沁水煤田15号煤中氟的赋存状态及其沉积环境分析     

张鹏  张绍韡  解锡超  游永建  李健 《中国煤炭地质》2021,(3):1-6,42

氟是煤中有害元素之一,燃煤型氟排放造成的污染已经对人类的健康安全构成威胁。研究煤中氟赋存状态及其沉积环境,对掌握高氟煤分布规律及控制燃煤造成的氟排放具有重要意义。通过对沁水煤田内6座煤矿15号煤样品的分析发现:煤中氟含量与灰分显著相关,与黄铁矿硫、有机硫无相关关系,表明煤中氟主要以无机物形式赋存,且与含硫矿物无关;与钾、镁、硅、铝等元素含量具有显著的相关关系,表明氟有可能的主要赋存形式为金云母、氟金云母等矿物,以及以吸附存在于高岭石、勃姆石、伊蒙混层等黏土矿物中;与钙、磷元素含量无显著相关性,表明氟不以氟磷灰石、含氟羟基磷灰石等矿物大量赋存。此外,通过对沁水煤田15号煤的沉积环境分析发现,弱还原环境、较低盐度、偏酸性、较强的水动力条件有利于该区域煤中氟的富集。  相似文献   

Predicting rock size distribution in mine blasting using various novel soft computing models based on meta-heuristics and machine learning algorithms     

Chengyu Xie  Hoang Nguyen  Xuan-Nam Bui  Yosoon Choi  Jian Zhou  Thao Nguyen-Trang 《地学前缘(英文版)》2021,12(3):101108

Blasting is well-known as an effective method for fragmenting or moving rock in open-pit mines. To evaluate the quality of blasting, the size of rock distribution is used as a critical criterion in blasting operations. A high percentage of oversized rocks generated by blasting operations can lead to economic and environmental damage. Therefore, this study proposed four novel intelligent models to predict the size of rock distribution in mine blasting in order to optimize blasting parameters, as well as the efficiency of blasting operation in open mines. Accordingly, a nature-inspired algorithm (i.e., firefly algorithm – FFA) and different machine learning algorithms (i.e., gradient boosting machine (GBM), support vector machine (SVM), Gaussian process (GP), and artificial neural network (ANN)) were combined for this aim, abbreviated as FFA-GBM, FFA-SVM, FFA-GP, and FFA-ANN, respectively. Subsequently, predicted results from the abovementioned models were compared with each other using three statistical indicators (e.g., mean absolute error, root-mean-squared error, and correlation coefficient) and color intensity method. For developing and simulating the size of rock in blasting operations, 136 blasting events with their images were collected and analyzed by the Split-Desktop software. In which, 111 events were randomly selected for the development and optimization of the models. Subsequently, the remaining 25 blasting events were applied to confirm the accuracy of the proposed models. Herein, blast design parameters were regarded as input variables to predict the size of rock in blasting operations. Finally, the obtained results revealed that the FFA is a robust optimization algorithm for estimating rock fragmentation in bench blasting. Among the models developed in this study, FFA-GBM provided the highest accuracy in predicting the size of fragmented rocks. The other techniques (i.e., FFA-SVM, FFA-GP, and FFA-ANN) yielded lower computational stability and efficiency. Hence, the FFA-GBM model can be used as a powerful and precise soft computing tool that can be applied to practical engineering cases aiming to improve the quality of blasting and rock fragmentation.  相似文献   

基于暴雨内涝模型的天津市西青区中小河流暴雨洪涝灾害评估     

陈靖  高强  李培彦  解以扬  王秀俊  刘志杰  韩玥 《气象科技》2019,47(1):147-153

利用ARCGIS对天津市西青区的高精度地理信息数据、排水设施和排水方式进行预处理,以西青区下垫面和明渠河道的水流运动为模拟对象,建立天津市西青区中小河流暴雨洪涝仿真模型。以区内14条二级河道的水位变化作为模型的动态侧边界条件,针对2016年7月20日的大暴雨过程,设计了4个模拟方案,对河道高水位及暴雨造成的洪涝淹没过程进行评估,并将模拟结果与实际调查内涝灾情进行对比,结果表明,模型可以较客观地反映暴雨和河道水位变化对城镇造成的内涝灾害情况。  相似文献   

太湖蓝藻水华形成的适宜气象指标     

杭鑫  罗晓春  谢小萍  李亚春 《气象科技》2019,47(1):171-178

根据2005—2017年卫星遥感反演的太湖蓝藻水华信息,利用区域气象观测数据分析各类气象因子对太湖蓝藻深水华形成的影响,结果表明:①在日平均气温为0～35℃区间内会出现蓝藻聚集现象,其中最适宜气温区间为15.1～35℃,该区间内累计出现蓝藻水华的面积占比达90%、出现大面积蓝藻水华占比达93%;②在卫星观测到蓝藻前6h,平均风速为0.2～4.8m/s区间内能观测到蓝藻水华,其中最适宜的平均风速区间为0.5～3.4m/s,该区间内蓝藻水华累计出现次数占比达94.7%,大面积蓝藻水华主要出现在平均风速2.0m/s的情况下,占比89%;③降水总体上呈负效应,但在观测到有大面积蓝藻水华的情况下,前24h有小雨(10mm)的情形与总降水次数之比达88%,说明小雨的适度扰动有利于形成大面积蓝藻水华;④日照充足有利于蓝藻生长,但并非蓝藻水华形成的必要条件。在此基础上建立的多元回归综合气象指数模型,拟合结果较好,通过了0.001的显著性检验。  相似文献   

一次极端寒潮天气过程等熵位涡分析     

谢瑞青  刘宇迪  朱金双  孟他 《气象科技》2019,47(2):312-321

利用2016年1月1日至31日的FNL资料,对一次极端寒潮天气过程进行了等熵位涡分析。结果表明:高位涡主体由极涡分裂而来,前面低位涡区的阻挡与后侧低位涡大气的北上加强了位涡的经向交换,高位涡空气不断由极地向南输送,使得高位涡主体不断加强维持。高位涡在由北向南移动的同时,也由对流层顶向下输送。此次寒潮过程主要有3股冷空气由上而下发展,位置均在高空急流轴的北侧,最南端的一股下沉气流最旺盛,这是其与高空急流相互作用的结果。强盛的冷空气下沉使得寒潮影响范围触及我国华南地区。随着高位涡的向南向下传输,一方面引起对流层中高层低涡系统迅速发展,当它移到中国东部地区时,东亚大槽迅速加深,使槽后强冷空气迅速向南爆发;另一方面,在高位涡输送的过程中,其后侧有强烈的下沉运动,使得地面冷高压快速发展,导致强寒潮天气的爆发。  相似文献   

百色气候变化特征及城市适应策略建议     

何洁琳  陆甲  李艳兰  谢敏  黄卓  周美丽  黄雪松  秦川 《气象研究与应用》2019,(1):34-37

利用气候观测数据分析表明,近60a来,百色出现了与全球气候变化背景一致的增暖变化,主要变化特征有:气温明显升高,年降水日数减少,冬季降水量增多,年日照时数减少;高温和干旱频率高,20世纪90年代以来暴雨日数偏多。与广西平均气候变化状况相比,百色的气候变化程度风险低于广西平均水平。预估到本世纪中期,百色气温仍将缓慢升高,干旱和强降水的强度可能加剧。建议科学规划,统筹协调,科学评估城市气候承载力,开展城市适应气候变化风险管理,提升生态气候环境监测及自然灾害预警应急能力,建设生态气候宜居城市。  相似文献   

江西相山酸性火山-侵入杂岩精确年代学与演化序列研究   总被引：7，自引：0，他引：7       下载免费PDF全文

郭福生  杨庆坤  谢财富  孟祥金  周万蓬  姜勇彪  张树明  吴志春 《地质科学》2015,(3):684-707

相山火山盆地主体岩石为一套由熔结凝灰岩、流纹英安岩、流纹英安斑岩、碎斑熔岩、粗斑花岗斑岩及似斑状花岗岩组成的酸性火山-侵入杂岩体, 构成了两个完整的喷发-溢流(侵出)-侵入的岩浆活动亚旋回。本文在野外地质调查的基础上, 采用SIMS、LA-ICP-MS技术对主要岩类进行了高精度的锆石U-Pb年代学研究, 并建立了火山-侵入杂岩体的演化序列。结果表明, 打鼓顶组熔结凝灰岩代表了相山火山-侵入活动的最早期产物, 其锆石U-Pb年龄为140.7±2.7 Ma、140.1±1.8 Ma和138.2±1.6 Ma, 第一亚旋回主体流纹英安岩的锆石U-Pb年龄135.0±1.8 Ma。鹅湖岭组熔结凝灰岩代表了火山-侵入活动的第二亚旋回的开始, 其U-Pb年龄为135.6±1.2 Ma, 第二亚旋回主体碎斑熔岩的锆石U-Pb年龄133.6±1.3 Ma, 沙洲单元的粗斑花岗斑岩和似斑状花岗岩属于该亚旋回最晚期的侵入岩, 其锆石U-Pb年龄代表了相山火山-侵入活动的结束时间(分别为133.4±1.2 Ma和133.9±1.1 Ma)。相山早白垩世火山-侵入活动延续时间较短, 整体上呈现一个连续的过程, 初始时间在141 Ma附近, 结束时间在132 Ma左右。概言之, 第一亚旋回(141~135 Ma)以形成熔结凝灰岩、流纹英安岩和流纹英安斑岩为主, 第二亚旋回(135~132 Ma)以熔结凝灰岩、碎斑熔岩、粗斑花岗斑岩和似斑状花岗岩为主。岩石地球化学和野外地质特征也与两个亚旋回火山-侵入岩浆活动相吻合。  相似文献   

低温雨雪过程的粒子群-神经网络预报模型   总被引：3，自引：0，他引：3       下载免费PDF全文

陆虹  翟盘茂  覃卫坚  金龙  谢敏  钱晰  赵华生 《应用气象学报》2015,26(5):513-524

利用逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料,通过分析提取我国南方区域持续性低温雨雪过程及其预报因子,使用粒子群-神经网络方法建立非线性的统计集合预报模型 (PSONN-EPM),对我国南方区域持续性低温雨雪过程进行预报试验。结果表明:以过程的冷湿程度及影响范围为标准,将低温雨雪过程分为一般过程和严重过程,并建立不同的预报模型效果较好。通过10 d独立样本预报试验看,基于粒子群-神经网络方法建立的集合预报模型比基于逐步回归方法建立的预报模型的预报平均相对误差小,对严重过程预报能力高于对一般过程预报,且这种非线性统计集合建模方法在建模过程中不需要调整神经网络参数,在实际预报业务中值得尝试。  相似文献   

北疆寒潮天气分析及预报     

张俊兰  牟欢  谢葭颖 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2015,9(5):11-18

利用1998-2014年20场北疆典型寒潮天气过程的高空、地面和数值预报产品资料,对北疆寒潮天气进行了环流分型和区域分型,总结了环流型与冷空气路径、区域类型的对应关系,重点统计了不同季节北疆寒潮爆发前一天内500hPa脊前北风急流、锋区强度、中低空冷空气强度、地面冷高压等特征量的平均值和最大、最小值,并检验欧洲ECMWF数值预报产品在北疆寒潮天气预报中的预报能力,为北疆寒潮精细化预报提供了技术参考。  相似文献   

基于海温异常的南海夏季风爆发的可预报性分析   总被引：2，自引：1，他引：1  

邵勰  黄平  黄荣辉 《气象科学》2015,35(6):684-690

定义了综合评估南海地区大气对海温异常等外强迫响应的指数,并以此作为中间变量提出了利用前期海温异常预报南海夏季风爆发早晚的方法,进一步分析了基于海温异常的南海夏季风爆发的可预报性。分析表明:基于前期海温的异常,对于以日为单位预报对象的定量的南海夏季风爆发日期来说,基本没有可预报性;而对于定性的南海夏季风爆发早晚的预测,则可预报性大为提高。其预报时效可以提前至前期秋季的11月份。  相似文献