Identification of petroleum hydrocarbons using a reduced number of PAHs selected by Procrustes rotation

Identifying petroleum-related products released into the environment is a complex and difficult task. To achieve this, polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) are of outstanding importance nowadays. Despite traditional quantitative fingerprinting uses straightforward univariate statistical analyses to differentiate among oils and to assess their sources, a multivariate strategy based on Procrustes rotation (PR) was applied in this paper. The aim of PR is to select a reduced subset of PAHs still capable of performing a satisfactory identification of petroleum-related hydrocarbons. PR selected two subsets of three (C₂-naphthalene, C₂-dibenzothiophene and C₂-phenanthrene) and five (C₁-decahidronaphthalene, naphthalene, C₂-phenanthrene, C₃-phenanthrene and C₂-fluoranthene) PAHs for each of the two datasets studied here. The classification abilities of each subset of PAHs were tested using principal components analysis, hierarchical cluster analysis and Kohonen neural networks and it was demonstrated that they unraveled the same patterns as the overall set of PAHs.     

利用神经网络方法建立热带气旋强度预报模型

以神经网络方法为基础,建立西北太平洋热带气旋强度预测模型,模型首先进行历史相似热带气旋选择。从选择的样本出发,计算得到一组气候持续因子、天气学经验因子和动力学因子, 对这些因子采用逐步回归方法进行筛选,将筛选得到的因子同对应时效的热带气旋强度输入神经网络训练模块,从而得到优化的预测模型。从2004-2005年西北太平洋26个热带气旋过程对12,24,36,48,72h等不同预报时效分别进行的634,582,530,478,426次预测试验结果的统计来看,相对于线性回归模型预测水平,该模型显著降低了各时段的预测误差。从几个热带气旋个例的预测结果来看, 该模型对超强台风, 以及具有强度迅速加强、再次加强等特征的热带气旋过程均有很好的描述能力。     

中国高速公路网的发展演化及区域效应研究

基于国内研究进展的评述, 本文分析了我国高速公路网络的空间演化过程, 认为以1997 年为界存在缓慢发展和快速发展两个阶段, 并探讨了高速公路网络的组织模式; 作者深入考察了 高速公路发展的区域效应, 分析了高速公路对全国公路交通流格局的演化影响和高速公路建设 对城镇密集区的公路交通流格局和地域系统的影响, 并以省会城市为中心, 探讨了高速公路对 30 分钟和1 小时交通圈的空间效应。     

流域水系自动提取在西苕溪流域的应用

论述了如何基于栅格DEM自动提取流域自然水系的原理、方法和流程.以西苕溪中上游流域为例,根据DEM精度、上游集水区面积阈值和下垫面地形的不同,对所提取水系进行了比较.针对在平均地形坡度小于3°的平坦区域所提取水系与实际河网偏差较大的问题,提出了利用主干河道和平原水系数字化作为约束条件生成河网的新方法.     

三峡工程库区公路复建工程主要地质病害及防治对策

三峡工程建成后, 库水回水将淹没沿江(河) 地带的公路约1 000 km. 随着库区的开发, 不仅需要复建被淹没的公路, 恢复其功能, 而且还将大量修建新公路. 通过实例对三峡工程库区公路复建工程中的主要地质病害进行了论述, 指出已发生的地质病害主要是山区常见的滑坡、崩塌、泥石流, 而潜在的地质病害是由于水库库岸再造对公路工程的不利影响; 分析了产生病害的原因, 并提出了防治对策. 对三峡工程库区今后的公路建设、相似地质条件地区的道路建设均具有一定的参考和借鉴意义.      

巷道围岩参数的人工神经网络预测

应用人工智能方法解决地下工程问题,提出了预测巷道围岩参数的人工神经网络预测法,构造了预测围岩参数的神经网络模型。预测结果证明,该模型具有很高的预测精度。提出的方法有一定的实用价值和参考价值。     

基于神经网络模型的生物扰动碳酸盐岩储集层识别与孔隙度预测——以塔里木盆地塔河油田奥陶系生物扰动碳酸盐岩储集层为例

塔里木盆地塔河油田奥陶系生物扰动碳酸盐岩储集层非常发育,但利用常规测井数据识别生物扰动储集层发育段和准确预测孔隙度难度较大。本文在对研究区16口取芯井奥陶系岩芯上生物扰动区域扰动等级划分的基础上,通过岩性标定测井,优选常规测井参数,基于BP神经网络模型分别建立了适合研究区生物扰动碳酸盐岩储集层识别和孔隙度预测的模型,并对建立的模型进行了有效性检验。结果表明：① 选择自然电位、自然伽马、井径、深侧向电阻率、浅侧向电阻率、补偿中子和密度等常规测井数据作为生物扰动碳酸盐岩储集层识别模型输入层的参数值,生物扰动指数（Bioturbation Index, BI）作为输出结果;选取rprop、sigmoid symmetric和sigmoid stepwise函数分别作为训练函数、隐含层和输出层的激活函数,建立节点数为3、层数为3的神经网络识别模型,识别效果好,适用于研究区奥陶系生物扰动碳酸盐岩储集层的识别。② 选择自然电位、自然伽马、井径、声波、补偿中子和密度值等常规测井数据作为输入层的参数值,对应深度上岩芯柱塞孔隙度测试结果和利用孔隙度样品检验模型计算得出的孔隙度结果作为输出结果,选取incremental、gaussian和sigmoid分别作为训练函数、隐含层和输出层的激活函数,建立节点数为4,层数为3的生物扰动碳酸盐岩储集层孔隙度预测模型,预测效果良好,适用于研究区奥陶系生物扰动储集层孔隙度的预测。该研究对定量表征研究区生物扰动储层特性、储量估算、油藏描述和储层地质建模等具有重要的借鉴意义。     

SOM-RBF神经网络模型在地下水位预测中的应用

利用自组织映射(SOM)聚类模型优化径向基函数神经网络(RBFN)隐层节点的方法,减小了RBFN由于自身结构问题在地下水水位预测中产生的误差。采用SOM对已有样本进行聚类,利用聚类后的二维分布图确定隐层节点的数目,并根据聚类结果计算径向基函数的宽度,确定径向基函数的中心,由此建立SOM-RBFN模型。以吉林市丰满区二道乡为例,采用2000—2009年观测的地下水位动态资料,利用SOM-RBFN模型对地下水位进行预测,验证其准确性,并分别以5、7、10a的地下水位动态数据为研究样本建立模型,考查样本数量对预测结果的影响。研究结果表明:SOM-RBFN模型预测地下水水位过程中,均方根误差(RMSE)的均值为0.43,有效系数(CE)的均值为0.52,均达到较高标准,因此SOM-RBFN模型可以作为有效而准确的地下水水位预测方法;同时RBF7的RMSE和CE均值分别为0.38和0.68,结果优于RBF5和RBF10,这就意味着在模型计算中样本数量不会直接影响预测结果的精度。     

高速公路对路域植被影响的时空格局变化遥感监测分析

植被覆盖动态监测及与生态环境变化的响应是陆地生态系统研究的重要内容。本文以不同时相的TM遥感影像为信息源,基于辐射传输模型PROSAIL,定量反演了不同时期高速公路两侧植被的叶面积指数,以反演的叶面积指数作为路域植被生长状况的监测指标,对实验区路域植被的生长状况进行了时空格局变化的动态遥感监测研究。研究表明：① 在时间上,路域植被的生长状况在高速公路开通后5年内受到的影响相对最大;② 在空间上,离高速公路越近的植被的生长状况受到的影响较大,离高速公路越远的植被的生长状况受到的影响较小。本研究为监测路域植被生长状况提供了重要的方法,为指导路域植被的生态恢复与保护提供了可靠的基础。     

无线传感器网络的云覆盖理论的研究

由于传感器的感知能力受天气和环境等因素的影响,导致传感器在不同的时间和环境下获得的信息具有不确定性。从信息覆盖的角度考虑,针对传感器网络的不确定性信息覆盖问题,提出了基于云函数的传感器区间值模糊信息模型,利用可接受函数确定传感器模糊信息覆盖阈值,研究了传感器模糊信息覆盖模型的性质,在此基础上分析比较了确定部署情况下的模糊信息覆盖情况,仿真实验论证该模型具有合理性。