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41.
利用EH-4确定煤矿采空区的边界 总被引:3,自引:0,他引:3
在阐述煤矿地质灾害防治重要意义的基础上,分析高度机械化的煤矿矿井采空区边界及产生的地质灾害防治中的地球物理特征,通过工程实例说明,当有富水的断层和采空区引起的张性裂隙存在时,其目的体的电性呈现良导特征.煤矿开采后破坏了地层电性在横向上的均匀性和纵向上的正常递变规律.在起伏较大的山地区,使用电磁法探测不良地质体,并进一步研究它们的纵横向结构,证明该方法是有效的. 相似文献
42.
使用半径为500μm的球形氧化锆陶瓷压头对3种高分子和20种金属材料在渐进载荷下进行微米划入测试,研究了韧性材料在球形压头仪器化划入过程中的弹塑性变形行为.仪器化划入结果发现:随载荷的增加,金属的弹性回复率、残余划痕硬度、几何划痕硬度和侧向划痕硬度均趋于稳定.而高分子的弹性回复率,几何划痕硬度却是单调减小,很有可能产生损伤破坏,在最大载荷下利用线弹性断裂力学方法计算得到的断裂韧度与文献中的结果一致;在大载荷下,残余划痕硬度和侧向划痕硬度趋近于常数.残余划痕硬度大于几何划痕硬度;摩擦系数随着载荷的增大而非线性增大是由于球形压头几何形状的影响(灰口和球墨铸铁的摩擦系数平稳段是由于石墨的影响).大部分材料的划入响应与力学性能有密切关系:临界划痕应变(弹性回复率平稳阶段的起始应变)与屈服应变成正比;趋于稳定的残余划痕硬度与屈服强度有线性关系,并且与努氏硬度成比例. 相似文献
43.
针对我国卫生填埋场库容严重不足和简易填埋场急需治理的难题,提出了通过现场全断面钻孔取样测试填埋垃圾固相降解稳定化归一指标来判断稳定化程度,对基本稳定化的填埋垃圾通过开挖筛分分质利用和处置实现卫生填埋场库容循环再利用和简易填埋场环境治理的方法.结合我国第一代卫生填埋场——杭州天子岭第一填埋场,进行全断面钻孔取样.经过筛分分选得到建筑组分、可燃组分和细粒组分;重点测试并分析了细粒组分的含量和颗分曲线及其理化特性参数随填埋深度的变化规律;然后提出固相降解稳定化归一指标,研究了细粒组分和污染物含量随固相降解稳定化归一指标的变化规律;最后分析了填埋场的可开采性.结果表明,采用固相降解稳定化归一指标能较好地表征填埋垃圾的生化降解程度,当该指标大于0.83时,填埋垃圾基本稳定化,细粒组分浸出液的电导率(EC)和化学需氧量(COD)测试值趋于稳定,但细粒组分重金属和有机污染物含量均超标.如果采用保守的再回填方式处理细粒组分,混合收集的新鲜垃圾经填埋基本稳定化后再开采的减量率可达83%,能够有效实现卫生填埋场的库容循环再利用. 相似文献
44.
为了研究地震波法检测水泥混凝土路面板含水脱空动力响应,采用室内缩尺试验的方法,进行水泥混凝土路面板含水脱空试验,得出在不同脱空状态、不同脱空区域和不同落锤高度的情况下水泥混凝土路面板在含水和不含水状态下的动力响应.结果表明:水泥混凝土路面板的脱空位置和锤击位置不同,导致水泥混凝土路面板所承受的力存在很大差异,角隅纵缝同... 相似文献
45.
ICU中患者的死亡风险预测被认为是重要临床预测任务之一,准确地预测ICU患者的死亡风险可提供有关患者的病情信息,便于及时采取措施来干预,同时有助于有限医疗资源的有效分配.ICU患者病情不稳定,需要密切的监护,大量临床数据被相关监测设备采集、记录和保存,为ICU患者的相关临床决策提供重要参考.以ICU患者30天死亡风险预测为研究目标,基于重症监护医疗信息市场Ⅲ数据库,构建ICU患者死亡风险预测模型,分析相关影响因素,以支持医疗实践中的临床决策.首先提取相关患者数据并进行预处理,采用多种统计量对时间序列特征进行表示;随后选取基分类器,基于融合遗传算法和模拟退火算法的混合优化算法对相应基分类器进行特征选择,基于信息融合思想采用集成学习方法将分类器以装袋方式进行集成,采用真实数据对模型进行验证,并基于准确率、F1评分和AUC三个评价指标与经典死亡风险预测模型进行比较,展现出较好的性能;最后基于信息融合对ICU患者死亡风险重要影响因素进行分析,发现集中趋势类统计量更为重要,为临床决策提供参考. 相似文献
46.
“每万人口高价值发明专利拥有量”已成为“十四五”时期衡量经济社会发展水平的主要指标之一。本研究以高价值专利培育为切入点,比较研究了各地知识产权“十四五”规划,客观分析了高价值专利培育的现状,总结梳理了高价值专利培育的路径和举措,为各地加快推进知识产权强省建设提供借鉴参考。 相似文献
47.
48.
49.
徐远通 《中山大学学报(自然科学版)》1986,(4)
§1.模型本文讨论m 个相互作用的物种,设种内生长率及相互怍用项均非线性地依赖于过去的种群密度,整个种群动态由下述方程组表示: 相似文献
50.
目的 针对数据中心网络(Data Center Network, DCN)中数据流量多导致大象流与老鼠流识别精确度低的问题,提出一种基于软件定义网络(Software Defined Networking, SDN)下两阶段大象流识别算法。方法 将SDN与DCN结合,第一阶段,采用高斯分布动态阈值优化算法,通过对数据包阈值的设定,计算大象流误检率与漏检率,不断优化得到最优阈值,以此识别出可疑大象流;第二阶段,在依据流传输速率与流持续时间精确得到大象流的基础上,提出阈值约束、流量检测机制、Count计数器等三方面改进对大象流识别阈值下限的约束,将网络中大象流的数据量与流持续时间进行周期内阈值计算,提高大象流的识别精确度。结果 实验结果表明:算法与已有相关算法相比,第一阶段可疑大象流平均字节数比网络流平均字节数多11.3%;不同阈值下的算法准确度提高1.7%,不同网络流量下的大象流平均检测时间降低至6 ms以内。结论 软件定义网络下两阶段大象流识别算法在第一阶段具有较强的大象流识别能力,同时算法的精确度有所提高,大象流的平均检测时间降低,提高了网络质量,能为进行网络流量调度策略的进一步研究... 相似文献