基于GA-BP的渗透系数多目标反演分析模型研究

针对渗透系数反演结果不唯一问题,以扬压力和渗流量2类渗流监测效应量为反演目标,建立了基于正交设计、有限元正分析和GA-BP相结合的渗透系数多目标反演分析模型。结合水口大坝2009—2018年渗流监测时间序列数据,开展了大坝坝体、坝基岩体渗透系数反演研究,并对反演结果进行了验证。研究结果表明:建立的渗透系数反演模型可较好地解决渗流单目标反演的缺陷,反演结果为绝对渗透系数,且反演结果真实可靠。     

Pulling force prediction using neural networks

Purpose. In ergonomics and human factors investigations, pulling force (PF) estimation has usually been achieved using various types of biomechanical models, and independent approximation of PF was done with the help of upper extremity joints. Recently, multiple regression methods have gained importance for task-relevant inputs in predicting PF. Artificial neural networks (ANNs) also play a vital role in fitting the data; however, their use in work-related biomechanics and ergonomics is inadequate. Therefore, the current research aimed to accomplish comparative investigation of ANN and regression models by assessing their capacity to predict PF values. Methods. Multipositional PF data were acquired from 200 subjects at three different handle heights and body locations. ANN and regression models were formed using a random sample of three subsets (75% training, 15% selection, 10% validation) for proving the outcomes. Results. The comparison of ANN and regression models shows that the predictions of ANN models had a profoundly explained variance and lower root mean square difference values for the PF data at three handle heights. Conclusions. These outcomes advise that ANNs offer a precise and robust substitute for regression methods, and should be considered a useful method in biomechanics and ergonomics task assessments.     

基于BP神经网络和SVR的Fund?o尾矿坝排水数据预测对比研究

针对尾矿库运行过程中安全预警问题,选取2015年巴西Samarco铁矿溃坝事故案例,研究BP神经网络和SVR方法在排水数据预测的适用性。综合分析了排水数据的复杂且非线性的特点,以库水位、降雨量和干滩长度为输入特征,采用上述2个模型对尾矿坝排水数据进行预测。研究结果表明:基于BP神经网络预测结果的最大相对误差不高于4.35%;基于SVR算法的最大相对误差不高于9.21%;Fundo坝的排水预测结果是可行的,BP神经网络的预测精度更高,而SVR模型的运算速度更快。研究结果可为矿山安全工作的快速响应和溃坝预警提供信息支撑和参考依据。     

面向矿山废弃地复垦的炉渣污泥人工土壤的理化特性

通过添加不同比例的燃煤电厂粉煤灰和炉渣对城市污泥进行钝化,配制成不同灰渣比例的人工土壤,对人工土壤的pH、电导率、养分含量、重金属含量以及持水、渗水性能进行了研究。结果表明,污泥人工土壤pH介于7.5～8.0之间,属于弱碱性土壤;电导率变化范围为2.93～3.71 mS/cm,表明盐分含量较高。污泥人工土壤中有效态养分含量随炉渣比例提高而增加,所有配比人工土壤有机质和有效磷、速效钾的含量达到高肥力水平。人工土壤中Cd、Ni、Pb、Cu、Zn含量均明显低于国家农用标准(GB 4284-84、GB 8173-87)。粉煤灰渣对污泥中有效态Cd、Ni、Pb和Cu有钝化作用,使其向无效态转化,对Zn则有活化作用。炉渣对Cd、Ni的钝化作用要优于粉煤灰,而粉煤灰对Pb、Cu的钝化作用要优于炉渣。添加炉渣提高了污泥人工土壤水分的蒸发量,减弱了人工土壤的持水能力,但加入炉渣使人工土壤的渗透系数显著增加,提高了其渗水性能。     

实验室条件下蓝藻结皮对低温光照胁迫的响应与微结构变化

低温光照是荒漠化地区蓝藻结皮经常面临的环境条件之一.报道了实验室条件下低温光照处理对蓝藻结皮形态、生理特性和超微结构的影响.本研究中,首先通过接种具鞘微鞘藻和爪哇伪枝藻形成人工蓝藻结皮,接着以人工蓝藻结皮为材料进行低温光照处理:28℃+60μE.(m2.s)-1(对照)、10℃+60μE.(m2.s)-1、2℃+60μE.(m2.s)-1和2℃+黑暗.在不同低温光照处理的第0、5和12 d分别测定蓝藻结皮光合活性(Fv/Fm)、叶绿素a、胞外多糖、伪枝藻素、类胡萝卜素和藻蓝蛋白的含量及藻蓝蛋白/叶绿素比值,同时采用扫描电镜观察低温光照处理下蓝藻结皮的微结构变化.此外,对结皮的表观形态特征如结皮颜色、厚度和干重等进行了测定.与对照结皮相比,低温光照下结皮的表观形态受到不利影响,所测定的结皮各项生理指标均呈现显著下降(P<0.05).在2℃+60μE.(m2.s)-1处理12 d时,结皮生物量、光合活性、胞外多糖含量、伪枝藻素含量、类胡萝卜素含量和藻蓝蛋白含量分别比同期对照结皮下降了61.48%、94.89%、66.37%、31.01%、59.38%和65.91%.电镜观察表明,低温光照导致蓝藻结皮的超微结构受到明显破坏,表现为结皮层出现大量蜂窝状空隙,藻丝体数量减少,呈网格状分布,对沙粒的束缚能力减弱等.研究表明低温光照对蓝藻结皮的形态和生理活性具有明显的抑制效应,而低温黑暗能较好地促进蓝藻结皮生理活性和结皮表观形态的恢复.本研究初步探索了蓝藻结皮对低温光照胁迫的耐受性,同时对于了解蓝藻结皮在野外极端环境条件下的生存状况具有一定的理论意义.     

干旱沙区人工固沙植被演变过程中土壤有机碳氮储量及其分布特征

通过测定干旱沙区不同年代人工植被固沙区土壤剖面1 m深度容重和有机碳、全氮含量,估算了人工固沙植被演变过程中土壤有机碳和全氮储量特征及其垂直分布格局.研究表明,干旱沙区人工固沙植被演变过程中,0～100 cm深土壤有机碳和全氮储量均呈增加趋势;有机碳氮储量表现出了固沙初期的显著增加期(<16 a),随后的缓慢增加积累期(16～25 a),及后期的显著增加期(>25 a),该变化趋势主要体现在0～20 cm的表层.土壤有机碳氮储量增加程度随深度增加有降低趋势,并且表层土壤(0～20 cm)有机碳和全氮储量远大于深层土壤(20～100 cm);固沙初期土壤有机碳和全氮储量的增加体现在0～100 cm各个深度,而随后积累期主要体现在0～20 cm深度,固沙后期的增加也主要在0～20 cm深度,20 cm以下增加不明显;0～100 cm深土壤有机碳氮储量表聚性随固沙植被演变越来越明显.明确了降水<200 mm的沙区人工固沙过程中植被和土壤特征的改变对土壤有机碳氮储量及分布特征的影响,为更好地理解干旱人工植被区的碳循环特征和预测该生态系统与气候变化间的反馈关系奠定了基础.     

潜流人工湿地冬季运行的强化措施及效果分析

针对人工湿地在低温条件下处理效果较差的问题,为提高潜流人工湿地冬季运行效果。采用活性污泥挂膜和表面覆盖地膜的强化方式,开展冬季运行试验,分析试验人工湿地冬季运行经强化措施后的处理效果。结果表明,通过强化措施后,各指标平均去除效果都有较大提高,COD去除率由25%提升至49%、TN去除率由27%提升至45%、TP去除率由29%提升至51%。     

Fast method for simulation of radionuclide chain migration in dual porosity fracture rocks

In fractured rocks with a porous rock matrix such as granites, radionuclides will flow with the water in the fracture network. The nuclides will diffuse in and out the rock matrix where they can sorb and be considerably retarded compared to the water velocity. A water parcel entering the network will mix and split at the fracture intersections and parts of the original parcel will traverse a multitude of different fractures. The flowrates, velocities, sizes and apertures of the fractures can vary widely. Normally one must solve the transport equations for every fracture and use the effluent concentration as inlet condition to the next fracture and so on. It is shown that under some weakly simplified conditions it suffices to determine one single parameter group containing information on the flow wetted surface that a water parcel contacts along the entire path. It is also shown how this can be obtained. Then, solving the transport equations only once for time and location along the path gives the concentration and nuclide flux of every nuclide in the chain everywhere along a path. The same solution actually is valid for every path in the network. This dramatically reduces the computation effort. The same approach can be used for models based on streamtubes.     

环境专家系统

本文介绍了国内外环境专家系统的发展状况。环境专家系统成功的应用表明环境专家系统是解决环境问题的一个有力工具，环境专家系统将越来越广泛地应用于环境科学中，环境专家系统与决策支持系统相结合以及将神经网络技术应用于环境专家系统中，是环境专家系统的发展方向，文中还介绍了我们正在研究的大气污染总量控制规划专家系统。     

欧盟碳价影响因素研究及其对中国的启示

作为一项市场创新和政策创新,即将启动的中国全国性碳市场备受国内外关注。为保证其成功建立与平稳发展,相关经验借鉴已刻不容缓,但作为投石问路的7大试点碳市场发展层次不齐,可供参考的模式有限,因此研究全球第一大碳市场——欧盟碳排放交易体系(EU ETS)及其对中国的可参照性尤为迫切;而作为市场是否成熟的风向标,碳价规律性特征的挖掘尤为重要。前期国内外学者分别发现CER价格、原油价格、煤炭价格、天然气价格、欧洲工业指数、联合国气候变化大会、政府政策、极寒天气、暖冬天气、自然灾害、重大事件等多种因素都有可能引起EUA期货价格波动。本研究通过引入MIV-BP神经网络模型,对EU ETS二期和三期的EUA期货价格进行训练和测试,模拟了上述11个因素对EUA价格的影响,弥补了传统计量模型难以同时处理较多变量及不能整合定性与定量变量等缺点。通过对EU ETS二期1 149组和三期775组数据的挖掘,得出了各变量对EUA期货价格的影响程度。其中,二期运行阶段各变量影响程度从大到小排序为:自然灾害COPCER极寒天气Coal重大事件Brent政府政策Stock600Gas暖冬天气;三期运行阶段各变量影响程度从大到小排序为:COPStock600Coal自然灾害极寒天气重大事件政府政策BrentGasCER暖冬天气。最后,本研究对二、三期各变量对碳价影响程度的变化进行了解释,并对中国未来建立全国性碳市场提出了以下四点建议:(1)稳定碳市场参与主体预期;(2)完善核证减排抵消机制,保持政策稳定;(3)配额分配考虑区域差异;(4)建立配额应急机制。