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环境因素对土壤氡测量影响研究及应用

发布时间:2017-04-11 00:52

  本文关键词:环境因素对土壤氡测量影响研究及应用,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:近年来,随着我国放射性勘探的不断发展,放射性测量的应用越来越广泛,主要用于工程勘探、环境污染、临床医学和地震预测等多个领域,氡法测量是其中使用较多的一种方法。氡法测量具有不受地形影响、抗干扰能力强、操作简单、成本低廉等多种优点,但是氡气从地下岩石向地表运移过程中会受到环境因素(地温、地压、气温、气压、湿度等)的影响。本文依托国家“863”计划的子课题“放射性氡探测技术实现地下气化炉燃烧状态的监测”监测了一年氡浓度和环境因素的变化情况,利用BP神经网络和正交表想结合的方法分析了环境因素对氡浓度的敏感性,同时也针对工程实测中的多点氡浓度探测情况,提出了点密度异常区域划分方法。经过一定的分析和研究得出,不同天气情况下,环境因素的敏感性排序是不一样的,其中,晴天排序为地温最大,湿度次之,大气压力再次之,温差小于大气压力,室外温度最小;雨天排序为湿度最大,地温次之,室外温度再次之,温差小于室外温度,降雨天数最小;雪天排序为地温最大,湿度次之,温差再次之,降雪天数小于温差,室外温度小于降雪天数,大气压力最小。同时对地下煤层气化区域进行了环境因素氡浓度校正,得出阀值T为0.5,点密度I为2~(1/2)时,圈定的氡值异常区域最符合实际情况。本次实验采用BP神经网络和正交表相结合的方式适用于环境因素和氡浓度的敏感性分析,点密度异常法在消除环境因素影响的区域氡浓度校正中取得了不错的效果,对地下火区的探测有一定的指导意义。
【关键词】:氡浓度 校正 环境因素 敏感性分析 人工神经网络 正交表
【学位授予单位】:太原理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:P631.6
【目录】:
  • 摘要3-5
  • ABSTRACT5-10
  • 第一章 绪论10-24
  • 1.0 选题依据10
  • 1.1 研究背景及意义10-11
  • 1.2 国内外研究现状11-19
  • 1.2.1 国内研究现状12-13
  • 1.2.2 国外研究现状13-19
  • 1.3 论文研究内容及研究思路19-24
  • 1.3.1 研究内容19-20
  • 1.3.2 技术路线20-24
  • 第二章 氡的基本性质及测量原理24-30
  • 2.1 氡的基本性质24-27
  • 2.1.1 物理化学性质24
  • 2.1.2 吸附性质24
  • 2.1.3 放射性性质24-26
  • 2.1.4 土壤中氡的来源26
  • 2.1.5 测量方法26-27
  • 2.2 测氡法的基本原理及其特点27-28
  • 2.2.1 活性炭测氡法的基本原理27
  • 2.2.2 活性炭测氡法的特点27-28
  • 2.3 活性炭测氡仪28-29
  • 2.3.1 活性炭测氡仪28
  • 2.3.2 活性炭测氡吸附装置28-29
  • 2.4 本章小结29-30
  • 第三章 环境因素影响下的氡浓度数据处理方法30-44
  • 3.1 敏感性分析的分类31
  • 3.2 数据预处理31-33
  • 3.2.1 数据整理32
  • 3.2.2 数据归一化32-33
  • 3.3 敏感性分析的步骤33-37
  • 3.3.1 计算变化过程33-34
  • 3.3.2 正交表的设计34-37
  • 3.4 人工神经网络37-43
  • 3.4.1 人工神经网络简介37-39
  • 3.4.2 人工神经网络的学习方式39-41
  • 3.4.3 BP神经网络参数设置41-42
  • 3.4.4 BP神经网络计算42-43
  • 3.5 本章小结43-44
  • 第四章 氡浓度环境因素敏感性分析44-58
  • 4.1 实验区概况44
  • 4.2 数据简析44-46
  • 4.3 实验区年氡浓度敏感性分析46-56
  • 4.3.1 数据预处理46-49
  • 4.3.2 正交表设计49-50
  • 4.3.3 神经网络训练50-52
  • 4.3.4 正交分析52-56
  • 4.4 结果与讨论56-57
  • 4.5 工程建议57
  • 4.6 本章小结57-58
  • 第五章 气化区燃烧区氡浓度校正58-66
  • 5.1 统计学法和原始数据法58-59
  • 5.1.1 统计学法58
  • 5.1.2 原始数据法58-59
  • 5.2 异常点密度法氡浓度校正59-64
  • 5.2.1 气化燃烧区氡浓度预测59-60
  • 5.2.3 气化燃烧区氡浓度校正60-62
  • 5.2.4 区域氡浓度预测分析62-64
  • 5.3 本章小结64-66
  • 第六章 结论与展望66-68
  • 6.1 结论66
  • 6.2 展望66-68
  • 参考文献68-72
  • 致谢72-74
  • 硕士期间发表论文74

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本文编号:297928

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