关于金刚石钻进规程参数合理配合的分析研究

机械钻速、钻头进尺和每米钻探成本通常称之为是钻探工程的主要技术经济指标。这些技术经济指标均与选用的钻头、所用钻进规程参数和操作技术紧密相关。选用的钻头应与所钻地层的硬度、研磨性（可钻性）相适应。操作技术主要取决于司钻人员的技术、经验和水平。而钻进规程参数的选取和确定及其合理配合则是非常重要的一个因素,不可忽视。提出了临界钻进规程的概念。临界规程是一条红线,不可逾越,否则就会发生事故。正常钻进规程时,钻压和钻头转速应该合理配合,冲洗液量宜保证岩粉处于正常规程状态,以得到理想的钻探工程技术经济指标。建议根据功率表读数变化来调整钻压和钻头转速的合理配合,利用流量计监控孔底的冲洗液数量,严格控制临界规程的形成,把经验打钻和科学打钻结合起来。     

水射流破碎南海含水合物沉积物数值模拟研究

为研究高压水射流切割、破碎南海天然气水合物储层的过程,采用著名的LS—DYNA显示动力分析有限元程序,对淹没状态下,水射流破碎海底含水合物沉积物过程进行数值模拟研究,研究了不同射流速度对高压水射流作用下含水合物沉积物破碎效果的影响规律。随着射流速度的增大,冲蚀深度逐渐增大,两者呈线性递增关系。含水合物沉积物冲蚀体积是轴向冲蚀与径向冲蚀共同作用的结果,射流速度越大,对含水合物沉积物的轴向与径向冲蚀作用增强,加大了含水合物沉积物冲蚀体积递增速率。     

加拿大主要农田作物临界气象指标

根据加拿大主要农田作物生长发育对天气与气候条件的要求、农业气象学与气候学原理以及全球气候变化对农作物生产的影响和发展趋势,选择6个关键性气象因素(极端气温、强降水、强风、冷冻、土壤极端水分和作物生产有效热能条件),开发和评价12个农业气象临界指标(寒潮及热浪天数、日及旬最大降水量、日最大风速、强风天数、无霜期及冰冻期天数、标准降水系数、季节性水分亏缺、作物生长有效积温和累积热能单位).这些指标可供在该国各农产区科学规划和合理发展各类农田作物生产,包括喜暖性和喜凉性一年生草本作物,越冬性二年生及多年生草本及木本作物.该研究还依据该国这三类主要农田作物对临界温度和水分的需求,以及加拿大农田作物生长期和越冬期的天气和气候特征,建立了在任意农业生产年份中各类农田作物生长起始和终止日期的模式.本研究结果能用于指导该国将来在不同农产区适地适时种植适宜的农田作物和高效地经营与管理农场,同时可为农业生产咨询、政策制定和合理决策提供科学依据,也可供其他国家或地区开展类似的科学研究参考.     

青藏高原冬春积雪和地表热源影响亚洲夏季风的研究进展

青藏高原冬春积雪和地表热源的气候效应是青藏高原气候动力学的两个重要内容。大量资料分析和数值试验研究均表明这两个因子对亚洲季风有一定的预测意义,本文对此做了比较系统的回顾和总结,并进一步比较了青藏高原积雪和地表热源影响东亚和南亚夏季降水的异同。结果表明,东亚夏季降水在年际和年代际尺度上均存在"三极型"和"南北反相"型的空间分布特征,高原春季地表热源在年代际和年际尺度上主要影响东亚夏季降水"三极型"模态;在年代际尺度上它是中国东部出现"南涝北旱"格局的重要原因,而高原冬季积雪的作用相反。另一方面,高原冬季积雪在年际和年代际尺度上对印度夏季风降水的预测效果均要优于高原地表热源。无论是空间分布还是时间演变特征,高原冬季积雪与春季地表热源整体上均无统计意义上的显著联系。不断完善高原地面观测网和改进模式在高原地区的模拟性能,将是进一步深入理解高原积雪和地表热源影响亚洲季风物理过程和机制的关键所在。     

青藏高原积雪异常与广西气候的关系

利用青藏高原55个地面观测站的积雪日数、积雪深度资料。按年、春、夏、秋、冬不同时段分别进行时段距平计算，选取积雪日数、积雪深度均为正、负距平的年份，划分为高原积雪偏多、偏少年。在此基础上选取距平绝对值相对较大的年份为显着多雪年、显着少雪年。然后分析青藏高原积雪异常与广西异常气候事件的关系特征以及青藏高原积雪显着多、少雪年与广西不同时段的降水、气温的关系特征。结果发现：青藏高原积雪偏多、少与广西异常气候事件的关系不十分明显。好的对应概率也只有60％-75％左右。而青藏高原积雪显着多、少雪年对广西某些时段的降水、气温存在全区性的影响。     

建筑物因雨受淹深度数学模型

在数学抽象基础上构造出的建筑物因雨受淹深度的数学宏观模型，使用中表明是可行的，可以较客观准确地预测某地、某建筑物遇暴雨受淹情况，为保险公司理赔、民政部门了解灾情等提供依据，还可在暴雨来临前进行预警，及时采取措施，减少或避免损失。     

基于深度学习的天气雷达回波序列外推及效果分析

天气雷达探测资料是进行强对流天气临近预报的主要参考数据。针对传统雷达回波外推方法中存在资料信息利用率不足和外推时效有限的问题,文中利用神经网络进行雷达回波的外推、利用预测神经网络模型进行2 h以内的回波变化预报。回波外推问题的关键是回波时、空序列预测问题,该网络具有解决时间记忆问题的长、短时记忆单元（Long Short-Term Memory,LSTM）和提取空间特征的卷积模块。应用福建、江苏和河南多年的雷达探测资料构造训练和测试数据集。为消除降水的不平衡和提高对强回波的预报准确率,网络采用带权重的损失函数进行训练。对光流法和预测神经网络进行测试集检验以及个例分析,结果表明,在相同外推时效和检验反射率阈值的情况下,预测神经网络的临界成功指数、命中率均高于光流法,虚警率低于光流法。不同类型降水预测神经网络的SSIM值（structural similarity）均高于光流法,且层状云降水的SSIM值比对流云降水的大。因此,预测神经网络对强回波的预报能力高于光流法;在预报时效性上,预测神经网络模型具有一定的优越性;预测神经网络对层状云降水预报的准确率比对流云降水的高。      

土壤电阻率的影响因素及测量方法的研究

接地电阻是直接反映接地情况是否符合规范：要求的一个重要指标。对于接地装置而言,要求其接地电阻越小越好,接地电阻越小．散流越快,跨步电压、接触电压也越小。影响接地电阻的主要因素有土壤电阻率．接地体的尺寸、形状及埋入深度,接地线与接地体的连接等。其中土壤电阻率对接地电阻的大小起着决定性作用。因此,研究影响土壤电阻率的主要因...     

我国中东部平原地区临界气温条件下降水相态判别分析

基于2001—2013年地面观测和探空资料,对地面气温位于0～2℃(以下称临界气温)我国降雪的时空分布及其与降雨的垂直热力特征进行了研究,引入了决策树判别方法对上述条件下雪和雨进行了判别分析,结果表明:临界气温下降雪出现频率总体高于降雨、雨夹雪出现频率,且在我国华北南部至江南北部的中东部地区分布较多,年均可达7.69～15.38站次;临界气温下,降水相态为雨或雪对应的平均温度廓线最大差异位于650 hPa附近,且地面气温较低时,平均温度差异更明显,平均湿度廓线差异则主要位于低层,且在地面气温较高时,平均湿度差异更明显;临界气温下,降水相态为雨时,地面上空存在暖层样本占比,较降水相态为雪时更高,且降雨时暖层主要位于中层,降雪时暖层则主要位于低层,降雨时其暖层强度显著大于降雪时暖层强度;在临界气温下雨雪判别分析中,地面气温能显著提升判别准确率,湿球温度能在一定程度上提升判别准确率,基于云顶温度、中层融化参数、低层湿球温度构建的决策树判别模型,判别准确率达到91.86%,能较好地解决临界气温下雨和雪的判别问题。     

阿尔山地区积雪变化特征

选取阿尔山气象站1981—2015年冷季(10月—次年4月)气象资料,利用滑动平均、线性倾向估计和Mann-Kendall等方法,对年最大积雪深度、积雪日数、气温和降水量进行分析。结果表明,阿尔山地区年最大积雪深度主要发生在1月至3月,其中2月份概率最大,达50%;34 a内最大积雪深度呈上升趋势(2.77 cm/10a),年平均增加0.98%,且年最大积雪深度在1998年发生了突变,即在1998年之前增长缓慢,在2000年以后上升趋势显著。积雪日数的统计分析表明,初始积雪日数和有效积雪日数呈现略微减少趋势,而稳定积雪日数有微弱的增加趋势;通常初始积雪日数比有效积雪日数大30天左右。年最大积雪深度与稳定积雪时期的降水量、积雪日数、日照时数有显著的相关性,相关系数分别为0.647、0.515、0.584,但与稳定积雪时期的气温没有明显的相关性。在全球变暖的大环境下,积雪深度随着降水量和日照时数的增加而增加,且积雪深度受降水量的影响大于日照时数的影响。