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1.
2.
Sediments contained in the river bed do not necessarily contribute to morphological change. The finest part of the sediment mixture often fills the pores between the larger grains and can be removed without causing a drop in bed level. The discrimination between pore‐filling load and bed‐structure load, therefore, is of practical importance for morphological predictions. In this study, a new method is proposed to estimate the cut‐off grain size that forms the boundary between pore‐filling load and bed‐structure load. The method evaluates the pore structure of the river bed geometrically. Only detailed grain‐size distributions of the river bed are required as input to the method. A preliminary validation shows that the calculated porosity and cut‐off size values agree well with experimental data. Application of the new cut‐off size method to the river Rhine demonstrates that the estimated cut‐off size decreases in a downstream direction from about 2 to 0·05 mm, covariant with the downstream fining of bed sediments. Grain size fractions that are pore‐filling load in the upstream part of the river thus gradually become bed‐structure load in the downstream part. The estimated (mass) percentage of pore‐filling load in the river bed ranges from 0% in areas with a unimodal river bed, to about 22% in reaches with a bimodal sand‐gravel bed. The estimated bed porosity varies between 0·15 and 0·35, which is considerably less than the often‐used standard value of 0·40. The predicted cut‐off size between pore‐filling load and bed‐structure load (Dc,p) is fundamentally different from the cut‐off size between wash‐load and bed‐material load (Dc,w), irrespective of the method used to determine Dc,p or Dc,w. Dc,w values are in the order of 10?1 mm and mainly dependent on the flow characteristics, whereas Dc,p values are generally much larger (about 100 mm in gravel‐bed rivers) and dependent on the bed composition. Knowledge of Dc,w is important for the prediction of the total sediment transport in a river (including suspended fines that do not interact with the bed), whereas knowledge of Dc,p helps to improve morphological predictions, especially if spatial variations in Dc,p are taken into account. An alternative to using a spatially variable value of Dc,p in morphological models is to use a spatially variable bed porosity, which can also be predicted with the new method. In addition to the morphological benefits, the new method also has sedimentological applications. The possibility to determine quickly whether a sediment mixture is clast‐supported or matrix‐supported may help to better understand downstream fining trends, sediment entrainment thresholds and variations in hydraulic conductivity. 相似文献
3.
饱和粉砂不稳定性的试验研究 总被引:3,自引:0,他引:3
通过对净砂和级配良好粉砂(含10 %粉土)进行一系列三轴固结不排水试验(CU),研究了粉土、孔隙比和围压对饱和粉砂不稳定性的影响。试验结果表明,净砂与粉砂在不排水剪切条件下均会出现应变软化现象(即不稳定性)。同一围压下脆性指数(IB)随孔隙比增加,但不稳定线的应力比随孔隙比增加而减小。引用等效粒间孔隙比(ege)后,净砂和粉砂在ege-ln p?平面上拥有基本相同的临界状态线。在临界状态理论及等效粒间孔隙比的基础上,提出在同一修正状态参数(?ge)下净砂和级配良好粉砂有相似的不稳定性。 相似文献
4.
5.
河川径流等水文时间序列属于复杂的非线性系统,使用回归分析等传统的分析方法,难以获取和描述其内在关联和变化规律。利用现有的相关站点的径流量历史数据和输沙量、降水量数据,在进行规格化处理和主成分分析的基础上,利用三层BP人工神经网络模型,对澜沧江流域上游昌都站径流量与各关联因子之间复杂的非线性映射关系进行模拟,采用拟牛顿算法对模型进行训练,模拟结果达到期望精度要求,并利用1982年~1985年实测数据进行模型验证。结果证明利用BP神经网络模型对澜沧江流域站点的月径流量序列进行模拟、预测和数据补缺处理具有可行性。 相似文献
6.
在全面分析大雁矿业集团公司雁南煤矿北二采区的水文地质条件及煤层开采矿井充水因素的基础上,计算了开采27^1号煤层时导水裂隙带发育高度.得出了北二采区各煤层工作面开采即不会受到上部砂砾含水层的影响,雁南煤矿铁路涵洞以西的胜利河冲击沟也不会受到北二采区的采动塌陷影响的结论。 相似文献
7.
五风井田位于贵州省大方县城东侧,面积89.22km^2,含煤地层为二叠系上统龙潭组,主要可采煤层为6中、26、33号煤层,煤炭总资源量26 130万t。井田内主要含水层为三叠系茅草铺组岩溶溶洞含水层(T1m),夜郎组玉龙山灰岩岩溶裂隙含水层T1y2),二叠系中统长兴组岩溶裂隙含水层(P3c)、茅口组岩溶溶洞-暗河含水层(P2m)。矿床属于以岩溶充水为主,水文地质条件中等的矿床。井田的充水水源为地表水、地下水和小煤矿、采空区的老窑积水,充水通道为断裂破碎带及采矿冒落裂隙带。 相似文献
8.
9.
双鸭山矿区矿井充水规律研究 总被引:2,自引:0,他引:2
根据双鸭山矿区的水文地质条件及多年生产实践资料(矿井涌水量与其相关因素——地貌、采掘深度、回采面积、巷道长度、岩性、构造、降雨的关系),阐述了矿区充水的一般规律,提出了含水砂层覆盖下采区进行水文地质勘探的重点及开采含水砂层覆盖下煤炭资源的主要防治水措施,对同类水文地质条件矿井开采煤炭资源具有可借鉴意义。 相似文献
10.