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1.
2.
为弄清贵安新区东部区域岩溶地下水水化学特征,根据研究区采取的50组和收集的68组水样的水化学测试结果,利用SPSS、ArcGIS、MapGIS、Origin等软件,对水质参数相关性及主要离子空间分布进行分析;采用舒卡列夫分类法、Piper三线图、Gibbs图、离子比值图等对研究区的水化学特征进行了分析。结果表明:①研究区Ca2+、HCO3-为优势离子,Na+、SO42-、F-、NO3-有强烈的空间变异性,溶解性固体总量(TDS)与各组分相关性较好;②地下水类型以HCO3-Ca、HCO3-Ca·Mg、HCO3·SO4-Ca型水为主,其中HCO3-Ca·Mg型水占比最大为32.2%;③Mn、Fe、Al、NH4+等超过地下水质量标准,主要分布在三叠系安顺组(T1-2a)、大冶组(T1d)含膏盐地层,Mn超标达8.47%;④地下水处于岩石风化控制区,含岩盐地层溶滤起主导作用且发生阳离子吸附作用,主要水岩作用为碳酸盐岩溶解,碳酸岩盐是Ca2+和HCO3-的主要来源。该研究为今后岩溶地下水资源的开发利用与保护提供依据。 相似文献
3.
不同涂膜处理对水蜜桃常温贮藏品质的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
以水蜜桃为试验材料,研究壳聚糖、海藻酸钠、普鲁兰多糖浸泡涂膜处理对水蜜桃采后常温下(28℃)贮藏品质的影响,定期测定各项生理指标。结果表明,与对照组相比,3种涂膜处理均能在不同程度上抑制水蜜桃果实的腐烂过程,维持贮藏期果实的品质。海藻酸钠涂膜处理果实能够显著降低果实的腐烂率(比对照组降低40%),同时维持果实硬度、延缓丙二醛含量的上升;壳聚糖涂膜处理在控制果实失重、抑制多酚氧化酶活性方面则优于海藻酸钠和普鲁兰多糖;3种涂膜处理在维持可溶性固形物含量、抑制呼吸方面无显著差异。1%海藻酸钠涂膜处理由于能够显著抑制果实腐烂,延长果实的货架期,保鲜效果相对最佳。 相似文献
4.
随着可再生能源的大规模接入,可再生能源和负荷不确定因素给微电网优化调度带来了新的挑战.提出基于模型预测的微电网分层调度模型,采用分层模型预测控制策略实现"源–网–荷–储"的日内协调运行.日内优化层以运行成本最小为目标函数,为日内修正层提供参考值.日内修正层以修正后的调度计划与参考值偏差最小为目标函数,并根据预测输出与实测输出间的误差构成反馈环节,以解决不确定因素对优化调度的影响.同时,为改善计算速度和精度,在模型预测控制中引入改进鲸鱼优化算法.算例结果表明,基于模型预测的微电网日内分层调度策略具有较好的可行性和有效性. 相似文献
5.
试验旨在研究常温条件下纳米TiO_2/海藻酸钠复合涂膜处理对水蜜桃的保鲜效果,以期为采后水蜜桃的贮藏保鲜提供新方法。以江苏省张家港市的凤凰水蜜桃为试验材料,采用纳米TiO_2/海藻酸钠复合涂膜处理,于常温(28±1℃)条件下贮藏,每1 d测定水蜜桃的感官品质、失重率、硬度、可溶性固形物含量、丙二醛含量及多酚氧化酶活性各项指标,试验跨度为7 d。结果表明,纳米TiO_2/海藻酸钠复合涂膜保鲜效果优于单一海藻酸钠涂膜,显著优于空白对照(p0.05)。在贮藏第7天,水蜜桃的失重率、MDA含量和PPO活性分别低于对照组60.55%, 60.27%和42.42%,呼吸高峰由第4天推迟至第6天,硬度和可溶性固形物分别高于对照组68.57%和16.67%。纳米TiO_2/海藻酸钠复合涂膜处理可有效维持水蜜桃的感官品质,减少水蜜桃水分的散失,减缓水蜜桃可溶性固形物含量的降低,同时抑制水蜜桃MDA含量的增加和PPO活性的升高,因此可作为一种新方法在水蜜桃保鲜领域进行推广使用。 相似文献
6.
7.
固体火箭发动机水下超音速射流数值研究 总被引:3,自引:0,他引:3
固体火箭发动机水下点火射流是高温高压条件下复杂的多相流过程,为研究其流场特性与推力特性,选取扩张比分别为3.4和14.0的拉瓦尔喷管模型进行数值模拟。采用计算流体力学方法分析高速燃气超音速射流过程的流场与推力演化过程,揭示高温高压气体与水环境之间的相互作用规律。结果表明:固体火箭发动机水下射流流场结构与推力特性呈周期性变化,根据流场特征可分为颈缩、胀鼓、回击3个阶段;水环境与射流气体之间的相互作用是导致背压振荡的直接原因,同时导致激波运动、动量推力与压差推力的振荡。对比两种扩张比喷管的射流可知,扩张比为14.0的喷管射流形貌与流场结构的周期性变化更明显,扩张比为3.4的喷管背压振荡频率高、周期性特征弱、推力更稳定。 相似文献
8.
9.
以重介质旋流器技术为核心,重点论述了重介质旋流器选煤技术特征和参数设定,并分析了影响重介质旋流器工作性能的因素,结合工程实际研究了重介质旋流器的有压和无压给料问题,从而提高重介质旋流器选煤技术应用效率。 相似文献
10.
针对软件缺陷预测时缺陷数据集中存在的类别分布不平衡问题,结合上采样算法SMOTE与Edited Nearest Neighbor (ENN) 数据清洗策略,提出了一种基于启发式BP神经网络算法的软件缺陷预测模型。模型中采用上采样算法SMOTE增加少数类样本以改善项目中的数据不平衡状况,并针对采样后数据噪声问题进行ENN数据清洗,结合基于启发式学习的模拟退火算法改进四层BP神经网络后建立分类预测模型,在AEEEM数据库上使用交叉验证对提出的方案进行性能评估,结果表明所提出的算法能够有效提高模型在预测类不平衡数据时的分类准确度。 相似文献