轴线交会法在观音阁水库大坝施工测量放样中的应用

在观音阁水库大坝的施工测量放样过程中，采用的是轴线交会法，本文介绍了该方法的具体应用以及点滴经验。     

水库大坝表面变形观测的方法探讨

本文主要阐述了风城水库大坝表面变形观测各种工作点的布设、大坝变形观测的方法及效果、大坝变形的数据分析过程等,旨在与同行们共同交流探讨变形观测的方法.     

汤渡河大坝爆破振动及混凝土声波检测

运用爆破振动测试与混凝土声波检测相结合的方法,对汤渡河水库大坝混凝土拆除爆破进行了有效的控制,在保证大坝安全的前提下,大大加快了施工进度,是一种行之有效的方法,对同类工程有较大的借鉴作用。     

GIN灌浆过程控制与结束标准初探

通过对不同试验情况的分析,初步探讨了ＧＩＮ灌浆方法灌浆过程控制与灌浆结束标准的确定原则。     

建设国际一流的水利科研机构——庆祝南京水利科学研究院成立80周年

<正>2015年南京水利科学研究院(以下简称南京水科院)将迎来80周年华诞!值此建院80周年之际,谨向长期以来关心和支持南京水科院建设和发展的各级领导、海内外院友和社会各界人士致以衷心的感谢和崇高的敬意!南京水科院建于1935年,原名中央水工试验处,是我国最早成立的水利科学研究机构。2009年,经中编办批准,更名为水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院。主要从事基础理论、应用基础研究和高新技术研发,承担水利、交通、能     

利用SVM与ARIMA组合模型进行大坝变形预测

由于大坝位移时间序列数据受各种复杂因素的影响,具有非平稳和非线性等特征,因此,利用传统、单一的时间序列预测模型较难准确地描述大坝位移变形的复杂规律。综合考虑大坝位移时间序列非线性和线性特征,本文提出了一种SVM和ARIMA相结合的时间序列预测模型。将大坝变形的时间序列分为非线性部分和线性部分。针对非线性部分,利用SVM进行滚动预测,并与NAR动态神经网络进行对比,试验表明SVM处理非线性问题具有相对的优势;针对线性部分,通过ARIMA模型对其进行单步滚动预测,综合两项预测结果得到组合模型的预测值。结合大坝实测资料对组合模型进行检验,试验结果表明,SVM-ARIMA组合模型的预测精度高,能更好地描述大坝位移的变化趋势,具有一定的实用价值。     

吉林省和龙市官地BIFs铁矿床地质特征

前寒武条带状磁铁矿(BIFs)是全球分布最广、规模最大的铁矿类型,官地铁矿是吉林省和龙地区的一个典型BIFs铁矿床,国内称之为鞍山式铁矿。     

浙江温泉湖国际度假旅游区

项目投资浙江温泉湖国际度假旅游区位于浙江省嵊州市崇仁镇西北部的丘陵地带（与仙岩镇交接处）,即下坂水库与沸水水库大坝以上库区及两侧山体与民胜水库及五龙潭峡谷区。