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加卸载响应比理论应用于堆积层滑坡预报 总被引:1,自引:0,他引:1
加卸载响应比理论是一种用于研究非线性系统失稳前兆和进行失稳预报的新理论,目前主要用于地震预报方面.对将该理论应用于探索滑坡前兆和滑坡中期预报作了探讨.降雨是影响斜坡稳定性的外部因素中最常变化的因素,也常是滑坡的诱发因素.针对降雨在堆积层滑坡孕育、发生过程中的关键作用,以降雨变化作为加卸载手段,建立了降雨型堆积层滑坡的加卸载响应比预测模型,并以新滩滑坡为例进行了预报.结果表明,文中提出的加卸载响应比方法可作为滑坡预报的手段,且在某些方面它比常规预报方法更具优势. 相似文献
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为了满足严苛的污水排放标准,采用中试试验比对的方法,考察了4种石化污水提标处理工艺的特点和实际效果。针对炼化污水及烯烃污水的不同水质,分别确定了"均质调节罐—反硝化滤池(DNF)—臭氧反应池—生物活性炭滤池—高密度澄清池"及"均质调节罐—中和池—高效生物反应池—高密度澄清池"的不同处理方案,并实施了工业应用。实际运行结果显示,两套提标改造装置的处理效果能够达到《城镇污水处理厂污水综合排放标准》(DB 12/599—2015)的要求(COD≤30 mg/L,TN≤10 mg/L,ρ(NH_3-N)≤1.5 mg/L,TP≤0.3 mg/L)。 相似文献
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采用正交试验研究萃取剂类型、萃取剂体积、分散剂类型、分散剂体积、溶液pH值、离子强度和萃取时间对水样中痕量十溴联苯醚(decaBDE)分散液液微萃取(DLLME)回收率的影响.结果表明,离子强度对萃取回收率(ER)的影响非常显著,而分散剂体积与萃取剂体积交互作用的影响不显著.通过极值法确定的decaBDE分散液液微萃取条件下的萃取回收率为88.24%.以正交试验数据为训练样本,以分散剂体积、萃取剂类型、pH值、离子强度及萃取时间为输入,萃取回收率为输出,建立了影响decaBDE分散液液微萃取的BP神经网络模型.模型检验样本预测输出值和试验值的决定系数为0.873 4,表明模型可以预测水样中decaBDE分散液液微萃取的回收率.采用遗传算法工具箱对建立的BP神经网络模型进行优化求解,得到的优化分散液液微萃取条件下的decaBDE萃取回收率平均值为99.94%,比通过极值法确定的萃取回收率提高10%以上. 相似文献
859.
通过试验研究,建立了硝酸-高氯酸消解,原子荧光法测定生活垃圾堆肥产品中的砷.该方法的检出限为0.06mg/kg(按称取0.5g试样消解定客至50ml计算),用于不同地域堆肥样品中砷的测定,其相对标准偏差(RSD)均在8.99%以下.加标回收率介于89.0%~107.0%之间. 相似文献
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