简介：

简介：描述了SK—H混凝土高性能引气剂的研制。通过在松香进行皂化之前先对松香进行部分酯化反应，以改善松香的化学结构，提高了松香的分子量，使之有利于作为引气剂分子的骨架，保证气泡形成后的液膜具有足够的黏度和弹性，同时加入了优良的气泡稳定组分来提高气泡的稳定性。研制的SK-H高性能引气剂的混凝土性能指标满足国标一等品的要求，产品在气泡间距系数（133μm）、气泡平均半径（71μm）、气泡均匀性、稳定性等关键技术指标方面均优于目前国内水平。混凝土抗冻融300次时，动弹性模量为97％，混凝土具有优良的抗冻融耐久性。所提出的工艺参数可靠，目前已按确定的工艺条件和参数组织批量生产，并已用于工程。该产品在合成过程中只在酯化反应时生成少量的水，不排放废物，属环保型产品。

简介：通过试验研究，证明引气剂可以改善水工混凝土的和易性，适量掺入引气剂可提高混凝土的坍落度，降低混凝土的泌水量，提高混凝土的抗冻等级，但抗压强度会降低。引气剂的掺加使混凝土氯离子渗透系数明显降低，抗渗性能提高。

简介：纳米TiO2作为光催化剂,由于其化学性质稳定、无毒、成本低和抗光腐蚀等优点在环境净化领域中有着广泛应用,而针对其光生电子-空穴复合率高,对可见光吸收率差,光催化效率不高等问题,科研人员致力于TiO2光催化剂的改性研究。综述了纳米TiO2光催化剂改性的研究进展,介绍了改性的不同方法,其中包括贵金属沉积、复合半导体、金属离子掺杂、非金属掺杂、共掺杂、表面光敏化等,并提出了TiO2光催化剂改性技术期待解决的问题和今后的研究方向。

简介：微生物絮凝剂是新一代天然高分子有机絮凝剂，具有高效、无毒、无二次污染等特点。该文综述了微生物絮凝剂的理化性质，可能的絮凝机理及影响其混凝的因素。

简介：以邢台市野沟门水库除险加固工程施工为例，介绍了树脂锚固剂在大坝迎水面及溢流堰面新浇防渗混凝土与浆砌石连接中应用。采用树脂锚固剂用于水库大坝加固，不仅可以缩短工期，而且容易操作，还可节省投资，各项指标达到设计要求。该项工程采用树脂锚固剂在大坝除险加固中的应用，为今后大坝除险加固积累了经验。

简介：以某大坝沉降监测数据为例，利用Matlab软件的BP神经网络工具箱进行建模分析和预测。结果表明，滚动BP神经网络算法能较好地应用于大坝沉降数据的预测，具有良好的应用前景。

简介：针对径流量长期变化的因果关系复杂特性,常规的中长期水文预报模型又很难满足精度要求,提出了基于BP神经网络的来水量预测模型。结合实际径流数据,验证了模型的预报精度,可用来进行中长期水文预报。

简介：农业废弃物主要由纤维素和木质素组成，是一种潜在的重金属吸附剂。文中归纳了几种农业废弃物吸附剂及其改性方法，阐述了改性农业废弃物吸附重金属的机理，讨论了pH、重金属离子初始浓度、吸附剂用量、反应温度等因素对改性农业废弃物吸附能力的影响，并展望了改性农业废弃物的应用前景。

简介：分析了影响城镇日用水量的非线性因素，利用人工神经网络，选择影响城市日用水量的主要因素。建立城镇日用水量预测模型，并将该模型的预测效果与传统的日用水量模型预测效果进行比较，结果显示该模型的预测精度更高、所需时间更短、更适用于影响因素较多的城市日用水量的预测。

简介：本文在分析影响作物蒸发蒸腾量的气象因子的基础上,以不同的气象因子组合为输入向量,以参照腾发量为输出向量,构建了气象资料不足情况下三种计算参数腾发量的BP神经网络模型BPET1、BPET2和BPET3.利用宁夏引黄灌区2000～2003年的逐日气象资料对所建模型进行反复训练和预测,并把预测结果与传统的Penman-Monteith公式计算而得的同期作物ET0值相比较.其中,BPET1的预测值与ETO值的相关系数平方为0.9914;BPET2的预测值与ET0值的相关系数平方为0.9917;BPET3的预测值与ETO值的相关系数平方为0.9854.研究结果表明,本文构建的模型计算精度较高,方法简便可行,能满足实际生产需要.

简介：近年来，随着渔业养殖技术的不断改进，单位水体的鱼产量也在不断提高(如有的池塘亩产已高达1500多公斤)，然而，集约化养殖将会出现水体恶化，发生鱼病。其作用机理是：高产高密度——强化投饵——残饵及排泄物沉积超过水体自净力——溶解氧不足——水质恶化——生长缓慢——诱发疾病。目前，渔业生产中常用化学药剂改善水质、广谱抗生素控制鱼病，但是，化学药剂和抗生素药物的过度使用，不仅存在二次污染，而且会造成病菌的耐药性增加，破坏了养殖环境的自然生态体系，

简介：在自然环境下溶解氧固定剂有效期的试验研究石家庄水文水资源勘测局廖素琴一、式验目的水中溶解氧是对河流、水库、湖泊、洼淀等水体进行水质监测评价的主要项目。碘量法是目前测定水中溶解氧普遍采用的方法。溶解氧随时间、温度变化较大，因此，采集溶解氧水样时必须现场...

简介：黄土的湿陷起始压力是评价黄土湿陷性的重要指标之一.影响黄土湿陷起始压力的因素有很多,且各因素间并非独立,通过分析各物性指标间的相关性确定塑性指数、含水率、干密度作为影响黄土湿陷起始压力的因素.本文提出并建立了黄土湿陷起始压力的人工神经网络预测模型,选取新疆伊犁地区黄土的数据作为神经网络模型的学习和预测样本,将神经网络模型的预测结果与实际结果对比可知二者误差小于10%.利用陕西彬县黄土数据验证了网络模型的通用性,说明用人工神经网络方法计算黄土湿陷起始压力准确、可靠,建立了一种计算湿陷起始压力的新方法.

简介：在调水工程中,如果泵站站前水位过低,会危及泵站安全,如果水位过高,会危及周边安全,因此探寻调水工程中河渠湖库水位变化显得尤为重要.以南水北调东线山东段南四湖为研究区域,寻求不同起调水位、出入流量、泵站开启时间差的调水方案下泵前水位变化规律.先利用耦合模型对不同的调水方案进行数值模拟,然后选取23组调水方案及其数值模拟所得的泵前水位作为样本训练BP神经网络,建立BP神经网络调蓄水位预测模型并进行验证,最后利用预测模型对不同调水方案进行泵前水位预测.结果表明,BP神经网络预测模型具有很强的预测能力,预测模型结果与耦合模型结果泵前水位基本吻合,水深相对误差小于9.15%,而模型计算效率提升96.67%.

简介：根据改进的BP神经网络，阐述了在结构损伤检测与识别上的应用。同时对该网络在结构检测应用过程中应该注意的问题做了探讨，展望了BP神经网络在结构损伤检测与识别上的发展方向。

简介：造成中长期水文预报研究和预报困难的主要原因是水文现象本身的复杂性和不确定性,以及内部复杂的非线性关系,针对这些问题,本文建立了一种小波神经网络时间序列模型,并用遗传算法对小波神经网络的连接权值和伸缩变量、平移变量进行优化。使用这种模型对黄河三门峡站逐年月天然流量进行预报检验,并将检验结果与传统的小波神经网络和BP神经网络进行对比,从模型预报精度、趋势性和稳定性3个方面进行分析,分析发现,这种遗传算法优化的小波神经网络时间序列模型能够有效地克服传统的小波神经网络和BP网络容易陷入局部极小的缺陷,能够对水文现象的趋势性作出较精确的预测,具有良好的预报精度和稳定性。