复采残采煤层小煤矿开采技术研究

平顶山市新华区为全国重点产煤县 (区 ) ,区内煤矿以乡镇小煤矿为主 ;小煤矿井田多位于平顶山煤业集团大型矿井浅部报废水平内 ,主要开采残留煤柱和采后剩余底部煤层。笔者根据新华区小煤矿生产的特点 ,总结、规范了复采残采煤层小煤矿井田开拓、采煤方法 ,重点研究了房柱式采煤法采准巷道布置和采煤工艺 ,特别是保持煤房稳定、提高采煤工作面安全生产的特殊支护问题 ;同时结合小煤矿生产中存在的主要问题 ,依据煤炭行业的法律、法规 ,提出了小煤矿采煤方法改进的技术措施。上述研究成果 ,对规范我国小煤矿的采煤方法、提高小煤矿的安全生产能力、推动小煤矿由数量型向质量效益型转化、发展地方经济都具有重要的现实意义。     

梭织布印染废水处理改造工程设计

采用初沉-厌氧-接触氧化-二沉的组合工艺处理梭织布印染废水的运行结果表明，在进水平均cOD5000mg／L、SS500mg／L、色度600倍的条件下，上述各项指标去除率分别为96．7％、95.5％、95％，整个系统对难降解的染料、印染助剂均有很好的去除效果，出水满足广东省地方排放标准。     

重庆高速公路安全现状分析及对策

首先分析了重庆高速公路路网现状及当前安全管理模式,再依据交警部门最新权威统计信息以及近三年交通事故总体统计信息对重庆高速安全状况进行比较分析,从宏观阐述安全形势,最后对重庆高速安全现状进行概述并提出详尽的对策。     

钠盐量影响下DD6单晶高温合金的高温热腐蚀规律研究

目的 开展镍基单晶高温合金DD6在950 ℃下的热盐腐蚀试验(95%Na2SO4+5%NaCl)，探明涂盐量和涂盐方式(周期涂盐和单次涂盐)对DD6高温热腐蚀的影响规律和机理。方法 结合扫描电子显微镜、X射线能量色散谱、X射线衍射等设备，对不同涂盐量及涂盐方式下DD6的表面及横截面形貌进行观察分析，分析不同涂盐量和涂盐方式下DD6的高温热腐蚀机理。结果 DD6在950 ℃下主要发生碱性熔融热腐蚀，同时伴随氧化、硫化和氯化等过程。高温热腐蚀使得DD6合金表面生成的保护性氧化膜被熔融态的腐蚀介质破坏，导致O、S、Cl等外部元素通过氧化膜的缺陷进入DD6基体中，在合金的亚表面发生内氧化、内硫化以及内氯化反应，横截面上出现明显的腐蚀层，其主要由氧化物以及硫化物组成。随着热腐蚀的进行，DD6表面物质发生了剥蚀，沉积盐量的增加导致剥蚀现象越加严重，合金内部致密的组织结构也被破坏，横截面上出现了大量孔洞、裂纹等缺陷。在相同涂盐量下，周期涂盐法使得DD6的腐蚀程度高于单次涂盐法。结论 DD6高温热腐蚀行为与涂盐量及涂盐方式密切相关，相同涂盐方式下，涂盐量越大，DD6热腐蚀更加严重。涂盐量一定时，周期涂盐法使得DD6的热腐蚀剧烈程度大于单次涂盐法，且DD6在上述热腐蚀条件下均发生剥蚀破坏。     

区域土地利用的社会效益及其时空特征研究

土地利用的社会效益是社会经济可持续发展的基础。从用地公平、居民生活质量、社会公平和社会保障等四个方面构建土地利用社会效益评价指标体系，采用AHP法、变异系数法和综合评价模型对湛江市土地利用的社会效益进行了评价，并分析了其时空特征。结果表明，1996-2006年湛江市土地利用的用地公平性较高且变化较小，而居民生活质量、社会公平性和社会保障功能都有不同程度的提高，土地利用的社会效益明显增加；2006年土地利用社会效益以遂溪县最高、徐闻县最低。分析了土地利用社会效益的主要影响因素，并提出了相应的对策措施。     

我国的环境现状,类型与变化

本文结合区域的社会经济发展状况，通过采用一定的数学模型，分析了我国区域环境现状、类型及其变化，得出了一些有参考价值的结论。     

基于数值模拟的公交车火灾发展过程及特性研究

采用数值模拟方法研究典型型号公交车的火灾发展过程,探讨车门打开对火情发展和人员逃生的影响.通过描述火源、公交车的结构及其内饰物的属性,研究车厢内关键位置的温度分布、能见度及CO和O2体积分数的变化规律,以揭示公交车的火灾发展、烟气运动过程及对人员安全逃生的影响.结果表明:车门打开后由于供氧充足,明显加速了火势的蔓延和烟气扩散,并使得燃烧温度显著提高;打开车门后20 s内,车门附近能见度和O2体积分数显著增高,CO体积分数有所降低,是乘客逃生的关键时间.     

水电厂设备设施风险的动态分级研究

为保障水电厂安全运行,根据水电厂设备设施构成要素,系统分析其风险,建立涵盖水轮机及其辅助设备、发电机及其辅助设备、计算机监控系统及自动装置、电气一次设备、电气二次设备、水工建筑物及金属结构、机具与防护设施等因素在内的评价指标体系。采用欧氏距离定义样本差异,标准化处理属性特征值,通过聚类迭代,开发水电厂设备设施风险的动态分级方法。研究结果表明:水电厂设备设施故障风险在每年的第2,3季度明显大于第1,4季度,并且随着时间推移,各季度设备设施故障风险同比有增加的趋势,风险分级结果与设备设施故障的变化趋势基本吻合。     

岩溶塌陷倾向性等级的KPCA-SVM预测模型

为了快速、有效地预测岩溶塌陷倾向性等级,在统计分析大量观测实例的基础上,选取岩性系数、岩体结构系数、地下水系数、覆盖层系数、地形地貌系数和环境条件系数作为特征指标。利用核主成分分析(KPCA)方法在高维空间提取岩溶塌陷影响因子的主成分,将获取的主成分作为支持向量机(SVM)的特征向量,建立基于KPCA的岩溶塌陷倾向性等级的SVM预测模型。将12组观测数据作为学习样本对模型进行训练。采用回代估计法进行回检,误判率为0。利用训练好的模型对2组待判样本进行预测。结果表明:经KPCA后指标个数减少,相关性降低,SVM运算的复杂度降低。用该模型所得预测结果的准确率为100%。