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U(Ⅵ)在处置场地质环境中迁移规律的模拟研究
1
作者
赖捷
成建峰
+2 位作者
阳刚
冷阳春
庹先国
《化工环保》
CSCD
北大核心
2017年第5期592-597,共6页
以西南某极低放射性废物处置场土壤为研究对象,采用静态吸附和动态吸附实验获取处置场地质特征参数,结合PHREEQC软件和地下水数值模拟系统(GMS)预测U(Ⅵ)在处置场环境中的化学种态和迁移规律。结果表明:U(Ⅵ)在处置场土壤中的吸附平衡...
以西南某极低放射性废物处置场土壤为研究对象,采用静态吸附和动态吸附实验获取处置场地质特征参数,结合PHREEQC软件和地下水数值模拟系统(GMS)预测U(Ⅵ)在处置场环境中的化学种态和迁移规律。结果表明:U(Ⅵ)在处置场土壤中的吸附平衡时间为20 d,吸附分配系数为358 m L/g;U(Ⅵ)在处置场地下水环境中主要以UO_2(CO_3)_2^(2-)和UO_2(CO_3)_3^(4-)形式存在;处置场关闭后安全运行30 a,处置场中心U(Ⅵ)质量浓度下降4.20%,外围50 m与下游河流边界处U(Ⅵ)质量浓度分别为初始给定值的3.40%和1.32%;在12 a时有0.10%的U(Ⅵ)到达河边。
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关键词
铀
核素迁移
地下水数值模拟系统
(GMS)
PHREEQC软件
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职称材料
Bi-RNN与GMS耦合的金属露天矿井涌水量预测
2
作者
赵誉兴
李向文
《煤田地质与勘探》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期155-169,共15页
【目的】在矿井实际生产过程开始前,准确预测涌水量对预防矿井潜在水害事故和保障安全生产具有重要的直接指导作用。【方法】为提升以大气降水为主要补给来源的露天矿井涌水量预测的准确性与稳定性,提出一种结合双向循环神经网络(bidire...
【目的】在矿井实际生产过程开始前,准确预测涌水量对预防矿井潜在水害事故和保障安全生产具有重要的直接指导作用。【方法】为提升以大气降水为主要补给来源的露天矿井涌水量预测的准确性与稳定性,提出一种结合双向循环神经网络(bidirectional recurrent neural network,Bi-RNN)和地下水数值模拟系统(groundwater modeling system,GMS)的涌水量预测耦合模型。该模型通过对全球预报系统数据(global forecast system,GFS)提供的研究区内历史预报降水与实际降水之间差值的波动规律进行分析,利用Bi-RNN对预报降水数据进行校正,将校正后的降水数据输入GMS中以预测南北2个开采区的涌水量。同时,采用传统的大井法和补给模数大井法对开采区涌水量进行预测,并对比不同方法的预测结果。【结果和结论】结果表明:北部开采区耦合模型预测结果为294 m^(3)/d,大井法预测结果为276.651~940.613 m^(3)/d,补给模数大井法预测结果为287.241 m^(3)/d;南部开采区耦合模型预测结果为1 160 m^(3)/d;大井法预测结果为3 330.107~5 090.944 m^(3)/d,补给模数大井法预测结果为1 108.575 m^(3)/d。研究表明,所建立的耦合模型在预测露天矿井涌水量方面取得了一定成果,作为一种结合多数据源的预测方法具有一定优势。该模型为解决矿井涌水量问题提供了新的思路和技术支持,具有较高的理论价值和实际应用潜力。
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关键词
露天矿井
涌水量预测
双向循环神经网络
全球预报
系统
地下水数值模拟系统
深度学习
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职称材料
题名
U(Ⅵ)在处置场地质环境中迁移规律的模拟研究
1
作者
赖捷
成建峰
阳刚
冷阳春
庹先国
机构
西南科技大学国防科技学院
成都理工大学核技术与自动化工程学院
四川理工学院化学与环境工程学院
出处
《化工环保》
CSCD
北大核心
2017年第5期592-597,共6页
基金
国家自然科学基金重点项目(4163000426)
四川省应用基础研究计划项目(2014JY0206)
文摘
以西南某极低放射性废物处置场土壤为研究对象,采用静态吸附和动态吸附实验获取处置场地质特征参数,结合PHREEQC软件和地下水数值模拟系统(GMS)预测U(Ⅵ)在处置场环境中的化学种态和迁移规律。结果表明:U(Ⅵ)在处置场土壤中的吸附平衡时间为20 d,吸附分配系数为358 m L/g;U(Ⅵ)在处置场地下水环境中主要以UO_2(CO_3)_2^(2-)和UO_2(CO_3)_3^(4-)形式存在;处置场关闭后安全运行30 a,处置场中心U(Ⅵ)质量浓度下降4.20%,外围50 m与下游河流边界处U(Ⅵ)质量浓度分别为初始给定值的3.40%和1.32%;在12 a时有0.10%的U(Ⅵ)到达河边。
关键词
铀
核素迁移
地下水数值模拟系统
(GMS)
PHREEQC软件
Keywords
uranium
nuclide migration
groundwater modeling system （GMS）
PHREEQC software
分类号
X591 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
Bi-RNN与GMS耦合的金属露天矿井涌水量预测
2
作者
赵誉兴
李向文
机构
中国地质大学(武汉)环境学院
黑龙江科技大学矿业工程学院
出处
《煤田地质与勘探》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期155-169,共15页
基金
中国地质调查局项目(12120115041801)
原武警黄金指挥部黄金工作专项项目(2000-20110301)。
文摘
【目的】在矿井实际生产过程开始前,准确预测涌水量对预防矿井潜在水害事故和保障安全生产具有重要的直接指导作用。【方法】为提升以大气降水为主要补给来源的露天矿井涌水量预测的准确性与稳定性,提出一种结合双向循环神经网络(bidirectional recurrent neural network,Bi-RNN)和地下水数值模拟系统(groundwater modeling system,GMS)的涌水量预测耦合模型。该模型通过对全球预报系统数据(global forecast system,GFS)提供的研究区内历史预报降水与实际降水之间差值的波动规律进行分析,利用Bi-RNN对预报降水数据进行校正,将校正后的降水数据输入GMS中以预测南北2个开采区的涌水量。同时,采用传统的大井法和补给模数大井法对开采区涌水量进行预测,并对比不同方法的预测结果。【结果和结论】结果表明:北部开采区耦合模型预测结果为294 m^(3)/d,大井法预测结果为276.651~940.613 m^(3)/d,补给模数大井法预测结果为287.241 m^(3)/d;南部开采区耦合模型预测结果为1 160 m^(3)/d;大井法预测结果为3 330.107~5 090.944 m^(3)/d,补给模数大井法预测结果为1 108.575 m^(3)/d。研究表明,所建立的耦合模型在预测露天矿井涌水量方面取得了一定成果,作为一种结合多数据源的预测方法具有一定优势。该模型为解决矿井涌水量问题提供了新的思路和技术支持,具有较高的理论价值和实际应用潜力。
关键词
露天矿井
涌水量预测
双向循环神经网络
全球预报
系统
地下水数值模拟系统
深度学习
Keywords
open-pit mine
predicted water yield of mine
bidirectional recurrent neural network(Bi-RNN)
global forecast system(GFS)
groundwater modeling system(GMS)
deep learning
分类号
TD745 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
U(Ⅵ)在处置场地质环境中迁移规律的模拟研究
赖捷
成建峰
阳刚
冷阳春
庹先国
《化工环保》
CSCD
北大核心
2017
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
Bi-RNN与GMS耦合的金属露天矿井涌水量预测
赵誉兴
李向文
《煤田地质与勘探》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
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