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示踪试验是客观认识地下河管道空间结构的有效手段之一,其成果可成为地下河开发利用的重要依据。通过对以食盐为示踪剂,以摩尔法为检测方法得出的巨木地下河出口水质中Cl#体积质量历时曲线的分析,认为该地下河具多支、网络状特点,系统内含水介质以管道、廊道、裂隙及溶潭的组合为特征,具有较强的调蓄能力,具备筑坝成库条件。 相似文献
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The past several decades have witnessed a significant expansion of mining activities in the Athabasca oil sands region, raising concerns about their impact on the surrounding boreal forest ecosystem. To better understand the extent to which distal sites are impacted by oil sands-derived airborne contaminants, we examine sources of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in surface sediments and dated sediment cores from Saskatchewan lakes situated ∼100–220 km east–northeast of the main area of bitumen mining activities. The concentrations and fluxes of both parent and alkylated PAHs are low and show considerable variability over the past 70–100 years. Small yet discernible increases in PAH concentrations and fluxes occurred over the past 30 years, a trend which coincides with the rapid growth in bitumen production. However, several lines of evidence point to wildfires as the principal source of PAHs to these lakes: (1) the significant co-variations in most cores between retene (1-methyl-7-isopropyl phenanthrene) and other groups of parent and alkylated PAHs, (2) the similarity in compound specific δ13C signatures of the parent PAHs phenanthrene and pyrene in recently deposited surficial sediments and those corresponding to time intervals considerably pre-dating the large scale development of the oil sands and (3) the discernible up-core increases in the proportion of refractory carbon (i.e., char) in Rock-Eval 6 data. The collective evidence points to softwood combustion from boreal forest fires as the principal source of retene in sediments and the general increase in forest fire activity in this region over the past several decades as the source of refractory carbon. Mining activities associated with the Athabasca oil sands are thus not considered a major source of PAHs to these lakes. 相似文献
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基于T-S模糊神经网络的采空塌陷危险性判别 总被引:1,自引:0,他引:1
采空区地面塌陷的危险性判别受地质因素、采矿因素等多重因素的影响,各因素往往影响程度不同且部分因素之间又相互联系。为了能够较准确地对采空塌陷危险性进行评估,引入了T-S模糊神经网络模型。以北京西山地区采空塌陷为例,根据塌陷特点,分别选取了地质构造复杂程度、覆盖层类型、第四系覆盖层厚度、覆岩强度、煤层倾角、采深采厚比、采空区埋深、采空区空间叠置层数8项影响因素作为评价指标,并建立了分级标准。将单因素评价指标均匀线性插值作为训练样本,建立了T-S模糊神经网络判别模型。利用训练好的神经网络模型对选取的8处采空区进行评估,结果分别为:Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅱ,结果与实际情况吻合。研究表明,利用T-S模糊神经网络研究采空塌陷危险性是可行的。 相似文献
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