基于Modflow和时间序列法的汝州市温泉镇地热可开采量预测

浅层地热资源作为一种埋藏浅、便于开发且清洁环保的可再生新能源,广泛分布于我国中东部的平原地区.为准确预测浅层地热的可开采量,以河南省汝州市温泉镇为例,将三维可视化地下水流建模软件Visual Modflow模拟出的浅层地热储层结果与常规时间序列法计算出的地热可开采量相比较,深入探讨两种方法主要的优缺点,并预测出研究区地热流体的最大可开采量应在2400～3432 m3/d之间.研究结果对当地地热资源的可持续开发利用提供了重要参考依据,同时表明将数值模拟法应用于浅层地热的勘查分析具有重要的价值.     

车辆轴载作用下半刚性基层沥青路面破坏潜力分级

针对不同轴载对半刚性基层沥青路面的潜在破坏能力问题,提出一种根据不同轴载作用下路面力学响应为标准的路面破坏分级方法。该方法应用弹性层状体系理论分析了不同轴载作用下的半刚性基层沥青路面力学特性,通过计算沥青层的抗剪强度、半刚性基层的拉应力和各结构层的压应力,并与标准轴载作用下结构层力学特性进行了比较,辅以各结构层的设计允许应力值,得到不同轴载作用下的路面破坏潜力表。通过对某公路安徽段实测数据的分析表明,该方法可以有效地实现不同轴载对半刚性基层沥青路面的潜在破坏能力分析。     

黄土塬深部区煤层三维地震勘探难点及对策

三维地震勘探技术在煤炭采区得到了广泛应用。黄土塬区存在地表条件复杂静校正困难等问题;从而造成的地震激发层位复杂、地震波衰减快、资料信噪比低等特点,给三维地震勘探带来巨大困难和挑战。分析了黄土塬区地震勘探存在的技术难题,从采集参数和处理模块的角度出发,采取针对性的技术对策,应用动态解释和属性分析等技术,在黄土塬区三维地震勘探中取得了较好的应用效果。     

Web应用中的SQL注入攻击与防护方案研究

SQL注入是Web应用中常见的一种攻击方法,危害性极大,网络开发工程师通过严密的编程和设计,可以避免该类攻击的发生。该文介绍了SQL注入的攻击方法,并提出了一个基于JSP tomcat5 SQLServer2000应用的防护模型,经过适当修改也可以用于其他类型的Web应用中。     

全数字高密度三维地震勘探中地震属性预测煤层厚度的应用

地震勘探的综合属性分析是解决煤层厚度预测的有效手段,全数字高密度三维地震勘探通过小面元、宽方位角、高覆盖次数和数字检波器全频接受等优势,能够采集到质量全面提高的原始资料,针对性处理后得到“高分辨率、高信噪比、高保真度”的三维数据体。结合淮北某矿区实例介绍了全数字高密度三维地震中地震属性预测煤层厚度的应用。经过地震属性的提取、标准化、优化以及地质转化后,得到了包括振幅类属性、频率类属性、相位类属性、谱统计类属性等在内的6种地震属性,6种属性经过多元回归计算得到区内煤厚变化。预测煤厚与钻孔煤厚的交汇情况显示,煤厚预测效果较好。     

矿井涌水对大气降水响应的非线性研究

矿井涌水量是煤矿安全生产的一个重要基础性指标,深部矿井涌水量与地表水、地下水之间的定量关系一直是水文过程研究的一个难点问题。本文采用Mann-Kendall检验法、R/S分析法、GM(1,2)模型和现场分析等方法,以平煤七矿为例,研究矿井涌水量对降水量变化的响应。结果表明:降水量序列Hurst指数为0.367 7,该序列具有反持续性,其平均循环周期为5个月;涌水量序列Hurst指数为0.897 3,该序列具有正持续性,其平均循环周期为20个月;降水量对矿井涌水量的影响滞后1.5～3个月。以此为基础建立矿井涌水量的GM(1,2)预测模型,预测精度达到了94.25%。该模型对同类型矿井涌水量预测具有借鉴价值。     

气提泵在喷嘴板脉冲萃取柱中的应用

以30%TRPO/煤油溶液和1mol/LHNO3溶液为体系,研究气提泵在柱径100mm喷嘴板脉冲萃取柱中的应用规律。实验结果表明：设计的水相进料气提泵、有机相进料气提泵和水相出料气提泵的液体流量和气体流量均满足线性操作;特别是脉冲萃取柱分散相存留分数与水相吹口气提泵的浸没度之间也呈线性关系,并结合吹气法在线测量技术,可实现对脉冲萃取柱稳定操作进行有效控制。     

特殊观测系统在东部地表复杂区三维地震勘探中的应用研究

以山东JZ矿三维地震野外资料采集为例,讨论了我国东部地区复杂地表条件下特殊观测系统的应用与研究。针对勘探区内村庄等障碍物密集的情况,采用克朗地震采集系统进行特殊观测系统设计,与原观测系统对比,特殊观测系统能够保证障碍物下目的层的覆盖次数,得到准确和完整的野外数据资料。     

基于模块化神经网络的汽车轮胎接触面压力模型

针对汽车轮胎与路面接触面压力测量问题,提出了一种基于模块化神经网络的轴载、胎压与接触面压力的关系模型.该模型首先将样本进行模糊聚类,针对不同的轴载、胎压信息,构造基于距离测度的隶属函数,通过模糊判别实现该信息子网络的在线选择,提高神经网络对信息处理的自适应性.对合肥市某公路的轴载检测样本的测试结果表明,基于模块化神经网络的接触面压力模型在精度上优于经验模型,环境适应性也有一定程度提高.     

混沌理论与BPNN耦合的径流中长期预测模型

受诸多因素的影响,径流时间序列具有非线性和混沌特征。单一的BPNN模型可以进行径流的中长期预测,但存在对径流影响因素量化不够的缺点;单一的混沌模型可以量化径流的影响因素,但只能实现短期预测。为此建立了混沌理论与BPNN耦合的径流中长期预测模型。针对黑河上游莺落峡水文站1944-2017年的径流序列,利用混沌理论计算了径流序列的延迟时间τ、嵌入维数m和最大Lyapunov指数λ_(max),并进行了径流序列的相空间重构,以此确定BPNN的输入层神经元个数、取值和预测的周期时长;利用BPNN对1944年1月-2012年12月的径流量数据进行训练,建立了混沌-BPNN和混沌-BPNN等维递补两种预测模型;以2013年1月-2017年12月(5 a)的径流量进行模型验证。结果表明:混沌-BPNN等维递补模型的预测精度达到了91.84%,预测效果较好。混沌理论与BPNN耦合的径流预测模型将两种方法的优势互补,尤其是混沌-BPNN等维递补模型,在补充新信息的同时剔除因系统发展而使特征意义降低的老数据,减小了BPNN训练的时间跨度,提高了预测精度,为径流的中长期预测提供了新的有效方法。