时间因素对钻屑瓦斯解吸指标K1值测定的影响分析

针对时间因素对钻屑瓦斯解吸指标K1测定结果的影响,采用恒温瓦斯放散试验深入分析钻屑瓦斯解吸指标K1测定理论的准确性,总结因时间因素导致K1值测定误差所带来的现场问题。研究结果表明:K1值的测定误差与时间关系密切,测定启动时间越晚,误差越大;测定启动时间由第1 min延后至第2 min,绝对误差和相对误差最大值分别增加0.081 cm3/(g·min1/2)和2.20%;高瓦斯压力条件矿井或煤层的局部高瓦斯压力区域、构造煤发育区的钻屑瓦斯解吸指标K1值测定结果偏低,测定误差偏大。研究结果可为煤与瓦斯突出预测水平的提升提供技术支撑。     

改性沸石(Na-Y型)对Ni2+的吸附行为

将天然沸石熔融制得新型改性沸石(Na-Y型),研究Na-Y型沸石对Ni2 的吸附行为.结果表明,对Ni2 的饱和吸附量,Na-Y型沸石为31.04mg·g-1,而天然斜发沸石和Na型沸石(NaCl改性)仅为3.60mg·g-1和7.64 mg·g-1.Na-Y型沸石对Ni2 的等温吸附行为符合Freundlich方程.对溶液中Ni2 的吸附量在初始阶段(0-5h)快速上升,而后趋于平缓.共存阳离子对Na-Y型沸石吸附Ni2 的影响为:Co2 》Ca2 》Fe3 》 K .     

震前预防的实践与成效——新疆两大抗震工程

继2004年新疆实施城乡抗震安居工程后,2008年6月。借鉴汶川地震的教训,新疆决定实施《自治区城乡重要建（构）筑物抗震防灾工程》。城乡抗震安居工程的实施对象是城乡民居;城乡重要建（构）筑物抗震防灾工程的实施对象则主要是各地学校、医院、幼儿园儿童和老年人福利机构等公共建筑,城镇供水、供热、燃气等设施,应急救援指挥机构办公楼、影剧院、体育场馆、会堂（礼堂）等工程。两大工程的实施无疑将使新疆这个多震的少数民族边远地区全面提升地震综合防御能力。     

汶川地震发震构造研究现状与存在的科学问题

2008年5月12日,发生在四川龙门山区的汶川8．0级特大地震,是一次震惊世界的灾难性地震,四川省汶川、北川和青川等县均受到了毁灭性的打击,截至2008年9月,因地震死亡69197人,受伤374176人,失踪18209人。同时,本次地震也为国内外地震科技工作者提供了一次难得的深入剖析逆冲型地震构造特征、地震破裂过程、深部孕震构造环境、发震活动断层地质滑动速率、     

古车的构造(下)

中国古代的车基本上都是双轮车。两轮间印距离谓之“轨”。车行驶时两轮在地面上压出的印迹称为“辙”。辙宽与轨宽是一样的,因此这两个词可以互用。从前老上海滩、上行驶的“有轨电车”实际上准确地说应称为“有辙电车”才对,因为它的“轨”是凹陷下去的。     

浅谈地震对起重机基础结构造成的隐患

“5．12”汶川大地震过去一年了,但巨大的损失和惨痛的教训依然震荡着每一个国人。笔者参加了四川的抗震救援工作,亲身感受到加强抗震设计工作的重要性。     

被害人安全性保障机制探索——以重大责任事故为视角

从安全社会学、安全制度学角度探讨被害人安全性,创建一个被害人安全诉讼保障机制。采用比较、归纳等方法分析被害人安全性价值的正当性,被害人的安全性在刑事诉讼中主要表现为尊重被害人的主体性;改进传统"三角诉讼构造",建立"锥形诉讼构造",形成一种被害人、检察官、被告人(或罪犯)在法官主持下相互制约、相互对抗的立体诉讼格局;进一步研讨"锥形诉讼构造"的理论和应用程序,在刑事程序上保障被害人的安全性。     

地震现象及地震避震

地震就是地球表层的快速运动,在古代又称为地动。是地球内部介质局部发生急剧的破裂,产生地震波,从而在一定范围内引起地面振动的现象。它就像刮风、下雨、闪电、山崩、火山爆发一样,是地球上经常发生的一种自然现象。地震波发源的地方,叫作震源。震源在地面上的垂直投影,叫作震中。震中到震源的深度叫做震源深度,通常将震源深度小于70公里的叫浅源地震,深度在70—300公里的叫中源地震,深度大于300公里的叫深源地震。破坏性地震一般是浅源地震,它的表面震动最烈处称为极震区,极震区往往也就是震中所在的地方。     

浅谈地震与个体防护

2008年5月12日14时28分,在四川阿坝藏族羌族自治州汶川县（北纬31度,东经103．4度）发生了7．8级（5月18日修正为8．0级,烈度为11级）大地震,持续120秒（此前已经发生2次有感地震,紧接着开始大地震）。这次地震属于“浅源地震”（距地表下10千米处）,震中在北川、青川、映秀镇一带,共涉及58个乡镇3,669个受灾村,北川县城被夷为平地。灾区处于大山中,道路中断、山体滑坡、     

基于RBF神经网络模型的砂土液化震陷预估法

以我国海城地震、唐山地震和日本新漏地震中建筑物地基的液化震陷实测资料为基础,地震动方面选取地震烈度,,上部结构特征方面选取基底压力P、基础类型r、宽深比BD。和建筑物的长高比L/H,地基土方面选取土的相对密度Dr、上覆非液化土层厚度Da、地下水位dw,共8个影响建筑物地基震陷的主要因素作为神经网络模型的输入参数,地基震陷量与液化土层的深度之比SD作为神经网络模型的输出,采用径向基函数神经网络模型建立建筑物地基的液化震陷预估模型,并利用该模型建立了因素影响趋势线,通过对该神经网络模型的建立、运行和检验,得到了各因素对砂土液化引起的地基震陷量大小的若干影响规律。