中长期径流预测在其计算中存在着多种不确定性.因此,中长期径流预测一直是水文预测研究中难度较大的课题之一.本文引入河流集合预报方法(ESP),以丹江口水库为应用实例,利用水文气象历史资料和新安江水文模型,预测分析水库2007年10月份每旬的平均入库流量及概率分布统计,并经与实测流量过程对比分析,满足水库运行调度需求,为水库发电计划制作提供了可靠依据.     

基于AGA的SVM需水预测模型研究

需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度.