基于GR4J-LSTM混合模型的洪水预报研究

为提高洪水过程预报的准确性，将概念性水文模型GR4J (modèle du Génie Ruralà4 paramètres Journalier)的预报流量耦合到长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network, LSTM)中，构建了GR4J-LSTM混合模型，并与GR4J、LSTM模型进行对比。基于2012～2019年陆水水库汛期与洪水事件相关的数据集，并结合欧洲中期天气预报中心的3 h预报降水产品，驱动GR4J-LSTM混合模型，预报陆水水库3～12 h预见期的入库流量。最后采用平均影响值(Mean Impact Value, MIV)算法评估输入变量的相对重要性。结果表明：GR4J、LSTM和GR4J-LSTM模型均具有较好的模拟预报能力，但GR4J-LSTM混合模型的预报性能最优，既可以学习GR4J模型的产汇流过程，又提高了洪水预报的精度。研究成果可为洪水预报方案制定提供参考。     

基于互联网的基础课程线上线下教学实践

阐述课程教学中的线上线下混合教学模式，存在的问题，应对的措施，通过对现有网络资源的充分利用，将前沿理论知识以及行业热点融入线上课程教学中，从而促进对于课程的主动学习。     

两种混合单元混合机理的数值模拟

为了研究SV型和SX型混合单元在全静态乳化器的混合机理,使用群体平衡模型对乳化器内部流场进行模拟分析。结果表明,SV型与SX型混合单元的混合机理是油相与水相材料通过混合单元时其空间流动方向改变,在流场内形成大量的漩涡,从而达到乳化的目的;通过比较流体在经过SV型和SX型混合单元后的水相索特平均直径(d_(32)),得出SV型混合单元的乳化效果更强,但同时消耗更多的能量,压降更大。     

库水温自动化监测方案的设计及应用

为了研究某在线调蓄水库冬季的水温调节问题，分析水库水温的垂向变化及时空分布规律，特在某水库制定水温自动化方案并予以实施。首先采用先进的进口设备温深仪CTD调查水温沿深度的分布情况，以确定传感器的安装深度。再将温压一体传感器按设计位置固定在钢缆上，采用水温自动化设备采集不同深度的水温数据，并实时上传到水温数据平台进行分析和展示。经过2020—2021年4个月的数据观测，该水温自动化监测系统运行正常，已取得了一个冬季完整的水温数据，初步了解冬季水温变化规律及垂向水温分布情况，对解决调蓄水库的水温调节问题具有一定的参考价值。     

轻烧煤矸石混合电子含氟污泥制备混合材及其对水泥性能的影响

直接轻烧电子含氟污泥用作水泥混合材存在火山灰活性不高、标准稠度需水量大等问题，本文利用煤矸石作为电子含氟污泥的硅铝质补充来源，将电子含氟污泥和煤矸石混合后轻烧制备水泥混合材，通过强度活性指数、水泥力学强度、水泥标准稠度需水量、凝结时间、粒度分布等指标以及X射线衍射和扫描电镜等试验，探究了轻烧煤矸石混合电子含氟污泥制备水泥混合材对水泥性能的影响。结果表明:与直接轻烧电子含氟污泥制备的水泥混合材相比，煤矸石混合电子含氟污泥后轻烧制备的水泥混合材，可改善水泥的颗粒级配，降低水泥的标准稠度需水量，提高水泥混合材的活性和所配制普通硅酸盐水泥强度，但会使水泥的初凝时间延长、终凝时间缩短。