强台风“黑格比”实测海上风电机组极端风况特征参数分析和讨论

利用广东近海海上一座100 m高气象塔上设置的三维超声测风仪获取的强台风“黑格比”过程实测数据,分析研究海上风电机组在强台风影响下极端载荷参数的变化特征,通过仪器直接测量的参数与IEC 61400-1规范(由国际电工委员会制定)推荐方法计算结果的对比,研究该规范推荐的风电机组极端载荷参数计算方法在台风条件下的适用性。研究结果表明：(1) 强台风“黑格比”在近海海面上产生的极端操作阵风风速和极端风向变幅的过程变化均呈“M”型双峰分布,最大值均出现在台风眼壁强风区;(2) 由仪器直接测量的极端操作阵风风速和极端风向变幅值与根据IEC公式计算结果差别明显;(3) 台风强风影响产生的极端操作阵风和极端风向变幅参数均出现超越IEC给出的三种标准类型风电机组的设计上限标准;并且IEC公式计算值比仪器直接测量值显著偏大;(4) 在风电机组处于满发、切出和停机生存等工况下,IEC公式计算和仪器直接测量的极端操作阵风基本一致,但IEC公式对极端风向变幅的计算值要比仪器直接测量值大。与IEC的风电机组设计标准相比,仪器直接测量的极端操作阵风在时间周期1～3.5 s和7～10 s区间超出标准,但极端风向变幅一般不会突破IEC的风电机组设计标准。     

晚更新世以来中国北方典型剖面记录的大气粉尘载荷与空间差异性

选取塔勒德、盘子山、延长、库伦沟4个黄土剖面,对比分析磁化率曲线、粒径含量曲线、载荷曲线、δ¹⁸O (‰)含量曲线,运用古粉尘载荷数量作为古气候代用指标,恢复古粉尘载荷数量的时空差异,结果表明冰期的古粉尘载荷数量高于间冰期(相差1.34~4.34倍),并且冰期粉尘载荷的变化具有高频波动的特征;在空间尺度上,自西向东粉尘载荷量降低。结论为进一步通过粉尘堆积较为准确地反演中国北方干旱半干旱地区自西向东的气候环境变迁提供依据。     

基于地下水污染预警信息系统的污染防治研究

在地下水水质现状、地下水污染趋势、含水层固有脆弱性、污染源荷载风险、地下水污染危害性五个要素的基础上建立了地下水污染预警评价指标体系,利用GIS组件开发技术,与地下水污染预警模型相结合,采用VB.NET+Arc GIS和Engine+Access集成的组件式GIS二次开发模式,开发可脱离GIS平台独立运行的地下水污染预警系统。系统可分别进行研究区域的水质评价、水质预测、含水层固有脆弱性评价、污染源荷载风险计算、污染风险评价、污染预警分析。对典型水源地地区地下水环境污染的警度进行识别,对即将可能出现的警情进行预报,并依据警度划分了防护治理区、重点防护区和一般防护区,提出了相应的防治措施,为政府部门制定地下水污染防治规划服务。     

动荷载作用下地下洞室楔形体稳定性分析

通过楔形体破坏的3个基本假定建立了地下洞室楔形体物理模型,提出了楔形体稳定性分析的极限平衡方法。该方法得出了楔形体稳定系数计算表达式,并结合几何分析判断楔形体的稳定状态,进一步探讨了楔形体在爆破施工荷载作用下的楔形体稳定性响应。案例分析表明,楔形体在自重作用下处于稳定状态,施加初始爆破荷载时增加了楔形体的稳定性;工程爆炸作用力远远大于楔形体自重荷载,爆破荷载对楔形体稳定性起主导作用;当爆炸荷载反射时楔形体稳定性显著降低,且沿楔形体①面发生单面滑动破坏。     

CFG桩复合地基检测研究

水泥粉煤灰碎石桩复合地基目前广泛应用于一般土和自重固结已完成的素填土地基。论文结合实际工程, 首先采用低应变法对水泥粉煤灰碎石桩进行普查, 评价其桩身有效长度范围内的桩身完整性, 再通过静载荷试验, 验证了水泥粉煤灰碎石桩复合地基承载力和复合地基增强体单桩承载力是否满足设计要求, 并结合施工成桩记录、岩土工程勘察报告、基桩设计图纸等资料, 客观地综合评价了桩身完整性和承载力取值, 为建筑工程的设计和施工提供依据。     

Web Server集群技术

以LVS为例构建了一个集群系统,对部分LVS核心程序进行了修改,并加入了一种新的分配算法,在试验中取得了较好的效果。     

大气引力负荷格林函数

主要研究大气引力变化对地表位移的影响,在经典的负荷理论基础上,从运动方程着手,定义了大气引力勒夫数,并推导了高阶引力勒夫数的渐近表达式、大气引力造成的地球变形的地表位移、重力、地倾斜、应变等格林函数;编写程序计算了引力勒夫数和地球形变格林函数的理论值。     

基于气象因子及机器学习回归算法的夏季空调负荷预测

气温、气压、相对湿度等气象因子对夏季用电负荷的影响非常显著。为了定量研究气象因子导致用电负荷的变化,本文将夏季用电负荷与当年4月及9月用电平均值之差定义为夏季空调负荷,并利用2014年1月到2016年12月南京市逐时气温、气压、相对湿度、水汽压、降雨量、风速、露点温度等气象资料,以及逐日逐时用电负荷数据资料,采用多元线性、K近邻法,决策树,bagging回归、随机森林等5种机器学习回归算法进行建模,并对其分别进行参数调优工作,进而得到空调负荷预测结果。结果表明:多元线性回归方法是5种回归算法里效果最差的一种,但通过增加特征量的种类和样本数,可以提高预测精度;随机森林回归算法是5种回归算法里效果最好的一种,较多元线性回归算法减小误差达44%,并且较好描述了空调负荷高值区的极端情况并减少了对于训练数据的过拟合现象。     

Parallelization Load Balance Strategy for a Global Grid-Point Model

The Global/Regional Assimilation and PrEdiction System (GRAPES) is a new-generation operational numerical weather prediction (NWP) model developed by the China Meteorological Administration (CMA).It is a grid-point model with a code structure different from that of spectral models used in other operational NWP centers such as the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF),National Centers for Environmental Prediction (NCEP),and Japan Meteorological Agency (JMA),especially in the context of p...