强化水行政职能加强水资源管理

近几年来,山东省菏泽地区认真贯彻《水法》、《山东省水资源管理条例》等水法规,从建立管理制度入手,围绕规划、调度、办证、收费、治理、保护等几个方面,狠抓水资源的统一管理,已经形成由水行政主管部门依法统管全区水资源的局面,为加强水质管理奠定了基础,提供了保证条件。从1994年开始,对本区取水户的取水、退水、受纳水体和地表水、黄河水等418个水     

神经网络测井解释系统

人工神经网络技术是一先进的计算机分析技术，它模拟人脑的神经元结构，以实现人脑对事物的分析功能。一个新的应用该技术的测井资料解释系统－神经网络测井解释系统，包括既相对独立又相互联系的三个子系统：样本数据整理、神经网络测井解释模型建立和测井资料处理。应用该系统可以建造高精度的各种地质参数的神经网络、测井解释模型和地层特性识别模型，用这些解释模型对测井资料进行处理，可以得到高精度的地质参数剖面，并对地层     

秦皇岛32-6油田单点系泊系统的安装和连接

秦皇岛32—6油田的单点系泊系统包括常规的导管架、上部结构、软刚臂、系泊支架和传输系统。导管架、上部结构和软刚臂分别是用浮吊吊装的。系泊支架是运到大连造船新厂后,用船坞龙门吊吊装在浮式生产储油装置的艏楼甲板上;浮式生产储油装置和单点系泊之间的海上连接,则是用浮吊、拖轮和各种绞车完成的。     

二滩工程导流隧洞堵头设计准则探讨

二滩水电站在导流隧洞堵头设计中，以模型试验、计算成果为基础，并结合国内外采用的设计原则和工程实例，对堵头的工作状态、合理长度、破坏机理等进行较深入的研究，提出“围压握裹”概念，探讨既有足够的安全性，又有利于取得缩短工期和减少工程造价综合效益的堵头设计准则，取得了有启发意义的成果。     

新型功能性粘结剂的合成与应用

本文主要介绍一种以漂珠为骨架材料的新型无机耐高温粘结剂的合成条件、特性与应用，并运用X－射线衍射分析对粘结剂的相组成进行分析。     

一种高可用性的计划任务管理方法

针对当前计划任务管理方法的缺陷,提出一种高可用性的计划任务管理方法。该方法采用集群技术,当系统发生故障时,不丢失计划任务,能够快速地恢复系统的正常运行。本文在研究Linux系统中的crontab和at的基础之上,将计划任务以执行时间分类,提高了计划任务执行的准确性,实现了对周期性的和非周期性的计划任务的统一管理。原型实验证明,该方法具有较高的可用性和性能。     

基于时序特征的黄河三角洲土地覆盖动态及驱动力分析

综合不同土地利用类型的Landsat影像时序特征和面向对象分割方法,分析1985-2018年现代黄河三角洲土地覆盖时空特征,探讨土地覆盖变化的驱动机制。结果表明:1985-2018年间研究区天然湿地面积大幅减少,共减少9.9847×104 hm²,其中沼泽和草甸湿地面积减少尤为明显,而人工湿地面积则逐年增加,年平均增加率达54.66%,主要是盐田养殖场和水稻种植面积的增大;社会经济因素对研究区土地覆盖的影响程度高于水文因素;输沙量是影响研究区土地覆盖变化的主要水文因素,实测径流量的减少进一步导致天然湿地向旱地类型转化;人口和GDP变化对人工湿地面积增加的正相关作用比较显著,而天然湿地面积的减少则与该两个指标的负相关关系比较明显。     

湿陷性黄土地区海绵城市建设湿陷性风险模拟评估研究

在湿陷性黄土地区开展雨水集中下渗的海绵城市建设面临着湿陷变形的风险,以黄土湿陷性较为严重的西咸新区空港新城临空产业区为例,采用数值模拟的方法模拟了研究区湿陷性黄土在不同设计降雨情况下的雨水集中入渗后的湿陷情况。应用GAST模型计算雨洪过程,并将降雨量下渗过程作为边界条件输入Midas GTS/NX软件来模拟黄土基础变形情况。通过分析5个典型黄土区因降雨下渗导致的湿陷量,发现其等级为Ⅱ级及以上,其中最严重情况下的雨水下渗深度为5.02~6.51 m,总湿陷量和自重湿陷量分别为468.18~1015.56 mm和88.99~239.03 mm,湿陷等级为Ⅲ级。可见局部集中下渗会导致较高的湿陷风险,故建议在湿陷性黄土地区海绵城市建设中应进行量化评估并合理规避湿陷风险。     

基于双层机器学习的业务流程剩余时间预测

近年来,流程挖掘技术不再局限于对事件日志的线下分析以实现对流程模型的改进,而更加关注如何为业务流程的优化提供在线支持.其中业务流程剩余执行时间的预测监控是流程挖掘中的关键研究问题,它能为相关者提供及时的预测信息,进而采取有效措施以减少流程执行风险(例如超过时间限制).当前剩余时间预测的研究仅考虑单个流程实例的内部属性,而忽略了多个实例共同执行对剩余执行时间所产生的竞争影响.为此,本文考虑多实例间的资源竞争,并将其作为预测的主要输入属性之一.此外,本文还通过分析历史事件日志选择出一些对当前流程实例执行时间有重大影响的关键活动,并将其也作为预测的输入属性之一.同时,为提高预测模型的精度和在复杂应用场景中的适应性,本文利用堆叠技术将XGBoost模型和LightGBM模型进行融合,构建出双层混合预测模型来完成对业务流程剩余时间的预测.在四个真实数据集上的实验表明,考虑了实例间属性以及关键活动属性的混合预测模型在平均绝对误差上比LSTM和XGBoost方法分别降低了11.6％和15.8％.