论文部分内容阅读
依据漳河水库上游干流河道1963～2018年的实测径流资料及河道内各种水生生物在不同季节的需水要求,采用频率曲线法、湿周法、蒙大拿法等计算该段河道内最小生态环境流量,经过比较分析,推荐采用频率曲线法分析计算的成果,其在现状调度运用的水平下,比较符合该段河道的实际情况.
漳河水库上游干流河道适宜生态环境流量研究
【摘 要】
：
依据漳河水库上游干流河道1963～2018年的实测径流资料及河道内各种水生生物在不同季节的需水要求,采用频率曲线法、湿周法、蒙大拿法等计算该段河道内最小生态环境流量,经过比较分析,推荐采用频率曲线法分析计算的成果,其在现状调度运用的水平下,比较符合该段河道的实际情况.
【机 构】
：
湖北省漳河工程管理局,湖北荆门 448156
【出 处】
：
水电与新能源
【发表日期】
：
2022年3期
其他文献
制备了4种3,4-结构摩尔分数不同的液体聚异戊二烯(LIR),考察了芳烃油及不同3,4-结构摩尔分数的LIR作为增塑剂对于天然橡胶(NR)的交联密度、物理机械性能、动态力学性能及微观结构的影响.结果表明,随着LIR中3,4-结构摩尔分数的增加,NR的交联密度增加.LIR不仅起到增塑的作用,还可与NR形成共交联网络.与芳烃油相比,以LIR作为增塑剂的NR硫化胶的定伸应力及拉伸强度更优.同时填充3,4-结构摩尔分数较高的LIR的NR硫化胶具有良好的抗湿滑性能以及较低的滚动阻力.LIR可以提高炭黑在NR基体中的
通过改变注塑压力、注塑速度、模具温度、注塑温度等注塑成型工艺参数,研究了两种制样方式对改性聚酰胺(PA)6抗冲击性能的影响.结果表明:相同注塑成型工艺条件下,自带缺口试样的冲击强度都高于自制缺口的试样;注塑压力和注塑速度对自带缺口试样的冲击强度影响较大,但对自制缺口试样的冲击强度影响不大;模具温度和注塑温度对两种制样方式的PA 6的缺口冲击强度影响均较大.
近年来,将语法错误纠正当作机器翻译任务在英语语法纠错领域取得重大进展,对于数据驱动的自然语言处理方法,大规模、高质量的标注语料成为翻译等相关任务最重要的资源.在调查中,主要关注英语语法纠错领域的数据集和数据增广方法.全面地概括了英语语法纠错领域使用的数据集、数据合成、评价方法及应用现状,并对其进行归纳分析;对今后如何提高英语语法纠错模型的性能进行了总结和展望.
国内外特大型城市电力设施建设均面临土地资源紧缺、与城市环境协调困难等问题,以日本东京电力设施建设为例,其地下电缆采用市政综合管廊、输电线路采用气体绝缘管廊、变电站地下建设、与周边商业合建变电站以及建设装配式变电站的相关经验,可供我国电力设施建设与城市布局融合借鉴.
以CO催化加氢、催化羰基化和甲醇催化脱水等反应为核心的碳一化工技术,是煤气化为基础的现代煤化工产业的关键技术,近10 a来工业化应用取得重大成功,已经成为煤炭清洁高效利用的主要途径.但煤炭既是原料,又是转化过程热能和动力能的转化燃料,使得现代煤化工产业的碳排放量大又集中,具有局部强排放特征.从原料低碳化,转化热能和动力清洁化,热催化工艺和催化剂创新,反应产物高选择以及CO2光电催化转化技术等方面入手,探讨了在碳达峰、碳中和双碳模式下,碳一化工技术的发展趋势和前景.随着清洁新能源大规模低成本“绿氢”制备技术
针对许多多示例算法都对正包中的示例情况做出假设的问题,提出了结合模糊聚类的多示例集成算法(ISFC).结合模糊聚类和多示例学习中负包的特点,提出了“正得分”的概念,用于衡量示例标签为正的可能性,降低了多示例学习中示例标签的歧义性;考虑到多示例学习中将负示例分类错误的代价更大,设计了一种包的代表示例选择策略,选出的代表示例作为基分类器的训练子集;结合各基分类器的结果,确定包的最终标签.ISFC算法对正包中正示例的比例未做任何假设,同时能够解决正包数量多、负包数量少情况下的类别不平衡问题.实验结果表明,ISF
大功率整流装置是励磁系统最重要组成部分,快速熔断器是励磁整流装置的主要保护元件,大功率整流(高电压和大电流)的趋势对整流器的安全保护提出了更高的要求.基于对快速熔断器的额定电压、额定电流参数选择及快速熔断器的分断能力、I2 t、冷却等内容进行的分析,给出了合理选择快速熔断器的依据与实例.
随着科学技术的不断发展,最优化理论及其衍生出的算法已经广泛应用于人们的日常工作与生活当中,现实世界中的很多问题都可以被描述为组合优化问题.群智能优化算法这些年来被证明在解决组合优化问题方面效果显著,将当下处于研究热点的量子计算概念引入群智能优化算法形成的量子群智能优化算法,为更好地解决组合优化问题提出了一个新的研究方向.在过去的二十多年里,许多量子群智能优化算法被不断开发出来,同时在此基础上进行了大量改进与应用.综述了量子蚁群算法、量子粒子群算法、量子人工鱼群算法、量子人工蜂群算法、量子布谷鸟搜索算法、量
针对并行深度森林算法在处理大数据问题时存在的冗余与不相关特征过多,多粒度扫描不平衡以及并行化效率低等问题,提出了大数据环境下基于信息论改进的并行深度森林算法——IPDFIT(improved parallel deep forest based on information theory).该算法基于信息论设计了一种混合降维策略DRIT(dimension reduction based on information theory),以获得降维后的数据集,有效减少了冗余及不相关特征的数量;提出了一种改进的