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期刊信息/Journal information
应用基础与工程科学学报
应用基础与工程科学学报

倪晋仁

双月刊

1005-0930

jbse@iee.pku.edu.cn;jbse@vip.163.com

010-62753153

100871

北京大学老地学楼110室

应用基础与工程科学学报/Journal Journal of Basic Science and EngineeringCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是经国家科技部和国家新闻出版署批准国内外公开发行的综合性学术期刊，1993年由北京大学、清华大学、中国科学院等单位的一些优秀青年学者共同创办。本刊编委全部是在国内外获得博士学位并具有高级职称的优秀中青年学者。本刊主反映国内外自然科学与工程科学，尤其是新兴与交叉学科领域研究的最新成果，为从事新兴学科及高技术领域研究的学者提供对外交流的窗口和发表研究论文的机会。读者对象为国内外从事自然科学特别是交叉学科研究的科研人员、管理人员和大专院校师生。
正式出版
收录年代

    水环境中阿莫西林的分布特征及其风险研究进展

    李思薛海林王雅娟宋瑞平...
    1-19页
    查看更多>>摘要：阿莫西林作为一种常用的广谱抗生素,在各种水环境介质中被广泛检出,其环境赋存和生态风险亟待关注.基于文献调研,系统梳理了 2003～2022年81篇有关水环境中阿莫西林污染调查的研究数据,构建了水环境中阿莫西林浓度数据库,总结分析了阿莫西林在污水处理厂进出水、地表水、地下水和饮用水中的分布特征和风险.研究结果表明,阿莫西林在水环境的浓度为ng/L至μg/L,其在污水处理厂进出水和地表水中的浓度和检出率显著高于地下水和饮用水(p＜0.05,Kruskal Wallis ANOVA).在欠发达国家或新兴经济体国家地表水中,阿莫西林的污染较严重,最高浓度可达n× 100μg/L.与湖泊和水库相比,河流中阿莫西林的浓度较高,这与河流受人类活动干扰程度较高密切相关.在人类活动较密集的城市河流和近海中,阿莫西林对藻类具有高生态风险,其对细菌耐药性的影响也不容忽视.

    阿莫西林污染特征生态风险污水处理厂河流地下水饮用水

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    某污染地块合成麝香在土壤中的分布特性及修复技术研究

    张坤张杰西王钪籍龙杰...
    20-30页
    查看更多>>摘要：合成麝香(Synthetic Musks,SMs)是一类在环境中难降解、易产生生物蓄积作用的半挥发性有机污染物,可通过各种环境介质迁移转化,已严重威胁到生态系统安全及人体健康.对于SMs去除途径的研究目前主要聚焦在水处理领域,土壤治理方面鲜有报道.本研究对国内某污染地块SMs在土层中的空间分布及富集特征开展分析,发现SMs在水平方向上高浓度污染源的迁移能力更强,而在垂向上呈现先增加后减少、并在粉质黏土层富集的现象.选取化学氧化、异位热脱附、水泥窑协同处置3种代表性修复技术,通过试验探索SMs污染土壤修复技术的关键工艺参数.研究结果表明,部分SMs可以被化学氧化,但氧化后的浓度仍高于以检出限0.1mg/kg确定的"风险控制值";SMs热脱附效率随加热温度的升高呈先显著增加、后趋于平稳,持续升温在提升修复效果的同时会造成经济成本的增加;水泥窑协同处置技术是确保SMs污染土壤修复达标、且实现资源化利用的一种有效途径.最后,结合目前SMs污染物尚无法律法规和标准予以规定的现状,对检测方法、风险评估方法、治理模式提出了展望.

    合成麝香迁移转化空间分布去除途径土壤修复

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    基于高效抗生素污染降解作用的压电分离膜抗污染性能与机理研究

    李天昕李欣雅徐水洋陈星宇...
    31-48页
    查看更多>>摘要：膜过滤存在的膜污染和浓差极化等会影响抗生素降解、分离选择性能和膜使用寿命,是亟待解决的关键问题.因此,采用干压成型方法制备锆钛酸铅(Pb(ZrxTi1-x)O3,PZT)压电分离膜,并分析膜淀粉含量对膜孔径、孔隙率的影响,比较制备得到的膜产品分离能力差异;使用串联阻力模型将产生原位振动的压电分离膜、基膜及相近孔径的普通微滤膜的抗污染性能和膜污染类型进行对比,结合传统滤饼过滤模型和Hermia模型,研究压电分离膜由原位振动导致的抗生素降解率和抗污染机理的变化规律.研究结果表明:随着淀粉含量的增加,膜的孔隙率和平均孔径随之增加,截留率随之降低;相同情况下过滤120min后,PZT压电分离膜的膜通量比市场上的普通微滤膜高出10.3％,且其可逆污垢占比最小;同时,由于原位振动诱导的空化现象,PZT压电分离膜的抗生素降解率相比于基膜提升了 26％;由于原位振动的作用,PZT压电分离膜将膜污染机制由滤饼过滤为主导的复合污染机制转变为膜孔堵塞向滤饼过滤的过渡机制.以期该研究结果为压电膜技术解决抗生素废水处理和膜污染防治问题提供方法与理论支撑.

    污垢控制膜污染控制锆钛酸铅(PZT)压电分离膜抗生素原位振动

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    环境因子筛选及组合方法对滑坡易发性预测的影响规律

    黄发明刘科技曾子强田钦...
    49-71页
    查看更多>>摘要：采用不同筛选方法从滑坡环境因子中获取各种因子组合,将其作为滑坡易发性预测模型的输入变量,用以研究不同环境因子筛选及组合下的建模规律,对准确可靠地预测滑坡易发性具有重要的理论和实践参考价值.以三峡库区万州区为例,首先,选取23种环境因子,如地形、水文、岩性等;然后,用相关系数(Coefficient Analysis,CA)、线性回归(Linear Regression,LR)、主成 分分析(Principal Component Analysis,PCA)、神经网络(Artificial Neural Network,ANN)和粗糙集(Rough Set,RS)等筛选方法来优化环境因子组合,将其作为支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、多层感知器(Multi-layer perceptron,MLP)等典型机器学习模型的输入变量,构建CA-SVM、CA-MLP等耦合模型,预测滑坡易发性,并与未进行环境因子筛选的全部因子耦合机器学习模型作对比;最后,用受试者操作特征曲线下面积(Area under receiver operating characteristic curve,AUC)精度、易发性指数的均值和标准差等指标探讨建模规律.研究结果表明:(1)全部环境因子耦合的滑坡易发性预测精度总体上优于考虑环境因子筛选的机器学习模型,可见环境因子筛选对提升易发性预测精度并不理想;(2)滑坡易发性精度对不同环境因子筛选方法的敏感度略低于不同机器学习模型,显示开展环境因子筛选是不必要的,且其将导致建模过程更复杂,当然仍需避免采用相关性太高、且作用机制类似的环境因子.总之,可依据数据准确、类型齐全、意义明确、操作可行和主次清晰等原则,构建出完善的滑坡环境因子组合体系.

    滑坡易发性预测环境因子筛选机器学习不确定性因素敏感度分析

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    考虑渗透系数空间变异性的降雨作用下边坡大变形破坏特征

    李剑平蒋水华黄发明黄劲松...
    72-84页
    查看更多>>摘要：合理评估降雨作用下边坡破坏特征是滑坡灾害防控及预警的重要前提.为了揭示土体渗透系数空间变异性对降雨作用下边坡大变形破坏特征的影响规律,综合利用极限平衡方法计算效率高和物质点法可模拟边坡大变形的优势,提出了随机极限平衡-物质点耦合分析方法(RLE-MPM),并开发了 MATLAB-HYDRUS-Anura 3D这3个软件的接口实现程序.首先,利用HYDRUS模拟边坡降雨入渗过程,得到每个土层单元的含水率及孔隙水压力分布特征;其次,采用局部抗剪强度法更新每个物质点的等效抗剪强度及重度;最后,利用随机物质点法(RMPM)进行降雨作用下边坡大变形破坏概率计算、破坏模式识别及大变形破坏特征评估.研究结果表明:RLE-MPM方法可模拟日本Tokai-Hokuriku降雨型滑坡水-力耦合过程,模拟得到的滑坡最终堆积形态与现场调查结果基本一致.相较于RMPM,RLE-MPM方法计算边坡失效概率的效率更高,并且能够有效识别降雨作用下3种边坡破坏模式,即完全破坏模式、剪切带破坏模式、渐进式破坏模式.此外,降雨历时对非均质边坡大变形破坏模式及其特征均具有重要的影响.

    降雨诱发滑坡边坡失稳空间变异性大变形破坏模式破坏特征

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    基于GRU和MOGWO的软基水闸底板脱空动力学智能反演

    李火坤唐义员黄伟柳波...
    85-99页
    查看更多>>摘要：软基水闸在水流侵蚀等因素作用下易发生底板脱空现象,极大地威胁水闸的安全运行.针对软基水闸底板脱空检测问题,提出一种基于门控循环单元(Gate Recurrent Unit,GRU)神经网络代理模型和多 目标灰狼算法(Multi-Objective Grey Wolf Optimizer,MOGWO)的软基水闸底板脱空动力学反演方法.基于GRU神经网络构建表征软基水闸结构模态参数与脱空参数间非线性关系的数学代理模型,基于水闸结构固有频率、归一化振型建立软基水闸脱空参数反演的多目标优化函数,并采用MOGWO优化算法求解多目标优化问题的Pareto最优解.将所提方法应用于室内软基水闸物理模型两种脱空工况的反演计算.GRU神经网络代理模型精度优于多层前馈(Back Propagation,BP)神经网络代理模型及三阶多项式响应面模型,且反演脱空面积和模型实际脱空面积的相对误差分别为6.76％、5.58％,反演效果明显优于单目标反演方法.

    软基水闸底板脱空反演动力学方法代理模型GRU神经网络MOGWO优化算法

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    基于新型元启发式BP神经网络的500kV覆冰输电线路力学响应预测研究

    苏仁斌熊卫红刘先珊张林...
    100-122页
    查看更多>>摘要：覆冰高压输电线路塔体高、跨度大,断线、倒塔、舞动等事故频发,现有的监测设备量少,不足以及时反映其力学响应特征,提高覆冰线路的事前预警准确性是运维关键.以某500kV典型覆冰塔线体系为研究对象,结合在线监测信息验证该模型的合理性,基于三维有限元提出计算杆塔力学响应的代理模型,快速获得了不同覆冰工况的杆塔位移及应力值,形成力学响应数据库,并提出基于新型元启发式即浣熊优化算法(COA)BP神经网络的覆冰线路力学响应预测方法.对比了 4种优化算法在23个测试函数中的进化能力、收敛速度及收敛精度,说明浣熊优化算法对复杂问题全局最优求解的高效性,并开展了不同训练样本数的正弦函数和余弦函数的仿真研究,阐明了 COA进化神经网络计算更准确,且更快收敛于最优解.进一步,以覆冰输电线路力学响应的主控因子及塔顶位移为网络输入,以杆塔最大位移、最大拉应力及最大压应力为网络输出,基于风向角45°的监测数据集验证预测模型的学习泛化能力,并对比其他4种进化神经网络模型的预测值,再次阐明了该预测模型的优势.最后将该模型应用于风向角180°的塔线体系力学响应预测,其预测值均与实际覆冰工况的杆塔位移及应力值吻合,特别是不同覆冰工况的力学响应变化曲线再次验证了上述预测模型的可行性.可见,基于新型元启发式BP神经网络模型可实现覆冰高压塔线体系力学响应预测的实时性、高效性和准确性,为输电线路实时健康评估及事前预测预警提供了技术支持.

    覆冰塔线体系新型元启发算法浣熊优化算法进化神经网络模型力学响应预测模型

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    融雪补给型河流径流概率预报方法

    李彬权朱畅畅梁忠民陈云瑶...
    123-132页
    查看更多>>摘要：基于水文模型的径流预报不可避免存在不确定性,特别是融雪型补给河流径流预报结果不确定度更大.分别建立考虑融雪的新安江模型和退水曲线法用于汛期(包括融雪期)和枯季退水期的径流预报,并集成误差自回归校正模型,以提高实时预报精度;综合确定性预报结果和水文不确定性处理器,建立日径流概率预报模型,采用精度评价和可靠度评价两类指标评定概率预报精度.为验证提出的概率预报框架的有效性,以大渡河猴子岩水库以上流域为研究区开展研究.结果表明:新安江 日模型在率定期和验证期的多年平均确定性系数均为0.85,整体精度较高;经误差校正后,预报精度得到进一步的提高,在延长预见期的基础上保证了预报精度;日径流模型分布函数中位数的预报精度均在一定程度上优于原始的确定性预报,提供的90％置信区间覆盖率和离散度分别在90％左右和0.40以下,表明其能以相对较窄的区间覆盖大部分实测值,具有较高的可靠度.研究成果可为研究区的防洪发电调度及风险管理提供技术支撑.

    新安江模型度日因子实时预报校正水文不确定性处理器融雪径流概率预报

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    湖北省柳林镇"8·12"山洪过程模拟分析

    郝思佳王文川马强李昌志...
    133-144页
    查看更多>>摘要：由极端暴雨引发的山洪灾害已成为阻碍社会经济发展的主要因素,为科学认识山洪形成过程,揭示山洪致灾机理,以湖北省柳林镇"8·12"重大山洪灾害为例,基于全国山洪灾害调查分析评价数据结合实地调查,采用 自主研发的FFMS(Flash Flood Modelling System)分布式水文模型对柳林镇暴雨山洪过程进行反演模拟.从洪水来源、产流组分变化入手,深入剖析此次山洪灾变响应过程.结果表明:采用时空变源山洪模拟方法,可以准确分析山洪过程流域产流机理及组分变化,实现对暴雨山洪过程的精细刻画.柳林镇"8.12"重大山洪灾害成因主要在于该地区超历史极值暴雨导致上游3条支流所在流域超渗产流量激增,特殊的地形条件和地理位置造成主、支流洪峰几乎同时在柳林镇断面遭遇叠加,加之下游莲花溪洪水汇流浪河后形成顶托,共同作用下导致山洪灾害放大效应,给柳林镇造成重大人员伤亡.

    山洪灾害致灾机理产流组分变化水文模拟洪水分析

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    改进一维卷积神经网络的隧道围岩收敛变形分级预测

    吴浩陈运涛朱赵辉李秀文...
    145-159页
    查看更多>>摘要：隧道围岩收敛变化是认识围岩和支护结构动态作用及其时空演变机理的前提,变形分级准确预测是对围岩稳定性和支护结构有效性评估的重要基础.本文提出了改进一维卷积和支持向量机融合深度网络的隧道收敛变形分级预报模型.根据围岩变形的主要影响因素和特征类型,选取强度应力比、隧道埋深、隧道等效直径、支护刚度和岩体质量指标,建立了变形等级的识别框架.收集了 159组国内外经典的隧道收敛变形实例数据,采用全局均值池化层和支持向量机改进传统卷积神经网络中全连接层和Softmax层进行等级分类,利用改进的一维卷积神经网络自动提取隧道变形的隐含典型特征.运用衰减学习率和Dropout正则化深度学习训练技巧,防止模型出现过拟合.与其他方法的结果对比,证明了该方法有着更好的准确率和鲁棒性,模型完全利用数据驱动实现有限数据集的深层复杂且微妙关系学习.应用于多雄拉公路隧道的围岩收敛变形分级预测,预测结果与现场实际一致,进一步验证了方法的准确性和适用性.研究结果有利于提高隧道收敛变形预测的理论水平和可靠性,为类似工程提供参考.

    隧道工程收敛变形预测深度学习改进一维卷积神经网络

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