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1.
在煤层增透方面,穿层水力扩孔冲出煤量主要依据经验以及遵循“能冲尽冲”的原则,致使串孔现象严重,针对这一问题,采用理论分析、数值模拟结合工程试验的方法,阐明了串孔致因机理和串孔前后扩孔孔硐内负压损失分布特征,构建了考虑吸附膨胀应力和Klinkenberg效应的扩孔孔硐附近煤体瓦斯流动流-固耦合数学模型,利用Comsol软件,模拟了不同冲煤量下扩孔孔硐附近煤体所受应力分布和煤体渗透率的变化情况。研究结果表明:随着煤体不断被冲出,孔硐有效抽采半径相对变化率呈现衰减趋势;扩孔孔硐附近最大主应力呈现先急剧减小再增大,然后降低直至原始应力大小的趋势;渗透率的变化趋势与最大主应力恰好相反;扩孔孔硐周围煤体渗透率的增加主要受煤体的径向位移所控制,孔硐周围煤体大幅径向位移会产生串孔现象,渗透率虽得到大幅度提高,但瓦斯抽采效果和安全采掘很难保证,需要厘定出水力扩孔合理冲出煤量。  相似文献   
2.
In terrain analysis and hydrological modeling, surface depressions (or sinks) in a digital elevation model (DEM) are commonly treated as artifacts and thus filled and removed to create a depressionless DEM. Various algorithms have been developed to identify and fill depressions in DEMs during the past decades. However, few studies have attempted to delineate and quantify the nested hierarchy of actual depressions, which can provide crucial information for characterizing surface hydrologic connectivity and simulating the fill‐merge‐spill hydrological process. In this paper, we present an innovative and efficient algorithm for delineating and quantifying nested depressions in DEMs using the level‐set method based on graph theory. The proposed level‐set method emulates water level decreasing from the spill point along the depression boundary to the lowest point at the bottom of a depression. By tracing the dynamic topological changes (i.e., depression splitting/merging) within a compound depression, the level‐set method can construct topological graphs and derive geometric properties of the nested depressions. The experimental results of two fine‐resolution Light Detection and Ranging‐derived DEMs show that the raster‐based level‐set algorithm is much more efficient (~150 times faster) than the vector‐based contour tree method. The proposed level‐set algorithm has great potential for being applied to large‐scale ecohydrological analysis and watershed modeling.  相似文献   
3.
针对定量确定合理钻孔间距困难问题,基于损伤力学和多场耦合理论,建立了水力压裂和瓦斯抽采的煤层流固耦合模型,包括和水运移场、应力场以及孔隙度、渗透率演化方程,并采用Comsol联合Matlab求解,研究了不同钻孔间距时压裂和抽采过程中煤层弹模、损伤值、渗透率、瓦斯压力、抽采量和压裂贯通时间的变化规律。结果表明:耦合模型可较准确地模拟煤层水力压裂和瓦斯抽采过程;压裂贯通时间与钻孔间距呈指数增长关系;在马堡煤矿,当钻孔间距为4~8 m时,压裂损伤区在抽采孔贯通,渗透率呈“n”型曲线,瓦斯抽采后,瓦斯压力迅速下降,抽采有效区随间距的增加而增大;当钻孔间距为9~12 m时,压裂损伤区未贯通,煤层渗透率呈“m”型曲线,抽采有效区随间距的增加而减小,与间距4~8 m相比,瓦斯抽采量较小。  相似文献   
4.
于2011~2012年度及2012~2013年度开展小麦开花后渍水试验,研究开花后渍水对小麦产量的影响及渍水前喷施6-苄氨基腺嘌呤(6-BA)对产量的效应。结果表明,2011~2012年度及2012~2013年度江汉平原小麦开花期至成熟期均有持续降水分布,其中2011年4~5月累计降雨量达1941 mm,2012年同期累计降雨量达2855 mm,表明江汉平原小麦生殖生长期有较大渍害风险。本试验研究表明,开花后渍水,小麦植株衰老进程加速,叶片严重早衰失绿,旗叶光合速率降低;渍水前喷施6-BA,可缓减叶片衰老趋势,缩小旗叶光合速率降低幅度。开花后渍水亦导致根系活力降低,渍水前喷施6-BA可缓减根系活力降低,其中至灌浆中期,渍水处理根系活力仅为对照的563%,6-BA+渍水处理根系活力较渍水处理提高66%,差异达显著水平。渍水处理生物产量及籽粒产量均显著低于对照,渍水前喷施6-BA,生物产量、籽粒产量较渍水处理比较均有所提高,其中生物产量较渍水处理提高77%,籽粒产量提高137%。总之,在本试验条件下,开花后渍水导致光合速率、根系活力、生物产量、籽粒产量等显著降低,渍水前喷施6-BA可在一定程度上缓减渍害效应,在渍害发生后促进籽粒产量形成,据2011~2012年度及2012~2013年度产量结果估算,渍水前喷施6-BA相当于每6667 m2可减少427 kg 产量损失,即约1/3以上的田块未发生渍害  相似文献   
5.
为了提高管网地震监测点布局的准确性和合理性,基于管网微观水力计算模型和动态分级法,提出供水管网震后流量监测点的动态分级优化布局模型。首先,利用管网微观水力计算模型计算管段流量的影响系数,构建管段的影响系数矩阵,并利用信息熵确定管段权重;其次,标准化处理影响系数矩阵,通过聚类迭代提出供水管网地震流量监测点优化布局的动态分级方法,对供水管网震后流量监测点进行优化布置分级评定;最后,根据工程实例进行方法实践,结果表明:供水管网中的管线分类较为科学合理,地震监测点在供水管网上分布也比较均匀,而且该模型在一定程度上消除了人为因素的影响,保障了震时管网的监控效果和日常建设的合理性。  相似文献   
6.
Size segregated suspended particulate matter (PM2.5 and PM10-2.5) in air at four major petroleum-filling stations in Ile-Ife, Nigeria, were monitored using double staged “Gent” stacked samplers to assess variations in mass loads and elemental concentrations of 25 elements. Na, Mg, Al, Si, P, S, Cl, K, Ca, Ti, V, Cr, Mn, Fe, Ni, Cu, Zn, Br, Rb, Sr, Zr, Cs, Ta, W, and Pb were determined in both fractions by external ion beam proton-induced X-ray emission technique. Enrichment factors and pollution indices were calculated and results revealed that most elements were anthropogenic in both fractions with concentrations exceeding the World Health Organization guideline standards.  相似文献   
7.
为防治冲击地压危害,减小人员伤亡与经济损失,采用数值计算方法建立吸能让位防冲液压支架与围岩协同作用体系模型,计算支架和围岩组合体系在静载和冲击载荷作用下的受力状态。结果表明:静载条件下,受煤层影响巷道右侧拱肩位置应力值与塑性应变相对最大,此处最易发生破坏;吸能装置在静载条件下没有发生压缩变形,表明吸能装置不会影响支架正常工作;竖向冲击荷载条件下,受煤层结构影响巷道右侧拱肩处等效塑性应变值增大相对比较明显,吸能防冲支架中间液压柱与右侧液压柱水平位移变化相对最明显;冲击地压发生过程中,支架与围岩间相互作用力变化较大,总体可分为振动段、平稳段、上升段、波动段4个阶段。  相似文献   
8.
为获得某金矿尾砂胶结充填材料最优配比,基于试验结果,以海水比例、灰砂比和料浆质量浓度为输入参数,以充填体强度、塌落度及泌水率为输出参数,建立了充填配比与其响应量的高斯过程回归模型,分析了不同因素对充填性能的影响程度;采用遗传算法对高斯过程回归模型进行多目标参数优化,获得了Pareto非劣解,在此基础上,引入多属性决策的TOPSIS法对Pareto非劣解进行方案优选,确定了充填最优配比。研究结果表明:高斯过程回归模型相对误差值均小于6%,可靠性高;灰砂比及料浆质量浓度对充填性能影响较为显著,采用海水作为充填水源将降低充填体的强度;经优化后的充填配比与试验结果相符。  相似文献   
9.
One approach for performing uncertainty assessment in flood inundation modeling is to use an ensemble of models with different conceptualizations, parameters, and initial and boundary conditions that capture the factors contributing to uncertainty. However, the high computational expense of many hydraulic models renders their use impractical for ensemble forecasting. To address this challenge, we developed a rating curve library method for flood inundation forecasting. This method involves pre‐running a hydraulic model using multiple inflows and extracting rating curves, which prescribe a relation between streamflow and stage at various cross sections along a river reach. For a given streamflow, flood stage at each cross section is interpolated from the pre‐computed rating curve library to delineate flood inundation depths and extents at a lower computational cost. In this article, we describe the workflow for our rating curve library method and the Rating Curve based Automatic Flood Forecasting (RCAFF) software that automates this workflow. We also investigate the feasibility of using this method to transform ensemble streamflow forecasts into local, probabilistic flood inundation delineations for the Onion and Shoal Creeks in Austin, Texas. While our results show water surface elevations from RCAFF are comparable to those from the hydraulic models, the ensemble streamflow forecasts used as inputs to RCAFF are the largest source of uncertainty in predicting observed floods.  相似文献   
10.
全尾砂絮凝沉降参数GA-SVM优化预测模型研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了得到经济、高效的絮凝沉降参数,建立GA_SVM预测模型进行优化选择。在优选过程中,以供砂浓度、絮凝剂单耗和絮凝剂添加浓度作为输入因子,以沉降速度作为综合输出因子,通过室内试验,建立训练、验证样本集;建立支持向量机(SVM)回归预测模型,用训练集对模型进行训练,进而以验证集预测值的均方误差作为适应度函数,通过遗传算法(GA)对SVM模型参数进行优化选择,应用优化得到的SVM模型对絮凝沉降参数进行预测、优化。以湖南某铅锌银矿为例,通过建立的GA_SVM模型对全尾砂絮凝沉降参数进行预测,优选出该矿最佳絮凝沉降参数为:供砂浓度20%-25%,絮凝剂单耗8g/t,添加浓度0.09%。经实验对比,该模型对絮凝沉降参数预测结果的相对误差能控制在5%左右,精确度较高,可以作为絮凝沉降参数优选的一种新思路。  相似文献   
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