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干热岩是近些年逐渐发展起来的清洁能源,指埋藏于地球表面3000 m以深,不含或含少量水或蒸汽等流体,温度在180 ℃以上且渗透率极低的岩体。对干热岩的应用主要是建立增强型地热系统进行发电。目前对干热岩的研究尚处于起步阶段,干热岩的热源、热储、形成机理、埋藏机制等都未形成完整的理论体系,干热岩的开发过程也面临诸如储层改造、高温钻探以及随钻监测等一系列的技术“瓶颈”。干热岩资源储量大,开发利用过程低碳环保、节能高效,是国际社会公认的优质清洁能源,但是干热岩研究程度低,开发难度大,需要不断的知识积累和技术积累。本文从科普的角度列举了干热岩的相关研究现状及存在的问题,以期能让更多的人对这一“能源新星”加深了解。  相似文献   
7.
时间数字转换器TDC,作为一种高分辨率的时间间隔测量设备,广泛应用于现代电子系统。基于可编程逻辑门阵列FPGA实现时间数字转换器,具有灵活稳定、高速度、低成本的特点,成为了目前研制时间间隔测量计数器的热门方案。采用该方法实现时间数字转换器,其设计分辨率是由内部的加法进位链决定的。如何对FPGA中实现的加法进位链的布局布线进行优化,就成为决定时间数字转换器设计分辨率的关键问题。文章采用阿尔特拉(Altera)公司的FPGA器件实现时间数字转换器,使用Quartus II软件进行布局布线设计,并针对上述问题在开发过程中提出解决方法。同时根据Quartus II开发软件的不同版本,分别提出相应软件的布局布线优化方法。测试表明,通过对进位链的布局布线进行优化可以实现100.3 ps测量分辨率的时间数字转换器。  相似文献   
8.
为掌握江苏全海域刀鲚资源状况,为后期长江禁捕效果评估提供支撑资料, 2017年5月、8月、11月与2018年2月在江苏海域(31°45′~35°00′N, 119°30′~125°00′E)分别进行了4次渔业资源调查, 并绘制了尾数资源密度与重量资源密度分布图, 利用SPSS 26软件对当年的刀鲚资源状况进行评估, 积累长江禁渔前刀鲚鱼种系统数据。结果表明: (1) 刀鲚除秋季(11月)与冬季(2月)存在部分群体分布于“机轮拖网渔业禁渔区线”(以下简称“禁渔区线”)外侧之外, 其余时间均在江苏近岸海域(江苏境内“禁渔区线”到海岸线之间的水域)栖息洄游, 江苏近岸海域是刀鲚主要栖息索饵水域; (2) 春季(5月)影响江苏海域刀鲚分布的环境因子较多, 主要有水温、盐度、溶氧、深度、透明度等, 这可能与刀鲚正处于产卵旺期, 对环境因子变化敏感有关; 夏季(8月)影响江苏海域刀鲚分布的环境因子是透明度, 此时刀鲚刚结束产卵不久, 返回近海后急需补充能量, 丰富的营养物质成为影响其分布的主要因素, 此时为北半球夏季, 江苏省境内60余条入海河流正值汛期, 入海河水携带大量的营养物质, 成为返海刀鲚优良的索饵场; 秋季水温降低, 刀鲚开始越冬洄游, 水温成为影响刀鲚分布的重要因素; 冬季, 随着刀鲚性腺再次发育成熟, 新一轮的生殖洄游开始, 刀鲚栖息水层上升, 水深成为影响冬季刀鲚分布的关键因素; (3) 与长江禁捕后其他研究者在长江口收集到的刀鲚规格、全长-体重拟合方程综合对比, 发现自“长江十年禁捕”逐步实施后, 刀鲚种群渔获规格逐渐增大, 全长、体重开始逐渐增长, 长江刀鲚种群呈现资源恢复趋势。  相似文献   
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WP和NAO对中国东南部冬季温度的协同影响   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
利用NCEP/NCAR和ERA-Interim再分析资料,通过多元线性回归等分析方法,研究了西太平洋遥相关型(Western Pacific teleconnection, WP)和北大西洋涛动(North Atlantic Oscillation, NAO)的不同配置对中国东南部冬季气温的影响。结果表明:WP正位相年,中低纬太平洋被异常暖性高压控制,其局地作用使得中国东南部温度偏高;NAO正位相年,其遥相关作用通过南、北两支波列,分别调控南、北支槽系统,协同作用使得中国东南部30°N附近温度偏低。考虑这两种遥相关型的共同作用,当WP和NAO同位相时,两者作用部分抵消,中国东南部温度变化不显著;当WP正位相、NAO负位相时,两者同步的加热效应使得中国东南部显著暖异常;当WP负位相、NAO正位相时,两者同步的冷却效应使得中国东南部显著冷异常。  相似文献   
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为了构建合理的四川暴雨致灾能力评估指数(简称:评估指数),本文对2008~2018年四川地区126次致灾性暴雨过程,选取刻画暴雨特征的8个降水量因子,利用总体主成分和阈值法确立因子的权重及阈值,由此建立了评估指数模型。经历史个例反演及预报个例的评估应用表明:(1)暴雨区域的平均雨量值,≥25mm/h的面积及大暴雨面积是影响四川暴雨致灾能力强弱的关键因子,利用主成分构建的评估指数较好的反映了历次暴雨过程的致灾能力,当指数达0.8以上时,一般对应着大型及以上暴雨灾害。(2)结合经济损失及气象灾害评估分级处置标准,将评估指数划为4个等级。基于此,利用每日08时和20时四川省气象台订正的0.05°×0.05°预报降水数据,输入评估指数模型计算未来3d的指数及对应的致灾能力落区等级空间分布。实际应用表明,评估指数模型对评估暴雨过程的整体致灾能力及具体的暴雨致灾能力落区等级分布有显著的实用性。   相似文献   
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