紫金山铜矿受控定向钻探试验及其应用效果

摘要在紫金山矿区应用受控定向钻探技术,可避免悬崖陡壁施工困难,解决深孔防斜保直问题。本文简述该矿区受控定向钻探试验情况及其取得的主要成果:分枝孔孔深930.21 m,钻孔实际轴线与设计轨迹总体吻合,在928 m处中靶点偏离设计1.245m;岩矿心采取率95％以上;总体经济效益超10万元。在工艺方面,应用回避小顶角定向方法和不停泵倒杆技术,设计推、扩组合钻具,均取得实际效果。     

石花菜人工育苗的试验

作者总结了前人的经验提出:在常温条件下利用日光进行育苗。试验的重点是提高幼苗的大小与防除附着物的方法。采用从育苗基质、采孢子时期、室内短期培育及下海育苗一系列新方法,结合人工洗刷技术等多方面措施,当年获得:每cm苗绳上出1cm以上大小的幼苗5株以上的结果。这样大小的幼苗比较容易养成,达到实用阶段,所以提出一套采孢子育苗的工艺流程。这是石花菜人工育苗的最好记录。     

石花菜夏茬养殖的技术试验

本文报道了石花菜夏茬养殖中存在的三个生产问题的试验结果。结果表明,利用绳养的春茬石花菜,以采枝法收获后,留下底茬进行夏茬养殖,其效果则是产量稳定,省去分苗夹绳的工序,节约了人力,节约了时间,使一年连养三茬成为可能。另外,放养夏茬的种菜,采用踩洗法可以解决苗种上附着物的清除问题,采用多种防治措施能抑制养殖中附着物的危害。多茬养殖的苗种用营养繁殖解决之后,开展双绳养殖提高光能的利用,可以提高产量达60%以上。石花菜的夏茬养殖试养了5亩,结果表明,养殖技术可行,克服了烂苗、掉苗及敌害生物的影响。     

MATLAB在运用系统建模处理南海气象数据过程中应用

介绍了MATLAB语言特点和系统建模方法的基本理论.根据南海气象数据的实际建模处理过程,给出了建模的详细步骤及其MATLAB实现过程以及MATLABTM的主要实现程序.试验讨论和结果表明利用MATLAB语言可以方便地对南海气象数据用系统建模方法进行建模和处理,MATLAB在运用系统建模法处理南海气象数据方面具有明显的优越性.     

重庆地面最高气温与最大风速年极值的渐近分布

利用重庆1951-1990年间地面最高气温和1956-1990年间地面最大风速年极值的记录,采用韦伯分布和耿贝尔分布分别对其渐近分布进行拟合.通过统计推断,找出重庆地面最高气温和地面最大风速年极值遵循的最佳渐近分布--韦伯分布.     

4种重金属离子及其混合液对壶状臂尾轮虫的急性毒性试验

研究了铜、锌、镉、铅离子及其混合液对壶状臂尾轮虫(Brachionus urceus)的急性毒性影响，实验结果表明，Cu^2 、Zn^2 、Cd^2 、Pb^2 对壶状臂尾轮虫的24h LC50分别为83．18μg/L、4．27mg／L、7．60mg／L、23．44mg／L，将4种离子按照质量比120：20：6：1的比例配成混合金属溶液，其混合液对壶状臂尾轮虫的24h LC50为0．42mg／L。     

SIMULATION AND PREDICTION OF DEBRIS FLOW USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

Debris flow is one of the most destructive phenomena of natural hazards. Recently, major natural haz-ard, claiming human lives and assets, is due to debris flow in the world. Several practical methods for forecasting de-bris flow have been proposed, however, the accuracy of these methods is not high enough for practical use because of the stochastic and non-linear characteristics of debris flow. Artificial neural network has proven to be feasible and use-fill in developing models for nonlinear systems. On the other hand, predicting the future behavior based on a time se-ries of collected historical data is also an important tool in many scientific applications. In this study we present a three-layer feed-forward neural network model to forecast surge of debris flow according to the time series data collect-ed in the Jiangjia Ravine, situated in north part of Yunnan Province of China. The simulation and prediction of debris flow using the proposed approach shows this model is feasible, however, further studies are needed.