新疆油田钻井井喷风险分级及井控管理

为了减少新疆油田钻井溢流井喷事件,杜绝井喷失控事故,在统计新疆油田影响钻井井喷风险的地质环境因素的基础上,利用模糊数学理论建立了油田基于地质环境因素的钻井井喷风险分级模型,对各个区块的钻井井喷风险程度进行了分级,结果表明南缘山前构造勘探开发区块及克拉美丽气田的钻井井控风险值最高。建议对新疆油田钻井井控进行分级管理,针对不同的钻井井喷风险等级,制定了针对性的井控对策,建议在井控设计时考虑钻井井喷风险分级设计。     

基于灰色GM(1,1)-马尔科夫模型的职业病预测研究

为准确预测量化我国职业病的发病趋势,在灰色GM(1,1)模型的基础上结合马尔科夫过程构建灰色GM(1,1)-马尔科夫预测模型,探讨灰色GM(1,1)-马尔科夫模型在职业病预测领域的应用。通过平均相对误差、后验差比值、小误差概率3个指标对该组合模型的预测精度进行评估。结果表明:10维灰色GM(1,1)-马尔科夫模型与原始数列的拟合程度较高,预测精度等级为一级（好）,该组合模型的预测精度优于单一的灰色GM(1,1)预测模型;在遵循新陈代谢原理的情况下,我国职业病发病呈现上升态势,2015—2018年的职业病发病例数依次为31 196,36 284,37 724,39 147例。     

人工湿地处理海水淡化剩余污泥关键技术研究

利用人工湿地系统可有效处理海水淡化后剩余污泥对海洋环境的污染。针对海水淡化后剩余污泥的特性,在分析人工湿地系统的工艺和处理机理的基础上,对该人工湿地系统的整体布局、填料层布置、水力停留周期、水传导、表面负荷及植物选育等关键技术进行了探讨。     

基于AHP-熵权法的输气站场区块风险因素权重确定方法研究

为合理地体现主、客观风险因素对输气站场安全状况的影响,综合运用AHP和熵权法在确定权重方面的优势,在充分尊重专家经验的基础上,最大限度地削弱了权重确定的主观性.针对输气站场设施种类繁多、数量巨大,且分布既相对独立,又相互联系的特点,以工艺流程单元为大致框架,并兼顾设施共性风险因素,将输气站场划分为了清管器收发区、计量区、压气区、阀组区、安全仪表系统区等10大风险区块,并重点关注各区块内关键设备在运行期间的风险因素,最终建立起了10大区块62小项的输气站场两级风险评价指标体系.权重确定过程利用yaahp层次分析法软件和Excel辅助计算,大大降低了数据处理的工作量,同时保证了计算结果的准确性.     

低温低浊微污染水源水预氧化处理工艺设计

选用预氧化处理工艺以提高混凝絮凝效果,减少停留时间从而实现在小型设备中较高的处理量;占地面积小且速度快的气浮池代替了普通的沉淀池,并在混凝沉淀处理药剂和消毒处理药剂上选择了在低温条件下效果好的.     

PSO-RBF耦合神经网络在水质评价中的应用

径向基函数神经网络(RBF)中,连接输出单元的权重是影响径向基函数神经网络学习精度的主要参数,采用粒子群算法(PSO)对模型参数(权值)进行优化,建立了PSO-RBF耦合神经网络模型,避免权重的人为设定,具有客观性。并在Matlab环境下编程计算,构建了用于地下水环境质量评价和海水富营养化评价的径向基函数网络评价模型。将模型应用于黑龙洞泉域5个地下水监测点和某海水富营养化评价。评价结果和其他方法的评价结果一致,与实际情况符合,评级结果是合理的。评价结果表明,RBF网络简便有效,收敛速度快,有较强的分辨能力,优化确定模型参数后,便可对评价样本进行评价,具有较好的实用性和通用性。     

矿区土地复垦与生态重建信息管理系统的设计与开发--以平朔露天矿区为例

以平朔露天矿区为例，根据土地复垦和生态重建工程的特点及其科学研究对数据科学管理的需求，采用Micmsoft SQLServer2000和VB6．0语言，构建露天矿区土地复垦与生态重建信息管理系统。介绍了该系统的总体设计、数据库设计和技术要点，实现数据的高效应用和共享，为露天矿区土地复垦与生态重建科学决策、试验示范和推广应用提供必备的条件。     

蚕豆根尖细胞微核对金属冶炼厂排污水的监测

以蒸馏水、自来水和矿泉水处理为阴性对照,以不同浓度的NaN3、HgCl2、Pb2++Zn2++Cd2+复合处理为阳性对照。用蚕豆根尖细胞微核法对重金属冶炼厂排污水、污染源附近湖水进行检测评价。结果表明,重金属冶炼厂排污水、污染源附近湖水的水样均使蚕豆根尖细胞微核率增加;蚕豆根尖细胞微核监测与化学检测基本一致,将重金属冶炼厂排污水、污染源附近湖水分为三种程度,重污染、中度污染和轻污染。     

自适应人工鱼群-BP神经网络算法在径流预测中的应用

为了提高水库和河流中长期径流预测精度,提出了弹性自适应人工鱼群算法(RAAFSA)。应用RAAFSA算法训练BP神经网络,实现BP神经网络参数优化,形成弹性自适应人工鱼群-BP神经网络混合算法(RAAFSA-BP),对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,弹性自适应人工鱼群优化的BP神经网络算法收敛速度快于BP神经网络算法、人工鱼群-BP神经网络算法和RBF神经网络算法。该混合算法克服了BP神经网络和人工鱼群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,输出稳定性好,预报精度显著提高,每次预测相对误差绝对值都小于6%,合格率达到100%。该算法成功地解决了石泉水库中长期径流预测精度不高的难题,可有效用于水库和河川中长期径流预测。     

矿业废弃地复垦土壤-作物硒吸收特征及其对重金属拮抗效应

针对矿业废弃地复垦土壤硒与重金属"双高"现象,为充分开发其富硒土地资源,确保作物安全,本文基于"点对点"采集的土壤和玉米样品,利用反距离权重（inverse distance weighted,IDW）、多元线性回归（multiple linear regression,MLR）、偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）和随机森林回归（random forest regression,RFR）等方法,开展了西南某硫磺矿复垦区玉米硒元素吸收预测的同时,分析硒（Se）对重金属（Hg、As、Cd和Cr）的拮抗效应.结果表明研究区土壤中硒资源丰富,土壤Se平均含量达到0.83mg·kg^-1,是中国土壤Se平均含量的2.87倍,玉米籽粒硒含量处于0.02~0.16mg·kg^-1之间.由相关性分析和模型预测可知,研究区玉米籽粒硒含量主要影响因素为土壤硒、pH值、有机质和重金属As等,多元线性回归（MLR）对其预测最为有效,决定系数R²为0.52.通过比较研究区土壤硒不同含量梯度下玉米对重金属（Hg、As、Cd和Cr）富集特性,表明了土壤Se对重金属Hg、As、Cd和Cr存在一定的拮抗作用.本研究结果可为今后同类矿业废弃地复垦土地发展特色富硒农业提供依据.