考虑群井效应下的预降水引发地表沉降计算与分析

潜水层基坑开挖前预降水处理会引起地表沉降,提前预测地表沉降数值对于实际工程具有重要意义。对于预降水处理引起的地表沉降值,采用理论计算和数值模拟的方法分别进行求解。理论计算考虑群井效应,提出预测水位降深曲线,以原地下水位和预测水位降深曲线为分界,分区计算沉降量,叠加后得最终沉降量;数值模拟采用PLAXIS 3D建模,用井单元模拟降水井,流固耦合对预降水期间周围地表沉降求解,并揭示群井效应下抽水流量和孔压变化规律。为验证理论计算方法可行性,用规范法计算结果和工程实测数据加以验证分析,结果表明,所用理论计算和数值模拟值方法能较好地接近实测值,具有一定的工程实用价值。     

基于逆反射系数衰减的隧道路面文字视认效果

为探究高速公路隧道内路面指示文字逆反射系数衰减程度对驾驶人视认效果的影响﹐以认知心理学原理和驾驶人对路面指示文字的视认反应特性为基础,通过室内模拟驾驶试验采集了32名被试的视认数据和车辆运行特征数据,分析了在不同逆反射系数衰减程度下熟悉与不熟悉路况的驾驶人对路面指示文字的视认特性。结果表明：驾驶人的视认次数与路面指示文字的逆反射系数衰减程度呈反比,且熟悉与不熟悉路况的驾驶人的视认次数差值也在相应减少;随着逆反射系数衰减程度增加,驾驶人的视认准确率均有所降低,特别是当逆反射系数衰减程度为40%时,视认准确率下降幅度较大;加速度的波动频率与逆反射系数的衰减程度呈反比,且不熟悉路况驾驶人的加速度波动幅度值较熟悉路况驾驶人的值大。     

基于数据挖掘和网络药理学探讨川贝母治疗肺系疾病的核心中药和机制

基于数据挖掘川贝母治疗肺系疾病的核心中药和基于网络药理学探讨“川贝母-人参”治疗肺系疾病之支气管哮喘的作用机制。通过数据处理软件,利用统计学方法对所收集的含贝母肺系疾病中药组方进行频数统计、关联规则分析和聚类分析。并利用网络药理学知识对核心药对治疗肺系典型疾病支气管哮喘进行靶点收集筛选、基因本体论(gene ontology, GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes, KEGG)富集分析,最后利用分子对接验证。共筛选出含贝母处方420个,涉及中药463味;高频药物有甘草、杏仁等;聚类分析可得8类;高频核心二联药物组合有“川贝母-阿胶”“川贝母-人参”等,三联药物组合包括“川贝母-天冬-麦冬”“川贝母-天冬-甘草”等,四联药物组合“川贝母-桑白皮-桔梗-甘草”“川贝母-桑白皮-杏仁-甘草”等;由于阿胶为动物药材,则分析“川贝母-人参”药对治疗作为治疗支气管哮喘这一典型肺系疾病的核心药对,其中Hub靶点包括“AKT1”“PTGS2”等;核心活性成分包括“beta-sitosterol”“kaempferol”...     

基于机器学习的低渗透砂岩聚合物驱采收率预测

在恶劣的油藏条件下,化学驱提高采收率方法的可行性主要在实验室进行,以探究化学驱方案在现场实施的可能效果,但此类实验通常昂贵且费时。为了提高筛选效率和研究变量关系,进行了3个聚合物驱油实验项目,其次通过构建14种机器学习基础模型来预测低渗透砂岩聚合物驱油实验的效率。结果表明多层感知机(MLP)、随机树(RF)和极限梯度上升(XGB)模型表现最佳,它们在测试集的确定系数均为0.99,均方根误差分别为0.855、0.836和0.859。模型表明特征重要性由强至弱依次为含水率、累积注入孔隙体积、渗透率、非均质系数、孔隙度、聚合物注入量、聚合物浓度、注入压力。本研究为室内物理低渗透砂岩聚合物驱提供了可靠的数据,给出了14种机器学习模型预测性能直接对比,建立了高拟合高泛化高稳定低误差的低渗透砂岩聚合物驱预测模型,这将有助于化学驱方案快速在低渗透储层应用,以及降低失败风险。     

不同覆冰状态下导线风致振动响应仿真

为研究动态风载作用下不同覆冰状态下输电导线的动力响应,利用谐波叠加法模拟多点相关的脉动风速时程曲线,得到不同覆冰形式下的风荷载,建立导线有限元模型,对不同覆冰状态下输电导线各特征参数和风速的相关性,并对导线振动特性以及动张力特性进行分析。结果表明：在随机风作用下,不均匀覆冰对风速的相关性最强;相同风速下,覆冰厚度和覆冰形式对导线振动特性影响不大;均匀覆冰时,导线张力峰值在15 mm覆冰时达到最大,张力峰值为69 180.4 N;不均匀覆冰状态下,中央重覆冰对导线张力的影响强于两侧重覆冰。     

Satellite-derived surface water pCO2 and air–sea CO2 fluxes in the northern South China Sea in summer

An empirical approach is presented for the estimation of the partial pressure of carbon dioxide (pCO2) and air–sea CO2 fluxes in the northern South China Sea in summer using satellite-derived sea surface temperatures (SSTs), chlorophyll-a (Chl a) concentrations, and wind fields. Two algorithms were tested. The first used an SST-dependent equation, and the other involved the introduction of Chl a. Regression equations were developed for summer based on in situ data obtained in July, 2004. Using the monthly average SST and Chl a fields derived from the advanced very high resolution radiometer (AVHRR) and the SeaWiFS (sea-viewing wide field of view sensor), respectively, the monthly pCO2 fields were computed. The derived pCO2 was compared with the shipboard pCO2 observations conducted in July, 2000. This resulted in a root-mean-square error of 4.6 μatm, suggesting that the satellite-derived pCO2 was in general agreement with the in situ observations. The air–sea CO2 flux was further computed with the aid of the monthly mean QuikSCAT wind speed. We contend that more shipboard data are necessary for refining the empirical algorithms and reducing the uncertainty in the results.     

聚类准则研究

介绍了聚类误差平方和准则,指出了误差平方和准则的不足,提出了误差绝对值和准则、最大误差准则以及误差p次方和准则.     

First result from the Jinping Underground Nuclear Astrophysics experiment JUNA:precise measurement of the 92 keV 25Mg(p,γ)26Al resonance

The 25Mg(p,γ)26Al reaction plays an important role in the study of cosmic 1.809 MeV γ-ray as a signature of ongoing nucleosynthesis in the Galaxy.At astrophysic...     

求解聚类问题的混合粒子群优化算法

建立了聚类分析问题模型,结合遗传算法的思想提出的混合粒子群算法来解决聚类问题。该算法可 进一步改进,思路是利用K-均值方法的结果作为一个粒子。经过比较测试,4种粒子群算法的效果都比较 好,特别是交叉策略A和变异策略B的组合算法最好。