基于EMD-HHT可定位长输天然气管道第三方破坏事件监测技术

为适应目前管道安全监测需要,满足对扰动信号分类监测的实际需求,提出1种基于希尔伯变换和经验模态分解(EMD-HHT)的信号特征提取技术,利用基于φ-OTDR分布式光纤传感系统采集振动信号,通过EMD+HHT区分算法对管道沿线振动事件进行分解并提取6个典型特征向量,各特征事件数据经过EMD后选取IMF3为最终提取特征向量的原始数据,BP神经元网络可有效识别机械破坏、敲击破坏、车辆经过、人工挖掘、动力干扰5种事件。研究结果表明：在长输管道信号识别中,BP神经网络对5类事件平均识别率高达98.6%,该技术分类识别5类事件扰动信号,能够达到较高准确性,并且误报率平均在1.3%,能较好满足现场安全实时监测需求。研究结果对长输油气管道附近第三方破坏扰动信号分类监测具有一定参考意义。     

江西星子镇沙岭沙山顶部一处红色砂层的粒度分析及释光年代研究

鄱阳湖作为我国最大淡水湖,其周边分布若干沙山。此前研究多认为这些沙山为风成堆积的产物。选取星子镇沙岭沙山顶部（吴淞高程约58.3 m）一处红色砂层（含泥质团块）为研究对象,开展粒度分析和释光测年,以进一步揭示其形成环境和年代。粒度结果为：（1）以中粗砂为主;（2）粒度分选性差;（3）频率分布曲线显示该红色砂层包含多峰;（4）概率累积曲线显示该红色砂层包含1个推移组分、2个跃移组分和4个悬移组分;（5）萨胡判别公式值均>-2.74。之后,对红色砂层下伏泥层、红色砂层和红色砂层上覆黄色砂层开展石英单颗粒释光测年,其年代分别为：(24.7±2.1) ka、(24.0±2.4) ka和(22.4±3.9) ka。研究表明该红色砂层虽然形成于MIS2阶段,但其不是干旱环境下的风成沉积砂层。     

深部煤层钻屑粒度随钻进深度分布规律

为了研究煤层钻屑粒度随钻进深度分布规律,选取具有冲击危险性的平煤八矿己15煤作为研究对象,采取钻屑量测试和孔口瓦斯浓度监测,通过筛分实验煤样并应用Rosin Rammler分布模型,探究了钻屑粒度和钻屑量大小随孔深变化关系,分析不同点钻屑粒度分布特征。结果表明:小于0.075 mm钻屑粒度分布随孔深变化与钻屑量变化规律相吻合;不同钻孔随深度变化分别对应不同Rosin Rammler分布函数,随着应力过渡越平缓,粒径分布宽度系数n值越小,煤体应力越大粒径相关系数D越大;不同范围钻屑粒度占比大小也会影响钻屑量大小;在钻屑量较大时,孔口瓦斯体积分数会出现增高现象。通过对钻屑粒度分布规律分析,更好地了解深部煤体应力分布,有助于冲击危险的预警。     

联网激光雷达的观测性能综合平行比对

激光雷达以其高精度的探测能力在大气污染研究中得到了广泛应用。由于生产厂家和反演算法等的差异,激光雷达观测数据的质量参差不齐。笔者利用2013年11月和2014年3月2种不同型号激光雷达(高频激光雷达和微脉冲激光雷达) 532 nm波段的气溶胶消光系数和气溶胶自动观测网(AERONET)光学厚度数据,对2部雷达在不同空气质量下的观测性能进行综合对比。结果表明:2部雷达在不同空气质量条件下探测效果不同,空气质量为优和良时,2部雷达的消光系数比较一致,偏差主要在1 km以下;随着污染加剧,2部雷达在1 km以下的偏差先减小后增大,1 km以上的偏差随高度增大。与AERONET的光学厚度相比,高频激光雷达在轻度污染和严重污染时相对误差较小(3. 23%和26. 75%);微脉冲激光雷达在良和轻度污染时相对误差较小(40. 00%和25. 81%)。2部雷达设备的差异和重污染时不利的气象条件是影响雷达表现的重要原因。该研究作为全国激光雷达联网的前期工作,为全国激光雷达数据的综合应用提供了参考。     

亚洲大陆2000～2002年春季大气沙尘时空特征的数值模拟

将矿物沙尘释放与沉降模式和全球大气化学传输模式相耦合,建立了一个能够完整描述沙尘的扬起、输送和沉降动态过程的模式系统,并利用实时气象资料强迫该模式,对2000、2001和2002年春季(3～5月)亚洲大气沙尘时空特征进行了数值模拟研究.结果表明,模拟的3年春季平均大气柱沙尘浓度分布与地面观测的3年春季平均沙尘暴频率分布范围基本吻合,模拟的沙尘气溶胶光学厚度与卫星观测的气溶胶指数具有显著的相关性,验证了该模式对亚洲沙尘的扬起、传输和沉降过程及大气沙尘载荷时空特征有较好的模拟能力,并基于模拟的沙尘释放通量与沙尘气溶胶光学厚度的相关分析,探讨了亚洲沙尘可能的传输路径.     

pH和发酵时间对厨余垃圾发酵产乳酸及光学特性的影响

通过间歇实验探讨了在中温、非灭菌条件下,pH和发酵时间对厨余垃圾发酵产乳酸及其光学特性的影响.结果表明,采用非灭菌的厨余垃圾发酵产乳酸,发酵液中还原糖浓度低,pH调节到近中性和偏碱性（pH为6～8）的各组还原糖浓度高于偏酸性组（pH=5和pH=4的对照组）;在控制pH为7时,总乳酸产生速率达到0.59 g·(L·h)^-1,单位挥发性固体的乳酸产量达到0.62 g·g^-1;控制pH为7和8时,以有机碳表示的乳酸分别占发酵液总有机碳的78%和89%;控制pH为8时,L-乳酸是主要的异构体形式,单位挥发性固体L-乳酸产量达到0.48 g·g^-1;响应面分析结果表明,发酵时间在120 h前,随着pH升高和发酵时间的延长,发酵液中L-乳酸浓度增大,120 h后则下降;pH和发酵时间对L-乳酸占总乳酸的比例有明显影响：偏酸性条件(未调pH及pH=5),发酵前120 h,该比例随发酵时间逐渐增大,L-乳酸在总乳酸中的比例达到0.9,其后,则逐渐下降;偏碱性条件下(pH=8),L-乳酸在总乳酸中的比例在整个发酵时间段内都保持在0.86以上,在发酵时间48 h时达到0.93,而在pH中性条件下,该比例在发酵后期显著下降;控制pH为8时,可以同时获得高的乳酸产量和光学纯度.     

南京河西地区岩土体剪切波速与土层深度的关系

南京河西地区是南京市重点开发的新市区,该区域工程地质条件相似,主要为长江高河漫滩地质地貌单元。本文选取该地区47个典型钻孔的岩土体剪切波速资料,采用三种数学模型进行统计回归分析,运用相关系数R(或测定系数R2)检验Vs—H之间的线性相关关系,并根据计算的SD值选择较优的数学模型。统计结果表明,该地区各类岩土体的Vs—H线性相关关系显著,说明采用上述数学模型进行Vs—H回归是可行的。对两个工程场地进行剪切波速预测,并对场地类别作出划分,检验结果表明,该地区各类岩土体的Vs—H经验关系是可靠的,符合当地岩土特征,在样本深度范围内有足够的工程应用精度,可以应用。     

泥石流坝后侵蚀坑纵剖面形态及最大深度实验研究

泥石流拦砂坝坝后侵蚀坑形态和深度是泥石流冲刷基础研究的薄弱环节。通过室内水槽实验,探讨了泥石流坝后侵蚀坑的形态和不同实验控制条件下侵蚀坑深度的变化规律等。由实验观察可知,侵蚀坑纵剖面整体上呈现两端浅中间深的形态特征,其最深点的位置随水槽坡度增大向下游方向发展;侵蚀坑坑内上游坡度较下游坡度陡,对于具有相同级配的粘性砂和无粘性砂,无粘性砂的侵蚀坑坑内坡度较粘性砂的缓;侵蚀坑的最大深度受沟床纵坡、泥石流的容重、沟床组成物质的性质(特征粒径、粘性)等因素的影响较大;泥砂粘性的存在将大大削弱侵蚀的深度。     

Benchmarking Optical/Thermal Satellite Imagery for Estimating Evapotranspiration and Soil Moisture in Decision Support Tools

Generally, one expects evapotranspiration (ET) maps derived from optical/thermal Landsat and MODIS satellite imagery to improve decision support tools and lead to superior decisions regarding water resources management. However, there is lack of supportive evidence to accept or reject this expectation. We “benchmark” three existing hydrologic decision support tools with the following benchmarks: annual ET for the ET Toolbox developed by the United States Bureau of Reclamation, predicted rainfall‐runoff hydrographs for the Gridded Surface/Subsurface Hydrologic Analysis model developed by the U.S. Army Corps of Engineers, and the average annual groundwater recharge for the Distributed Parameter Watershed Model used by Daniel B. Stephens & Associates. The conclusion of this benchmark study is that the use of NASA/USGS optical/thermal satellite imagery can considerably improve hydrologic decision support tools compared to their traditional implementations. The benefits of improved decision making, resulting from more accurate results of hydrologic support systems using optical/thermal satellite imagery, should substantially exceed the costs for acquiring such imagery and implementing the remote sensing algorithms. In fact, the value of reduced error in estimating average annual groundwater recharge in the San Gabriel Mountains, California alone, in terms of value of water, may be as large as $1 billion, more than sufficient to pay for one new Landsat satellite.     

Predictive models of turbidity and water depth in the Doñana marshes using Landsat TM and ETM+ images

We have used Landsat-5 TM and Landsat-7 ETM+ images together with simultaneous ground-truth data at sample points in the Doñana marshes to predict water turbidity and depth from band reflectance using Generalized Additive Models. We have point samples for 12 different dates simultaneous with 7 Landsat-5 and 5 Landsat-7 overpasses. The best model for water turbidity in the marsh explained 38% of variance in ground-truth data and included as predictors band 3 (630–690 nm), band 5 (1550–1750 nm) and the ratio between bands 1 (450–520 nm) and 4 (760–900 nm). Water turbidity is easier to predict for water bodies like the Guadalquivir River and artificial ponds that are deep and not affected by bottom soil reflectance and aquatic vegetation. For the latter, a simple model using band 3 reflectance explains 78.6% of the variance. Water depth is easier to predict than turbidity. The best model for water depth in the marsh explains 78% of the variance and includes as predictors band 1, band 5, the ratio between band 2 (520–600 nm) and band 4, and bottom soil reflectance in band 4 in September, when the marsh is dry. The water turbidity and water depth models have been developed in order to reconstruct historical changes in Doñana wetlands during the last 30 years using the Landsat satellite images time series.