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11.
随着经济社会的不断发展,城市建设步伐不断加快。近几年,各类地下管线突发事件频发。通过"苏州市地下综合管网应急处置系统"项目的开发和实践,本文试图从总体上论述地下综合管网突发事件的处置过程、应用原理及相关的技术实现,重点阐述了基于"12345"便民服务中心工作平台,在充分利用GIS的网络分析技术的基础上,实现城市地下管网突发事件应急处置的自动化和信息化。  相似文献   
12.
杨光  周广华 《测绘工程》2008,17(6):49-52
针对城市综合地下管线普查全过程监理的应用问题,着重探讨全过程监理的总体思路、组织架构与制度保障,进而给出地下管线普查各阶段监理的技术方法与实施要点。  相似文献   
13.
地下管线是城市生存发展的命脉,准确掌握地下各种管线的状况,是搞好城市建设和规划管理工作的基础。本文根据石狮市城市规划建设现状,探讨地下管线普查和采集的方法,提出建立地下管线信息系统等有关问题。  相似文献   
14.
摘要:在核地球物理勘查中,对获取的核地球物理数据进行处理很重要。介绍了采用组件GIS技术-MapObjects控件来对核地球物理数据进行处理。研究了核地球物理数据处理中的几个关键问题:数据网格化,shape文件的形成和点数据图层分级显示。  相似文献   
15.
地面核磁共振模型约束反演含水层参数   总被引:1,自引:1,他引:0  
导电模型的地面核磁共振感应电动势是含水量的非线性函数.引入模型约束的迭代反演方法求解该非线性问题的反演.在反演过程中,根据理论公式计算迭代过程中灵敏度矩阵,并采用平坦模型和光滑模型两种约束.对均匀半空间、层状导电模型和实际数据进行了反演模拟,结果表明,模型约束迭代反演方法能从地面核磁共振感应电动势获得含水层较为合理的含水量及分布,且该结果可以从作为初始模型的均匀含水量分布反演得到.对无噪音数据,平坦模型和光滑模型约束对反演的含水量分布影响不大;但当数据存在一定的噪音时,平坦模型约束将比光滑模型约束获得更为精确的含水层参数.  相似文献   
16.
冀北榆树沟煤矿区褐煤地下气化地质条件分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过对冀北沽源县榆树沟煤矿白芈系青石砬组含煤地层地质条件进行分析,认为仵该矿区进行煤炭地下气化是可行的。研究区构造简单,为一轴向近东西向的舒缓向斜,主要煤层厚度大,最大平均厚度为24.31m。可采煤层顶板多为泥岩、炭质泥岩,尤其是煤系上覆的“三趾马红土”层,对气体有良好的圈闭作用。由于褐煤的灰分含量高,26%~49.03%,地下气化时对煤层顶板影响小,主要煤层埋藏浅200—300m,水文地质条件简单,根据诸多因素分析认为该矿区适合进行褐煤地下气化开采。  相似文献   
17.
平朔公司安太堡三号井工矿2007年3月在首采工作面辅运顺槽掘进时,迎头冒顶突水,初期突水量达6000~8000m^3/d,将1289.16m标高以下淹没。在分析研究区地层、构造及水文地质条件的基础上,对沙沟河道进行了渗漏观测,对地表排污水、沟水和井下突水点的水质进行了分析化验,有针对性的布置了6条物探线,最后进行了钻孔验证,综合分析认为突水水源主要为大沙沟河道的侧向补给,突水通道为NW向的强风化带。提出了加大井下排水,地表对大沙沟河进行土工膜防渗处理的综合治理措施。  相似文献   
18.
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。  相似文献   
19.
 Surface contamination with radioactive caesium introduced into the environment after the accident at the Chernobyl nuclear plant was high enough in the Crimean Mountains to allow using radiocaesium as an indicator of penetration of radioactive contamination into a karst system. Caesium concentrations have been studied in soils above Marble Cave, Tchatyrdag Plateau, in percolation waters and in sediments transported by percolation waters within the cave. Contamination of the daylight surface with 137Cs is about 30 kqB m–2 which is approximately 13 times higher than the density of global fallouts. Besides 137Cs, almost all samples showed presence of 134Cs with the 137Cs/134Cs ratio close to that of Chernobyl contaminations. Concentrations of 137Cs range from 9 to 15 mBq l–1 in the present percolation waters in the cave. In sediments related to percolation waters 134Cs is detected in some samples besides 137Cs, although the effect of 228Ac is not ruled out. Surprisingly, the highest concentrations of radiocaesium were measured in "old" sediments in the cave's lower series. These sediments are not associated with modern percolation and are represented by a clay/moonmilk alternating sequence deposited in an old dried cave lake. Moonmilk layers have higher caesium content than clay. It is assumed that Chernobyl caesium was transported into the cave with aerosols which were then deposited mainly in areas where condensation occurs. The sampling site is located just in the boundary between two microclimatic zones with a temperature gradient of 0.5  °C. Active condensation processes occur in this area. Caesium was not detected in another similar sampling site (old lake deposits) located within homogeneous microclimatic conditions. If the above interpretation is correct, these results show the geochemical significance of the aerosol-condensation mechanism of mass transport and localisation. Received: 1 June 1995 · Accepted: 4 December 1995  相似文献   
20.
The application of neural networks as classifiers of seismic events is described with the aim of developing an automatic system for the classification of explosion quakes at the Stromboli volcano. The architecture of the network that we trained to identify four different classes of shocks was a Multi-Layer Perceptron, using the Back Error Propagation algorithm. Five different approaches for representing the information embedded in the seismograms, both in the time and in the frequency domain, were considered, and the results compared. The direct use of the time series of the shocks was not satisfactory. The auto-correlation function worked well, but in some cases it was misleading. A better performance was obtained with a frequency domain representation. Finally, the use of the envelope function did not work well. Combining parameters such as the auto-correlation and envelope functions can improve one source of error, but it may introduce new ones. The performance obtained highlights the importance of the data attributes used for the training of the network. Topologies with eight neurons in a single hidden layer gave, on average, the best results among the considered neural network structures. The overall results provide a large number of events (89% with the best performance) correctly classified, indicating that this automatic technique is reliable, and encouraging further applications in the field of volcanic seismology.  相似文献   
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