酸性矿山废水中生物成因次生高铁矿物的形成及环境工程意义

酸性矿山废水(acid mine drainage,AMD)是一类pH低并含有大量有毒金属元素的废水。AMD及受其影响的环境中次生高铁矿物类型主要包括羟基硫酸高铁矿物(如黄铁矾和施威特曼石等)和一些含水氧化铁矿物(如针铁矿和水铁矿等),而且这些矿物在不同条件下会发生相转变,如施氏矿物向针铁矿或黄铁矾矿物相转化。基于酸性环境中生物成因次生矿物的形成会"自然钝化"或"清除"废水中铁和有毒金属这一现象所获得的启示,提出利用这些矿物作为环境吸附材料去除地下水中砷,不但吸附量大(如施氏矿物对As的吸附可高达120mg/g),而且可直接吸附As(III),还几乎不受地下水中其他元素影响。利用AMD环境中羟基硫酸高铁矿物形成的原理,可将其应用于AMD石灰中和主动处理系统中,构成"强化微生物氧化诱导成矿-石灰中和"的联合主动处理系统,以提高AMD处理效果和降低石灰用量。利用微生物强化氧化与次生矿物晶体不断生长的原理构筑生物渗透性反应墙(PRB)并和石灰石渗透沟渠耦联,形成新型的AMD联合被动处理系统,这将有助于大幅度增加处理系统的寿命和处理效率。此外,文中还探讨了上述生物成因矿物形成在AMD和地下水处理方面应用的优点以及今后需要继续研究的问题。     

TBM在不良地质洞条件下的施工技术

TBM掘进机以其快速、高效、安全、优质等优点越来越广泛地被应用于隧洞开挖施工中,尤其更适用于深埋超长隧洞,然而在不良地质洞段中TBM掘进缓慢,甚至有卡刀可能,反而不如钻爆法灵活,这就需要根据围岩性状采取特殊技术处理措施,辅以监控量测手段对支护方案进行验证、调整支护措施、修正设计参数等。结合辽宁大伙房输水隧洞工程,总结了在不良地质洞条件下的超前地质预报方法、不良地质段处理措施以及围岩变形监测方法。     

自适应自然单元法研究——自适应细化

对h型自适应自然单元法的自适应细化方案进行了初步研究。在ZZ误差分析的基础上实现了节点的自动加密,使得随着自适应细化的进行,求解误差减小,而且误差分布趋于均匀。在数值分析中,主要有两种误差来源--插值误差和积分误差。随着节点的加密,Delaunay三角形的尺寸随之减小,三角形内的应力场趋于线性分布,那么插值误差和积分误差也都会随之减小。因而,h型自适应分析可以同时减小上述两种误差而达到不断提高求解精度的目的。由于自然单元法求解依赖于求解域内离散节点的Voronoi结构,建议的细化方案中新节点的引入只需局部调整Delaunay结构,算法的实现极为容易,程序实现简单、高效。研究表明,建议的自适应方案是可行的,自然单元法特别适合进行h型自适应分析。     

测氡法快速确定油气田边界及深度

本介绍了运用测氡法快速确定大庆××油气田边界，估算其埋藏深度试验，结果表明，该方法具有可行性和实用性。由于所做工作有限，尚属经验性探讨，还必须从理论和实践上进一步地工作，进而充实、完善它。     

常规天气要素客观预报方法在天气预报中的作用

在分析数值预报模式及客观预报方法发展过程的基础上,阐述了客观预报方法在天气预报中的重要作用,同时,对如何建立客观,高效的预报方法进行了初步探讨。     

镧掺杂的二氧化钛纳米颗粒的合成、结构表征及光催化性能

以无水乙醇为溶剂、1-丁基-3-甲基咪唑四氟硼酸盐([Bmim]BF4)离子液体为表面活性剂,以钛酸四丁酯、六水合硝酸镧为原料,采用共沉淀法制备了不同掺镧量的La-TiO2光催化材料。采用X-射线衍射仪(XRD)、傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)、场发射扫描电镜(FESEM)、差热-热重分析仪(TG-DSC)、紫外-可见吸收光谱仪(UV-vis)、比表面及孔隙度分析仪(BET)对其结构、形貌、热稳定性、光学性能及比表面积进行表征。所制备产品的光催化性能在紫外光下进行了光催化降解甲基橙实验,实验结果表明在离子液体的量为0.5mL,掺杂镧量为5%的TiO2纳米材料对甲基橙的降解效果相对较好,降解率最高达到98.73%。     

常规直流电法在黄河水库南屯地质灾害评价中的应用

黄河水库南屯进行勘查的主要目的就是通过物探方法初步查明地下溶洞存在的情况以及区内的地质概况,为该区地质灾害的评价提供必要的参考依据。通过多种物探方法实验,发现激电中梯、激电联剖及视电阻率测深效果相对较好。由于区内地下水较发育,而且已知塌陷部位都不同程度的含水,水导电性能好.。因此,在地表观测时呈现视电阻率低阻趋势。当溶洞中没有地下水存在时,视电阻率呈现高阻异常。这样就可以通过视电阻率的反映来发现地下溶洞。     

高程控制测量中的混合构网法

针对目前常规水准测量在山区公路高程控制测量中的局限性,本文提出了一种三角高程与常规水准测量相结合的混合构网方法,并通过实例得出,这种方法充分利用了两者的优势,在保证成果的可靠性和精度的同时,大大提高了工作效率,缩短了生产周期。