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41.
北方集中供热系统气象风险评估初探 总被引:1,自引:0,他引:1
供热管网爆裂、跑冒滴漏是北方集中供热城市面临的常见问题,供热管网出现大型故障往往是在室外寒冷的隆冬时节,如果间断或限额供热时间过长,将会造成严重的社会和经济影响。同时在极端低温情况下,可能会造成热源供应不足,出现限额供热现象,不能保证室内舒适度,影响人们的正常生活。本文提出了能源供应气象风险评估和热网维修寒冷风险评估方法,并进行了案例评估,以期为未来进行相关风险评估提供参考。 相似文献
42.
基于岩石图像深度学习的岩性自动识别与分类方法 总被引:8,自引:3,他引:5
岩石岩性的识别与分类对于地质分析极为重要,采用机器学习的方法建立识别模型进行自动分类是一条新的途径。基于Inception-v3深度卷积神经网络模型,建立了岩石图像集分析的深度学习迁移模型,运用迁移学习方法实现了岩石岩性的自动识别与分类。采用此方法对所采集的173张花岗岩图像、152张千枚岩图像和246张角砾岩图像进行了学习和识别分类研究,通过训练学习建立岩石图像深度学习迁移模型,并分别采用训练集和测试集中的岩石图像对模型进行了检验分析。对于训练集中的岩石图像,每组岩石分别用3张图像测试,三种岩石的岩性分类均正确,且分类概率值均达到90%以上,显示了模型良好的鲁棒性;对于测试集中的岩石图像,每组岩石分别采用9张图像进行识别分析,三种岩石的岩性分类均正确,并且千枚岩组图像分类概率均高于90%,但是花岗岩组2张图像和角砾岩组的1张图像分类概率值不足70%,概率值较其他岩石图像低,推测其原因是训练集中相同模式的岩石图像较少,导致模型的泛化能力减小。为了提高识别精确度,对准确率较低的岩石图像进行截取,分别取其中的3张图像加入训练集进行再训练,增加与测试图像具有相同模式的训练样本;在新的模型中,对3张图像进行二次检验,测试概率值均达到85%以上,说明在数据足够的状况下模型具有良好的学习能力。与传统的机器学习方法相比,所提出的岩石图像深度学习方法具有以下优点:第一,模型通过搜索图像像素点提取物体特征,不需要手动提取待分类物体特征;第二,对于图像像素大小,成像距离及光照要求低;第三,采用适当的训练集可获得较好的识别分类效果,并具有良好鲁棒性和泛化能力。 相似文献
43.
为恢复延兴盆地城子河组的古环境,对研究区zk6井钻井岩芯系统取样进行地球化学特征分析,结果显示下部含煤岩段Sr/Ba比值为0.20~0.75,平均值为0.41,上部湖泊泥岩段Sr/Ba比值为0.12~0.36,平均值为0.21,反映城子河组整体以淡水沉积为主,且下部含煤岩段较上部湖泊泥岩段盐度高。城子河组所有样品V/(V+Ni)比值为0.72~0.84,Cu/Zn比值为0.10~0.55,Th/U比值为0.28~3.60,δEu值为0.4~0.84,Ceanom值为-0.04~0.09,表明城子河组沉积时期水体为还原环境;下部含煤岩段Sr/Cu比值为5.87~24.12,平均值为11.21,B元素含量为232.60×10-6~721.00×10-6,平均值为425.75×10-6。上部湖泊泥岩段Sr/Cu比值为3.56~10.50,平均值为6.00,B元素含量为23.69×10-6~119.00×10-6,平均值为78.36×10-6,结合Rb/Sr及孢粉化石分析,表明城子河组下部含煤岩段气候干旱,湖泊泥岩段气候湿润,总体上气候自下而上具有由干旱向湿润变化的规律。 相似文献
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46.
依据IPCC第六次评估报告(AR6)第一工作组报告第四章的内容,对未来全球气候的预估结果进行解读。报告对21世纪全球表面气温、降水、大尺度环流和变率模态、冰冻圈和海洋圈的可能变化进行了系统评估,并对2100年以后的气候变化做了合理估计。评估指出全球平均表面气温将在未来20年内达到或超过1.5℃,平均降水也将增加,但随季节和区域而异,同时变率将增大。大尺度环流和变率模态受内部变率影响较大。到21世纪末,北冰洋可能出现无冰期;全球海洋会继续酸化,平均海平面将持续上升,百年内上升幅度依赖不同排放情景,都在2100年后继续升高。在最新的评估中采用多种约束方法,减小了预估不确定性的范围。AR6对于低排放情景以及“小概率高增暖情节”的关注为应对气候变化提供了更多、更完整的信息。综合报告的评估结果指出,未来需要进一步减小区域,特别是季风区气候预估的不确定性,并从科学研究和模式发展两方面加强我国气候预估能力的建设。 相似文献
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黄河下游典型灌区河南段是豫北平原重要的农业种植区。该地区浅层水质整体较差,因常用于作物灌溉或家畜饮用,会对人体健康产生风险,因此对该地区地下水中砷与氟浓度变化特征和机制的研究将有助于提高对该地区地下水污染的认识水平。本文基于2010年和2020年在灌区范围内采集的327组浅层地下水样品,研究区内地下水砷和氟分布情况,并在此基础上对比研究十年间灌区浅层地下水中砷、氟的演化特征,探索分析砷与氟浓度及空间变化机制。研究结果表明:该地区浅层地下水中存在砷与氟超标问题,2020年浅层地下水中高砷(砷浓度大于10μg/L)和高氟(氟浓度大于1mg/L)的样品数量分别占总数的26.1%和26.06%。高砷水分布在太行山前洼地与黄河冲积平原等泥沙互层结构的沉积环境中,还原性较强,同时地下水径流不畅,较强的阳离子交换作用使得其所处环境中Ca2+浓度较高。近十年间砷浓度增加的水样占总数31.8%,砷浓度减少的水样占36.7%。砷浓度的增长(减少)是地下水还原性增强(减弱)使得锰氧化物溶解释放(吸附)导致。近十年间不同地区农业灌溉和水源置换等用水方式导致水位变化是引起砷浓度变化的潜在因素。高氟水主要分布在河南新乡与濮阳的黄河沿线,氟离子浓度受到沉积物中萤石等钙质矿物溶解影响,使得高氟地下水出现在低钙环境中。近十年间研究区中氟离子浓度减少的占总数60.2%,氟离子浓度增加的占32.1%,整体变化趋势向好,但是高氟区中氟离子浓度继续增加。氟浓度的变化同样受到Ca2+变化影响,在Ca2+浓度降低(升高)时氟浓度进一步升高(降低)。地下水中氟升高地区分布在黄河沿线,因此受到黄河水补给影响较大,地下水径流条件较好,阳离子交换作用减弱,使得Ca2+浓度降低,此时地下水中砷浓度受到环境影响而降低,因此研究区氟增加地区中砷与氟的分布和演化呈现反向关系。 相似文献
50.
已有勘探资料表明,西藏尼玛盆地古新统—始新统牛堡组地层具有良好的油气资源显示,然而目前有关于该套地层的地层格架划分仍然薄弱。化学地层学方法在北美页岩气勘探开发中取得了巨大成功,鉴于此,本文以尼玛盆地东部的协德乡南牛堡组剖面作为研究对象,通过对露头样品的主微量元素测试结果进行沉积地球化学、主成分分析、完备总体经验模态分解、以及自相关函数分析,从化学自—异旋回角度以及元素耦合行为出发,探讨地球化学基准面对化学地层格架的控制作用,从而为牛堡组地层提供化学地层划分方案。主成分分析结果表明,牛堡组地层沉积主要受控于细粒碎屑输入、碳酸盐岩、粗粒碎屑输入、氧化还原—生产力、以及盐度这五个因素;经验模态分解和自相关函数分析结果表明,牛堡组地层受到了明显的异旋回驱动,显示出多尺度基准面震荡特点。通过对异旋回信号分量(本征模函数,IMFs)进行重构,并且结合元素相互耦合特性,建立了牛堡组化学地层格架,该结果与岩石地层单元以及沉积相单元一致,证明了本文所提出的化学地层划分方案的可靠性和实用性。 相似文献