三福高速公路龙慈隧道喷锚支护技术

对三福高速公路龙慈隧道强风化弱质围岩浅埋地段新奥法施工初期喷锚支护的施工过程进行了较为详细的叙述。     

基于克里金空间插值的MODIS积雪覆盖率产品去云方法

由于云与积雪在可见光和远红外波段都具有相似的光谱特征,使得光学遥感监测积雪受到天气的严重干扰,如何消除亚像元尺度上MODIS积雪覆盖率(Snow Cover Fraction,SCF)产品中云的干扰成为了一个亟待解决的难题。通过分析亚像元尺度上SCF分布的空间变异性,提出了一种基于克里金空间插值的MODIS SCF产品去云方法,分别利用普通克里金(Ordinary Kriging,OK)和以海拔为协变量的普通协克里金(Ordinary Co\|Kriging,OCK)进行去云实验。11个不同日期的实验结果表明:OK和OCK方法在MODIS SCF产品去云中均能达到较高的精度,特别是在云覆盖率低于20%的情况下,此时OCK的精度要好于OK;而当云覆盖率大于20%时,OK的精度略高于OCK,但两者的精度都明显低于云覆盖率低于20%的情况,而且平滑效应都比较明显。     

干旱区地表L波段微波辐射特性分析穿透深度的影响

利用２０１２年黑河中游HiWATER实验区戈壁和大满超级站的土壤水分和温度廓线数据,基于LＧMEB微波辐射传输模型,分析了L波段微波穿透深度随土壤水分的变化.在此基础上,分析了不同深度土壤水分和温度作为LＧMEB模型输入,对L波段微波发射率和亮度温度的影响.研究结果表明:L波段微波穿透深度随土壤水分、温度的变化,呈现明显的差异,在本研究区L波段微波穿透深度在４~２２cm 之间;在土壤水分较高的超级站,计算的L波段亮度温度与０~４cm土壤层的亮度温度更为接近,而在土壤水分较低的戈壁站,计算的L波段亮度温度与０~４０cm土壤层的亮度温度更为接近.因此,在利用L波段微波数据反演土壤水分时,应考虑穿透深度的影响,以提高反演精度.     

纳滤-反渗透分离膜处理水性漆废液中COD的研究

针对某整车厂涂装车间产生的高浓度水性漆废液,经混凝预处理后,采用纳滤-反渗透工艺进行处理。膜处理过程采用纳滤-反渗透二级膜处理,使COD(化学需氧量)从1.75×10 ⁵ mg/L左右降低到1.10×10 ⁴ mg/L左右,去除率达93.7%。其中,纳滤的COD去除率在25%~31%,反渗透对纳滤进水的COD去除率在85%~93%。通过考察膜通量,比较管式纳滤膜和振动纳滤膜的性能,表明振动膜的处理性能和耐用性高于管式膜。能谱仪(EDS)分析表明,该水性漆为丙烯酸类,且硫化程度较高。     

硫代锑酸锑的合成研究

简述了硫代锑酸锑的基本性能及合成工艺,在专利方法的基础上对硫代锑酸锑的合成工艺进行了改进,获得了满意结果。     

基于FPGA的多路模拟信号源设计

提出了一种基于FPGA的多路模拟量信号源设计方法。该系统以Altera公司的Cyclone系列EP2C8为核心。它包括多路数模转换单元、电源隔离、稳压单元及运算放大单元等,实现了电源独立的不同频率、不同波形的多路模拟量信号源。主要模块采用VHDL实现,通过合理利用路选通信号对各路模拟量信号进行锁存,实现了各路数据的正确分路,各路模拟量波形输出,并通过USB接口上传数据并实时显示,经多次测试表明,该系统稳定可靠,每路输出电压纹波小于30 mV。     

BOTDR技术在输电线路覆冰实时监测中的应用探讨

为了减少输电线路覆冰造成的事故,提出采用布里渊光时域反射（BOTDR）技术对线路进行在线实时监测,进而做到提前预警并获得线路覆冰后应力和温度资料,掌握覆冰规律,更好地维护电网安全运行。介绍了输电线路覆冰的形成机理,阐述了覆冰的成因及其造成的危害。分析了布里渊温度应变传感原理,对基于BOTDR的温度应变测量方案进行探讨,并同现有的几种输电线路覆冰综合监测装置进行比较,指出了系统的优点及有待解决的问题。     

双导梁架设大吨位T梁施工技术

三福高速公路三明段际口大桥 T梁设方案 ,着重介绍双导梁架桥机的结构设计简要介绍 T梁的吊装方法和措施     

经济结构调控与湖泊环境保护探讨——以洞庭湖为例

洞庭湖在生态环保方面的战略地位十分显要，对于长江流域生态环境安全和区域人民群众的生产生活具有举足轻重的作用。本文在科学分析洞庭湖区经济结构、污染负荷、环境质量现状与问题的基础上，提出了农业、工业、旅游业和环境保护的调控举措，以使区域环境特别是湖泊环境得到更好的保护.     

基于Lorenz-63模型的状态与参数同时估计方法对比研究

模型状态同化精度受多种方面因素的影响,针对状态同化中模型参数的不确定性问题,状态与参数同时估计为此提供了一种较好的解决方案,即在进行状态同化的过程中得到合理的参数估计值。在Lorenz-63模型的基础上构建状态与参数同时估计框架,比较分析增广集合卡尔曼滤波(AEnKF,Augmented Ensemble Kalman Filter)、双重集合卡尔曼滤波(DEnKF,Dual Ensemble Kalman Filter)和同时优化与同化方法(SODA,Simultaneous Optimization and Data Assimilation)在集合数、观测误差和观测数不同时的参数和状态估计结果差异,由此探讨3种方法的优劣及适用性。研究结果表明:3种方法都能较好地估计模型的状态和参数,AEnKF的误差在集合数不大于20时最大,随着集合数增加降低的速率最小;3种方法的RMSE值随观测误差的增大而增大,但算法间差异不大;观测数变为1时3种方法的结果都变差,其中AEnKF最明显。