小波分析在地震资料分频处理中的应用

针对傅立叶变换在地震资料分频处理中的不足，开展了小波变换在地震资料分频处理中的应用研究。并运用Modet小波变换分析方法，采用恰当的小波滤波器组对大港地区的三维地震资料进行频谱分析处理，得到了不同尺度的地震资料，处理后的地震资料品质得到了明显改善，处理后的地震剖面同相轴变细，频带变宽，地震资料的分辨率得到了提高，对地震资料分频处理和解释具有重要的指导意义。     

隧道建设对地下水环境影响及对策措施

近日,在国家自然科学基金委员会正式公布的批准项目中,重庆市勘测院和武汉大学联合申报的国家自然科学基金项目“多特征融合与集成学习的城市高分辨率遥感影像变化检测”,和重庆大学合作的项目“融合机载LiDAR点云数据和GIS数据的城区违章建筑物智能3D识别方法研究”获得国家自然科学基金项目资助。     

翁牛特旗-库伦旗地区地下水资源及开发利用

内蒙古翁牛特旗-库伦旗一带为西辽河平原周边的严重缺水区：在地表水严重匮乏的干旱-半干旱地区，地下水一直是该区工业生产、城镇居民生活及农村人畜用水的主要水源，其合理开发利用十分重要。通过研究地下水资源的分布特点及开发利用条件，分析地下水资源供需平衡及用水现状，提出舍理开发利用地下水资源存在的主要问题及相应的对策与建议：加强对现有水文地质资料的综合研究，多渠道开辟新水源；为使目前人畜饮用水得到基本保障，实施一个村庄一眼井工程；积极推行地表水和地下水联合调度；加强立法和政府宏观调控：全面实施节水战略等。     

好氧反硝化生物脱氮研究进展

好氧反硝化新型生物脱氮理论的诞生,克服了传统生物脱氮工艺存在的不足,简化了流程,节省了投资和运行费用,提高了脱氮效率.初步探讨了好氧反硝化机理,从不同角度做了理论分析;阐述了有关好氧反硝化脱氮的研究进展;并对好氧反硝化应用前景做了展望,提出了好氧反硝化今后的研究方向重点应放在对好氧反硝化菌的筛选和驯化上,对于好氧反硝化的发生条件、反应中间产物及其反应机理等方面需要进行深入研究.     

高浓度氨氮废水好氧反硝化反应的基本条件

文章通过室内实验,对高浓度氨氮废水（垃圾渗滤液）间歇曝气,在只存在有机碳、无机氮的条件下进行好氧反硝化脱氮研究。实验结果表明：垃圾渗滤液中存在好氧反硝化土著微生物菌落;发生好氧反硝化的基本条件为在溶解氧充足的条件下间歇曝气;碳源不仅是厌氧反硝化所必须的,同样也是好氧反硝化的必要条件。     

油气长输管道工程环境影响评价特点浅析

文章介绍了长输管道工程建设内容,重点论述长输管道工程特点以及对环境影响的特点,提出环境影响评价的重点和评价方法,并对目前该类建设项目环境影响评价中存在的问题提出改进建议。     

垃圾渗滤液曝气生物处理中好氧氧反硝化现象探讨

通过试验,对垃圾渗滤液间歇曝气(曝气时D0为5.5～7 mg/L;停止时DO为1.1～5.5 mg/L),在仅有有机碳、无机氮的条件下进行好氧反硝化脱氮研究.试验结果表明:间歇曝气条件下,渗滤液中存在的好氧反硝化土著微生物茵落会成为优势菌种,在溶解氧充足的条件下,能够发生好氧反硝化反应,使得硝化和反硝化可以真正同步进行;外加碳源不仅是厌氧反硝化所必须的,同样也是好氧反硝化的必要条件;好氧反硝化的最佳曝气方式为间歇曝气.     

一个典型的地震"模糊带"的AVO检测

在M气田存在着地震“模糊带”，采用常规处理手段难以获得好的效果，为此利用AVO属性分析技术进行了异常检测。阐述了AVO属性分析技术的基本原理。AVO属性分析对叠前振幅有较高的要求，因此对实际地震资料进行了球面扩散、吸收补偿和地表一致性振幅补偿等处理，以保留入射角变化对叠前振幅的影响。属性分析采用了Shuey的简化Zoeppritz方程。在M气田的某2条交叉测线上存在着“烟囱效应”，对这2条测线进行了AVO属性分析，得到了P波、G波、拟泊松比和碳氢检测等AVO属性剖面。AVO异常对应时间剖面深度为1200ms的“亮点”振幅，表现为气藏特征，由此预测地震“模糊带”为储层含气后所致。     

垃圾渗滤液中好氧反硝化生物脱氮的最佳条件

对垃圾渗滤液间歇曝气(曝气时DO为5.5～7 mg/L;停止时DO为1.1～5.5 mg/L),在仅有有机碳、无机氮的条件下进行好氧反硝化作用.通过正交试验确定了好氧反硝化的最佳条件为水力停留时间168 h,DO为5.5～7 mg/L,有机碳源为乙醇,当有机碳源为乙醇时C/N为10.并得出影响好氧反硝化作用因素的重要性排序依次为C/N＞水力停留时间＞有机碳源＞DO.C/N是影响好氧反硝化的主要因素,对TN去除率有高度显著的影响;水力停留时间对TN去除率有显著影响;有机碳源对TN去除率有一定影响;DO对TN去除率没有显著影响.     

基于PC的舵机负载模拟系统辨识方法

负载模拟系统始终受到舵机运动的干扰和工程噪声的影响,因此需要有效的方法消除这些干扰对系统辨识的影响,为提高辨识结果准确性,提出了基于M序列的广义最小二乘参数估计算法,并设计了基于PC的实验方法和应用程序。仿真结果与实验结果表明该方法是有效和准确的。