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1.
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。 相似文献
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3.
为了对水文现象有一个更好的了解,水文测量工作的科学性必须得到确切的保障。该文主要就水文探究测量工作,出现误差问题的原因进行分析和研究,例如:环境、设备、人员素质、测量方法和模型等;并探讨相对应的解决措施。 相似文献
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6.
为提高低碳铝碳耐火材料的力学性能,以≤1 mm的棕刚玉、Si粉和Carbores’P为原料,外加纳米NiO为催化剂,制备Al2O3-C基质试样,利用XRD、SEM、激光拉曼光谱研究纳米NiO对Carbores’P炭化产物的影响。以棕刚玉(粒度为5~3、3-1、≤1 mm)、电熔白刚玉粉、Si粉、鳞片石墨、Carbores’P、纳米NiO为原料制备低碳Al2O3-C试样,研究纳米NiO掺杂Carbore’P对试样力学性能的影响。结果表明:1400℃埋碳热处理后,添加纳米NiO能提高基质的石墨化度,促进碳纳米管和SiC晶须的生成;正是由于它们的生成,提高了Al2O3-C试样的致密度、常温强度和断裂前的位移量,使试样韧性增强。 相似文献
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8.
在石方爆破开挖过程中,为了在取得良好的爆破效果的同时,保证毗邻构筑物的结构安全,将爆破试验和过程震动监测结合起来,以现场爆破效果为依据,通过分析判断监测数据,对爆破参数进行调整。经多次试验,最终确定了具有良好爆破效果的爆破参数,可为类似工程提供借鉴。 相似文献
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以超临界二氧化碳(SCO_2)为工质的布雷顿循环相比于传统的水蒸气朗肯循环,具有更好的转换效率和经济优势。为了研究材料在SCO_2系统中的耐腐蚀性能,自主设计搭建了SCO_2循环腐蚀试验系统,对目前动力设备中常用的Cr-Mo-V合金钢、9%~12%Cr铁素体钢、奥氏体不锈钢和镍基高温合金等17种材料在600℃和700℃高温高压SCO_2介质中的耐腐蚀性能进行了测试和分析。腐蚀称重、扫描电镜和能谱分析的结果表明:材料的抗二氧化碳腐蚀能力与合金Cr含量呈正相关性,Cr-Mo-V合金钢和9%~12%Cr铁素体钢的腐蚀增重随时间呈现抛物线规律,在钢的表面和内部裂纹处均发生了渗碳;奥氏体不锈钢在短期内能保持一定的抗腐蚀能力,但长时后腐蚀增重严重;镍基高温合金在700℃、20 MPa下3 000 h后仍表现出良好的耐腐蚀性能。 相似文献
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