埋藏深度对盐岩储气库溶腔变形的影响研究

以典型的单一溶腔盐岩地下储气库为例,采用ANSYS15.0建立了盐岩储气库计算模型,并通过ANSYS-FLAC3转换软 件将所建模型导入岩土通用计算软件FLAC3D中,最后通过FLAC3D模拟了七种不同埋藏深度情况下盐岩储气库溶腔的变形 情况。数值模拟结果为:随着埋藏深度的增加,盐岩储气库位移近似呈直线增加,盐岩储气库应力同样近似线性增加; 溶腔中上部及溶腔直径最大处位移及应力最大,溶腔变形最大。根据模拟结果,推荐类似本文所建的盐岩储气库埋藏深 度应控制在800～1 000 m为宜,才能保证其运行过程中最大位移不高于1.19 m,最大应力不高于80 MPa。尽管通过 FLAC3D模拟的盐岩地下储气库溶腔形状过于单一,与实际盐岩地下储气库具有一定距离,但是不乏代表性,同样能够为 盐岩储气库运营期间的安全稳定性提供有益的借鉴作用。     

干旱区城市化对生态系统碳库的影响——以乌鲁木齐市为例

城市化是影响区域生态系统碳循环的主要原因,也是评估生态系统碳循环的最大不确定因素。论文利用1990与2010年Landsat TM数据,基于V-I-S城市土地覆被模型和决策树分类法,获得乌鲁木齐土地变化时空格局;结合野外实测数据和文献检索得到研究区不同土地覆被类型的土壤与植被碳密度,估算了城市土地变化对生态系统碳库的影响。结果表明：1）1990—2010年间,乌鲁木齐城市不透水地表（impervious surface areas, ISA）以中部南部内部填充与北部扩张的形式约增加62%,主要占用农田（27%）与荒漠（62%）。2）乌鲁木齐市生态系统碳库主体（95%）分布在土壤中,城市土地覆被变化导致约25%的碳库损失,由农田、裸土/残存荒漠以及城市绿地转变为ISA解释了68%的土壤有机碳和63%的植被碳损失量,其空间分布与ISA的扩张相一致。城市植被及其土壤具有较高的碳密度,合理的城市规划可以抵消部分因土地变化而损失的生态系统碳。     

新疆阿尔泰山森林生态系统碳密度与碳储量估算

为科学评估新疆森林碳汇功能提供更准确的基础数据,论文基于在阿尔泰山布设的35个样地实测数据,参考2011年新疆森林资源清查资料,研究了我国境内阿尔泰山森林生态系统碳储量、碳密度及其空间分布特征。结果表明：1）阿尔泰山森林生态系统平均生物量为126.67 t·hm^-2,各组分生物量大小排序为：乔木层（120.84 t·hm^-2）>草本层（4.22 t·hm^-2）>凋落物层（1.61 t·hm^-2）,乔木各器官中,干、根、叶和枝分别占乔木生物量的50%、22%、16%和12%,干所占比例最大;林龄对植被生物量影响显著,生物量随林龄的增长而增加;2）生物量平均含碳率在0.40~0.53范围内,各组分、乔木各器官含碳率均不同,且林龄对含碳率影响显著;3）阿尔泰山森林生态系统碳密度为205.72 t·hm^-2,碳储量为131.35 Tg,其中土壤层、乔木层、草本层和凋落物层碳储量分别为86.67、43.09、1.03、0.56 Tg,土壤层和乔木层碳储量分别占阿尔泰山森林生态系统总碳储量的66%和33%,构成阿尔泰山森林生态系统的主要碳储存库;不同龄级的碳储量表现为成熟林最大,过熟林次之,两者合计占生态系统总碳储量的61%;4）阿尔泰山森林生态系统碳密度整体呈南高北低分布,是由西北—东南不同的环境因子影响所致。     

地下储库掘进爆破地表震动角度效应分析

为确定地下工程爆破掘进对地表建筑震动影响,采用TC-4850型爆破测振仪对地表周围建筑物进行实时监测。通过对振动速度监测数据与爆源距以及装药量之间的关系进行分析,研究地表振动特性及变化规律。研究结果表明:掌子面掘进前方地表振速监测数据进行拟合,相关性较好,而掘进后方则相关性较差;爆源距与掌子面在水平面投影夹角越小,监测数据相关性较强,而该夹角越大监测数据相关性较差;在掌子面后方,爆源距在水平面投影越是接近于垂直掌子面,地表振速越高,具有放大效应。     

水库泄洪闸下溪流深潭氮磷营养盐滞留特征及动力学模拟

为解析水库泄洪闸下溪流深潭氮磷营养盐滞留特征,选择NaBr为保守示踪剂,分别以NH₄Cl和KH₂PO₄为添加营养盐,在合肥板桥河源头溪流开展野外示踪实验,据此估算氨氮（NH₄⁺）、磷酸盐（PO₄^3-）营养螺旋指标,识别主流区和暂态存储区NH₄⁺、PO₄^3-滞留贡献水平,模拟深潭地貌的氮磷吸收动力学特征.结果表明,深潭具有较好的氮磷滞留潜力,且对PO₄^3-的滞留潜力超过NH₄⁺;暂态存储区对NH₄⁺的滞留贡献率平均为91.49%,表明NH₄⁺滞留主要发生在暂态存储区;主流区对PO₄^3-的滞留贡献率平均为96.09%,意味着主流区是PO₄^3-滞留的主要场所;Michaelis-Menten（M-M）方程可以较好的模拟深潭氮磷滞留动力学效应,模拟得到的最大吸收速率U_max-NH₄、U_max-PO₄均值分别为0.48、0.08 mg·m^-2·s^-1,半饱和常数K_m-NH₄、K_m-PO₄均值分别为0.26、0.19 mg·L^-1.     

无常规水文监测高寒湿地纳帕海水量波动模拟分析

论文以无常规水文监测高寒湿地纳帕海为例,基于流域产汇流的时滞效应,建立了湿地区气候因子(日累计降水量)与水文因子(湿地明水量)之间的经验关联模型,以模拟湿地水文情势的波动。研究首先通过对1990-2011 年不同时相的48 期纳帕海湿地Landsat TM/ETM+遥感数据进行解译,提取明水景观变化信息;再利用研究区1988-2011 年逐日降水数据经过统计计算后生成的不同时间步长日累计降水量与48 期明水面积序列进行回归分析,筛选出最佳时间步长日累计降水量并获得其与明水面积之间的经验关联模型;进而借助纳帕海湿地明水面积与明水量之间的经验方程建立湿地明水量-最佳日累计降水量关联模型。模拟结果表明:8-9 月是纳帕海湿地的主汛期,9 月多年平均明水量可达866.11×10⁴ m³;干、湿季明水量差异较大,干季平均明水量为95.91×10⁴ m³。上述模拟结果能够与遥感影像解译所获取的信息和实地调查信息保持基本一致,说明此模型能够较好地模拟研究区水文情势波动,为无监测高寒湿地水文情势研究提供了一种新的思路,同时也为该地区湿地洪灾防范提供了数据基础和方法指导。     

生活污水为主要补给源的城郊排水沟渠氮磷滞留特征

为揭示生活污水补给影响下排水沟渠氮、磷滞留特征,以合肥市城郊结合部的关镇河支渠为对象,以NH₄Cl和KH₂PO₄为添加营养盐,以NaCl为保守型示踪剂,开展5次现场示踪试验. 在此基础上,利用OTIS(one-dimensional transport with inflow and storage)模型估算D(扩散系数)、A(渠道过水断面面积)、A_s(暂态存储区断面面积)、α(暂态存储交换系数)、λ(主流区溶质一阶吸收系数)和λ_s(暂态存储区吸收系数);并利用营养螺旋原理,计算营养盐的S_w(吸收长度)、V_f(吸收速度)和U(吸收速率)等. 结果表明:①A_s/A具有随流量减小而增大的变化特征,平均值为0.35;5次试验得到的α均处在10-3数量级水平,平均值为2.49×10-3 s-1. ②S_w-NH₄和S_w-PO₄(分别表示NH₄-N和PO₄-P的S_w,下同)均较大,最大值分别达934 020、47 518 m,意味着关镇河支渠已基本不具备氮、磷滞留能力;而S_w-NH₄和S_w-PO₄均不同程度地出现负值,表明该支渠还具有“源”的作用. ③V_f-NH₄与河水平均深度、渠道流量均呈显著负相关,V_f-PO₄和U-PO₄与渠道水面宽度均呈显著正相关. ④NH₄-N和PO₄-P的营养螺旋指标与其相应质量浓度背景值无明显相关性.      

梵净山不同森林植被生物量、净生产量、碳储量及空间分布特征

为做好梵净山国家级自然保护区森林植被保护,摸清自然保护区森林植被资源家底,采用2016年第四次森林资源规划设计调查数据及变更至2019年的森林资源数据,计算和分析保护区内森林植被生物量、净生产量、碳储量。梵净山8种森林类型的总生物量为443.72×10⁴t,总碳储量为219.80×10⁴t,总生长量为29.75×10⁴t·a^?1,总凋落量为18.65×10⁴t·a^?1,总净生产量为48.40×10⁴t·a^?1,总生物量、总碳储量较大的是栎林,较小的是铁杉林,桦木林、阔叶混交林、马尾松林、软阔林、杉木林和硬阔林居中;平均碳密度为48.86 t·hm^?2,依次为:桦木林>阔叶混交林>栎林>硬阔林>软阔林>马尾松林>杉木林>铁杉林;总生长量、年凋落量、净生产量较高的是栎林、硬阔林,较低的是马尾松林、阔叶混交林和铁杉林,3种森林类型合计比例不到10%;在龄组中的分配依次为:中龄林>近熟林>成熟林>幼龄林>过熟林。在不同海拔中,梵净山森林植被生物量、碳储量、生长量、凋落量和净生产量主要分布在海拔1201—1800 m,其分布比例分别为50.39%、50.38%、49.21%、50.08%和49.54%;在不同坡向中,梵净山森林植被生物量、碳储量、生长量、凋落量和净生产量主要分布在南坡和北坡,二者合计比例大于60%。     

Targeting for optimal grid-wide deployment of carbon capture and storage (CCS) technology

Carbon capture and storage (CCS) techniques are considered as one of the promising approaches to reduce carbon dioxide (CO₂) emissions from fossil fuel based power generation, which still accounts for a significant portion of greenhouse gas emissions in the world. CCS technology can be used to mitigate greenhouse gas emissions, with the additional advantage that it allows continuing use reliable and inexpensive fossil fuels. However, CCS retrofit entails major capital costs as well as a reduction of overall thermal efficiency and power output. Thus, it is essential for planning purposes to implement the minimal extent of CCS retrofit while meeting the specified carbon emission limits for the power sector. At the same time, it is necessary to plan for compensatory power generation capacity to offset energy losses resulting from CCS retrofit. In this paper, an algebraic targeting technique is presented for planning of grid-wide CCS retrofits in the power generation sector with compensatory power. The targeting technique is developed based on pinch analysis. In addition, the proposed methodologies are illustrated through case studies based on grid data in India and the Philippines. Sensitivity analysis is carried out to determine the suitable CCS technology and compensatory power source which satisfy emission limits.     

Fuzzy optimization of multi-period carbon capture and storage systems with parametric uncertainties

Carbon capture and storage (CCS) is an important technology option for reducing industrial greenhouse gas emissions. In practice, CO₂ sources are easy to characterize, while the estimation of relevant properties of storage sites, such as capacity and injection rate limit (i.e., injectivity), is subject to considerable uncertainty. Such uncertainties need to be accounted for in planning CCS deployment on a large scale for effective use of available storage sites. In particular, the uncertainty introduces technical risks that may result from overestimating the limits of given storage sites. In this work, a fuzzy mixed integer linear program (FMILP) is developed for multi-period CCS systems, accounting for the technical risk arising from uncertainties in estimates of sink parameters, while still attaining satisfactory CO₂ emissions reduction. In the model, sources are assumed to have precisely known CO₂ flow rates and operating lives, while geological sinks are characterized with imprecise fuzzy capacity and injectivity data. Three case studies are then presented to illustrate the model. Results of these examples illustrate the tradeoff inherent in planning CCS systems under parametric uncertainty.