电阻率法在区分堤坝隐患中的作用

在明确堤坝介质所具有的地球物理前提的基础上，利用电阻率法区分堤坝中不同性质的隐患，确定引起堤坝渗漏的地质原因和坝体内隐患的存在部位．通常隐患处介质和非隐患处介质电性差异不大，为提高电阻率法的探测效果，采用反射系数Ｋ法对ρｓ 资料进行解释，能进一步提高堤坝隐患探测的分辨能力，为堤坝隐患的治理提供可靠的地质依据，从而开拓了电阻率法的应用领域，为防洪减灾提供科学依据     

反射系数（K）法在红层地下水探测中的应用

地下介质导电性能的差异只能造成电测深ρｓ值的高阻和低阻异常，而反射系数（Ｋ）的异常则能对应地下含水层的存在部位．作者将反射系数（Ｋ）法用于从贫水红层中探测富水区的电测深ρｓ曲线的解释，提高了区分含水层的可靠性，使采用电阻率法探测红层中的地下水成为可能     

电阻率测深探测红层中的地下水

为了解决红层地区的缺水问题,须探测和利用红层中的地下水．应用电阻率测深法能探测红层中的含水构造,但含水红层和非含水红层的电阻率差异较小,导致用电阻率测深法寻找红层地下水时分辨能力和可靠程度均较低,而采用反射系数（Ｋ）法解释电测深ρｓ资料,能提高ρｓ曲线的解释精度,从而提高了电阻率测深法的分辨能力和可靠程度,具有十分明显的地质效果．     

综合物探在多金属矿区工程建设中的应用

以保山金厂河铁多金属矿区检测为例,阐述了高密度电阻率法、激电测深在探测异常检测中的应用,通过测深曲线、综合剖面分析并结合钻孔测井测试,准确、及时、高效率地提供了勘察成果,从而为消除地质隐患、确保工程质量提供了依据,满足工程勘察之需.把2种或2种以上的物探方法有效地组合起来,应用高密度电法、激电测深法查明断层情况,为多矿区斜井的设计稳定性提供了科学依据.     

FD-2000分布式智能堤坝隐患综合探测仪在山东黄河堤防工程中的应用

在山东黄河堤防工程中,使用电法物探技术进行堤防隐患探测,取得良好的应用效果,文章介绍了使用电法探测仪器FD-2000分布式智能堤坝隐患综合探测仪的测试方法及技术和应用。     

电测深曲线三维正演数值模拟

本文阐述了用有限差分方法模拟计算三维电测深曲线的原理,提出了可以节约内存,提高运算速度的剖分网格,差分格式和超松弛迭代数值解的计算方法 简化了电测深曲线三维数值模拟的问题,并且有效地控制了模拟计算精度。     

堤防工程（土质堤坝）隐患探测技术研究与应用

通过开展土体电阻率和土工参数的联合测定,分析研究堤坝土体电阻率的影响因素,得出土体电阻率与含水量、饱和度、干密度、颗粒组成等土工参数的相关关系及变化趋势,提出判定堤坝隐患的电阻率异常特征分析.这对提高物探结果读解的准确性、查明堤坝隐患具有很大作用.     

粘度法测试PPTA/尼龙-1010分子复合材料组分间相容性

采用粘度法测得了ＰＰＴＡ／ 尼龙－ １０１０ 分子复合体系在硫酸溶液中的粘度数据,作出了ηｓｐ ～ｃ′、［η］ ～Ｘｐ 及α～Ｘｐ 的关系曲线,显示ηｓｐ ～ｃ′与［η］ ～Ｘｐ 关系曲线都呈直线,α～Ｘｐ的关系曲线中,α＞ ０ ,表明ＰＰＴＡ 和尼龙－ １０１０ 在复合体系中是相容的,且在ＰＰＴＡ 含量为１０ ％ 左右,α值最大,表明其相容性最好。并从分子链结构方面,对组分间相容性进行了探讨。     

粘度法测试PPTA／尼龙—1010分子复合材料组合间相容性

采用粘度法测得了ＰＰＴＡ／尼龙－１０１分子复合体系在硫酸溶液中的粘度数据，作出了ηｓｐ－ｃ、「η」－Ｘｐ及α－Ｘｐ的关系曲线，显示ηｓｐ－ｃ与「η」－Ｘｐ关系曲线都呈直线，α－Ｘｐ的关系曲线中，α〉０，表明ＰＰＴＡ和尼龙－１０１０在复合体系中是相容的，且在ＰＰＴＡ含量为１０％左右，α值最大，表明其相容性最好。并从分子链结构方面对组间相容性进行了探讨。     

某铁矿区电测深资料的一种解释方法

本文通过物理模拟,提出了对非水平层状介质(ρ基→∞)的电测深曲线定性解释的可能性。通过己知地段资料的分析,用数理统计方法提出了某铁矿区基岩起优条件下电测深曲线定量解释的一个近似公式H=97×S-48米。介绍了这个近似公式在未知地段的验证结果。     

互联网购物环境下的消费者感知风险维度

采用访谈法和问卷法,运用结构方程模型,识别了互联网购物环境下感知风险的维度,分析了感知风险各维度对总体风险的贡献率,开发了针对中国本土消费者的网上购物感知风险维度量表.结果表明:经济风险、功能风险、社会风险、时间风险、身体风险、心理风险,这些传统购物环境下存在的风险,消费者网上购物时仍然能感知到.隐私风险和服务风险是网上购物不同于传统购物的风险维度.8个风险维度对网上购物总体风险的解释量为72.61%.     

风险管理体系结构及其应用

本文介绍了风险管理和风险分析的概念, 分析了风险管理的体系结构和风险管理模型, 重点对风险模型中的风险范围确定、风险识别、风险分析、风险估计、风险处理、风险接受/验收、风险信息收集与通信等进行了分析. 最后, 介绍了风险管理标准及其在各个行业的应用情况.     

我国铜资源供给风险识别及分析研究

从风险理论视角出发,对我国铜资源供给风险概念内涵及管理过程中的风险识别和风险分析过程进行研究。通过风险识别建立我国铜资源供给风险清单,并通过风险分析建立铜资源供给风险矩阵,描述我国铜资源供给风险情况。根据风险矩阵,2013年我国铜资源供给风险较高,主要原因是其在经济中的重要性较高。此外,资源供给国的社会发展情况和环境规制情况也对我国铜资源供给产生较大的影响,而政治和经济环境导致的风险相对较低。     

风险评估在中国的研究进展及热点分析——基于近30年中文核心期刊文献计量分析

为了解我国风险评估的研究进展及热点,选取从中国知网期刊数据库检索到的近30年关于风险评估的11184篇文献作为研究对象,采用EndNote软件和VOSviewer软件对发文时间及数量、发表期刊、高被引文献、关键词聚类、新兴主题进行文献计量分析。分析结果表明：风险评估经历初始平稳发展、快速发展和缓慢发展阶段;发文量较多的期刊数量虽然不多,但总发文量较大;高被引文献主要集中发表在2001至2010年间,且高被引文献主要涉及金融和自然灾害风险;我国风险评估的主题主要包含生态环境风险、健康风险、金融风险、信息安全风险、自然灾害风险、企业内部控制风险、社会稳定风险、电力系统风险、食品安全风险;近几年的研究热点是大数据技术、生态环境风险与健康风险。     

大学生运动风险感知现状及对其体育消费的影响

为构建一个有效、可靠的大学生运动参与风险感知及体育消费的关联模型,并探讨两者之间的关系,在查阅大量国内外相关文献基础上,设计了大学生运动参与风险感知及体育消费测量表,以西南地区成、渝两地大学生为调查对象,针对其运动风险感知与体育消费现状展开调查,并运用探索性与验证性因子分析方法对所获数据进行处理.结果显示:运动风险感知测量表具有很好的测量效度、信度及区分度;时间风险、身体风险、财政风险对大学生体育消费有显著负面效应,表现风险有显著正向效应,心理风险则对体育消费无影响;大学生运动参与风险存在性别、学校级别、家庭经济及父母教育水平上差异具有统计学意义,其中男性的心理风险与表现风险高于女性,重点大学学生的时间风险、表现风险高于一般本科学生,高收入家庭学生拥有更高的时间风险与表现风险及更低的财政风险,父母教育水平高的学生,时间风险及身体风险最大、财政风险越低.结论:风险感知影响大学生的体育消费,关注大学生运动参与风险,正确诱导其正面及负面影响作用,这对于促进大学生体育消费有着重要的参考价值.     

投标风险分析与对策

对投标中发生的战略风险、竞争风险、技术风险、报价风险、材料风险、合同风险、信誉风险、财务风险、环境风险等进行了归纳，分析了各种风险产生的原因，提出了风险防范的应对措施。     

风险投资项目的风险分布与风险控制的最优化管理研究

从风险和风险分布的定义出发,对风险投资项目的风险因素进行了较详尽的分析,从理论上探讨了风险因素的联合概率分布和条件概率分布,以及相应的风险分布,在此基础上,进一步探讨了风险控制的最优化管理模型,为风险投资的风险分析和风险控制提供了可靠的理论依据,具有相当的应用价值。     

操作风险的定量分析及其在远洋运输中的应用

风险事故中,误操作导致的风险占风险事件总数的比例很大.对操作风险(OperationRisk,OR)进行了定量分析,并将其应用到船舶远洋运输中.利用风险辨识的方法找出潜在的风险因素,然后运用定量风险评估技术对操作风险事件进行定量计算,并对风险事件按照风险值大小进行排序,给出控制措施.船舶远洋运输进行操作风险定量分析可以降低风险发生概率,减小事故损失.     

地铁隧道施工过程中风险分析与控制

为降低地铁隧道施工过程中的风险,提出了地铁隧道施工过程中风险分析的框架,包括风险识别、分析和评估、风险应对以及风险防范措施等,采用风险矩阵评价准则对风险进行评价,避免了由于风险所发生的概率和风险造成的损失相乘所产生的释怀效应.以南京地铁二号线为例,具体分析了地铁隧道施工过程的风险因素,从成本和工期的角度对每一标段的风险进行了量化,根据量化的结果结合风险评价准则,提出了相应的风险应对措施.为以后的地铁隧道施工过程中的风险分析提供有益的借鉴和参考.     

基于承灾体的中国森林火灾危险性评价

利用森林植物种类组成及林地面积资料,采用面积权重及统计聚类分析的方法,将中国省域森林火险划分为五级,即:轻度危险、中度危险、高度危险、重度危险和极度危险,县域森林火险划分为四级,即:轻度危险、中度危险、高度危险和重度危险.结果表明:黑龙江、内蒙古、陕西3省区为我国森林火灾重点防火区,其中黑龙江最重;我国12.2%的县域处在重度危险等级中,61.5%的县域处在中、高度危险等级中.