柳林泉域岩溶水水化学及碳硫同位素特征

以2011年5月的同位素取样及水化学分析资料为基础,利用Piper三线图和同位素测年、示踪等方法,分析了柳林泉域内岩溶水的水化学和碳硫同位素特征。结果表明,沿泉域的补给区—径流区—排泄区—滞流区一线,岩溶水离子含量由碱土金属离子、弱酸为主逐渐过度到以碱金属离子、强酸为主;水化学类型由HCO3 Ca·Mg型向Cl·SO4 Na型转变;岩溶水14C年龄由现代水增加到7 000年左右;岩溶水放射性流速由5.72 m/a减至0.68 m/a,减少了8.4倍;岩溶水中34S含量与石膏中的34S含量接近,结合当地的水文地质条件,可推测岩溶水中硫酸根离子主要来源于中奥陶统石膏岩的溶解。     

基于Speech SDK的语音控制应用程序的设计与实现

分析了微软Speech SDK5．1里语音应用程序接口(SAPI)的结构和工作原理，提出了语音控制应用程序的设计方法，并以“Z Z智能教学平台的语音识别接口”的设计为例，展示了这类系统的主框架和关键技术。     

PHTHALIMAX-H4型四段床催化剂在苯酐生产中的应用

通过对新型催化剂PHTHALIMAX—H4型四段床催化剂在苯酐生产中的应用，进一步论述了开、停车过程中应注意的事项和操作要点。     

小议LF-30 DOTP增塑剂基本工艺流程优化设计

本文从酯化、脱醇、中和水洗、汽提干燥、过滤、废水处理六个工序探讨了LF-30 DOTP增塑剂基本工艺流程设计，分析探讨LF-30 DOTP工艺的技术性工作通路。结合实际对基本工艺的如何优化和稳定提出有益建议。     

基于GRNN的冻融期土壤蒸发预测

基于2017～2018年冻融期实测大田土壤蒸发数据和日气象数据,采用主成分分析法与广义回归神经网络(GRNN)相结合的方法对土壤蒸发量进行预测。即先利用主成分分析法提取影响冻融期土壤蒸发的7个主要因子,将其作为GRNN模型的输入变量,土壤蒸发量作为输出变量;再利用10折交叉验证法选取的最佳光滑因子建立GRNN土壤蒸发预测模型。结果表明,GRNN模型预测值与实测值拟合程度较高,R~2为0.982、均方根误差为0.014mm/d、平均相对误差为5.281%、平均绝对误差为0.010mm/d,模型模拟精度较高,可用于冻融期土壤蒸发预测。     

齿墩内表面不同的两种体型齿墩式内消能工的数值模拟

为了研究两种体型齿墩式内消能工对管道内部水力特性的影响,采用FLUENT软件中的κ-ε数学模型模拟分析了齿墩内表面为平面(体型Ⅰ)和齿墩内表面为圆曲面(体型Ⅱ)两种体型消能工的流场、压力场、紊动能及水力参数等.结果 表明,相同流速下齿墩内表面由曲面变为平面会扩大压强变化段长度和减小消能工出口处低压区的压强,且在大流速时...     

晋城市水资源开发利用存在的问题及防治对策

在分析晋城市水资源形成条件的基础上，阐述了水资源开发利用现状，探讨了地下水的不合理开发利用引发的环境问题，并提出防治对策，为当地水资源科学管理及经济的可持续发展提供依据。     

柳林泉流量动态模拟及衰减原因分析

以柳林泉域泉流量及降水量的系列资料为基础,分别建立了基于灰色理论的GM(1,1)模型、GM(1,1)残差周期修正模型和不同方案下的多元线性回归模型,模拟预测了泉流量动态,并对泉流量衰减原因进行了分析。结果表明:残差周期修正后的GM(1,1)模型优于多元线性回归模型;还原泉流量下的回归模型较实测泉流量下的回归模型拟合误差大但预测误差小;柳林泉流量的衰减过程分为两个阶段,1990年以前大气降水减少是泉流量衰减的主要原因,1990年以后泉流量的衰减则是大气降水减少和人工开采量增大共同作用所致。     

太原地区大气降雨的氢氧同位素特征研究

大气降雨中氢氧同位素特征的研究是利用同位素理论研究水循环的基础。为了研究太原地区大气降雨的水汽来源、当地大气降水线及降雨过程中的蒸发效应,利用观测数据对太原地区大气降雨中氢氧同位素特征进行了分析。结果表明:在当地季风气候的影响下,大气降雨中的同位素组成具有明显的季节性变化;氘盈余值的变化范围较大,说明形成当地降雨的水汽来源区的空气湿度变化较大;研究区降雨主要来源于海洋,当地地表水体的蒸发对当地大气降雨几乎无影响;当地大气降水线的斜率小于全球大气降水线,但大于蒸发线,说明雨滴在降落的过程中发生了一定程度的蒸发。研究结果可为太原地区地表-地下水循环的研究提供一定的依据。     

基于结构信息的RPCA图像去噪

图像在采集、存储和传输过程中不可避免地受到噪声攻击。鉴于无噪声图像对象形成的物理机理,在灰度图像中不同对象总是通过子块结构及其空间分布特性表征出来。子块结构具有某种规律或周期的像素变化,而噪声的分布表现出随机特性。为了在抑制噪声的同时保护对象结构,文中提出基于结构信息的鲁棒主成分分析(RPCA)图像去噪方法。该方法从高质量的图像集中提取结构信息样本,建立结构信息基元库,对不同结构信息基元集分别进行RPCA变换,挖掘其稀疏表示的变换核函数,用于图像去噪。实验表明,基于结构信息的RPCA图像去噪方法在去除噪声的同时,能有效保护图像的结构信息。