不同虫态稻虱缨小蜂低温贮藏后的适合度

为探究稻虱缨小蜂适宜冷藏的虫态以及冷藏温度和冷藏时间,在5℃~12℃范围内对稻虱缨小蜂各虫态进行冷藏。结果表明,稻虱缨小蜂卵冷藏后部分不能正常孵化,不适合在卵期进行冷藏。稻虱缨小蜂在幼虫期和蛹期冷藏,成虫寿命随温度的升高而缩短,随冷藏时间的延长而缩短;对性比和子代数不造成影响;羽化率随着冷藏温度的下降而下降,随着冷藏时间的延长而下降,幼虫期不同虫龄之间以及不同虫龄与蛹龄之间的羽化率无显著差异;11℃冷藏的羽化率受冷藏时间的影响最小,冷藏20d的平均羽化率高于80.00%,与对照相比差异不显著。隐羽化期和成虫期受低温和冷藏时间的影响较大,不适合冷藏。因此,本研究结果表明稻虱缨小蜂冷藏效果最好的虫态为幼虫期和蛹期,11℃为适宜冷藏温度。

水稻根系内生固氮菌的分离鉴定及其促生作用研究

【目的】研究不同生育期水稻根系内生固氮菌的多样性,分离鉴定内生固氮菌并筛选具有促生作用的菌株,为水稻生产中固氮菌的应用提供理论依据。【方法】采用无氮培养基培养方法,从拔节期和抽穗期佳辐占根系中分离内生固氮菌,通过扩增16S rRNA方法进行分子鉴定和系统进化分析;采用透明圈法进行溶磷解钾能力验证;采用乙炔还原法测定固氮酶活性。将分离的内生固氮菌株单独接种盆栽水稻幼苗,测定其对株高、根长、鲜质量的影响;将内生固氮菌混合菌液接种水稻品种佳辐占和台粳8号,于齐穂期测定倒1、倒2和倒3叶片的叶绿素含量(SPAD值)。【结果】从拔节期和抽穗期水稻根系中分别分离出10和20株内生固氮菌,且两个时期水稻根系内生固氮菌群多样性存在差异,拔节期以克雷伯氏菌属为主,而抽穗期以假单胞菌属为主。筛选出7株具有溶解无机磷能力的菌株,分别是J3、J10、J23、H27、H30、H33和H37。乙炔还原法测定结果表明,分离的内生固氮菌均具有弱固氮活性,其中H33和H40-2菌株固氮能力相对较强。将固氮菌回接水稻幼苗,H40-2和J3菌株对水稻株高、地上鲜质量、根长均有显著影响,可促进水稻生长。将固氮菌混合回接水稻根系,发现佳辐占叶片叶绿素含量与对照差异不显著,而台粳8号显著提高。【结论】分离的内生固氮菌株H40-2和J3在水稻苗期具有明显促生作用,可作为功能性内生固氮菌开发利用。

黄土梁峁地貌矿井水水质时空变异评估与关键控制因子水源识别

针对黄土梁峁地区砂岩−泥岩互层覆岩突水水源难以准确判别以及不同水源所占比例无法定量化问题,在系统采集了陕北朱家峁煤矿地表水、地下水水样基础上,采用数理统计、Piper三线图、Gibbs图、常规水化学特征比值法,揭示了不同含水系统水化学演化规律和水源补给关系。通过分析水体稳定同位素组成演变特征,明确了不同环境背景下各类水源水质时空变异性。在此基础上,以常规、同位素特征比因子作为判别指标,构建了基于T-球型模糊聚集算子TOPSIS法(T-TOPSIS)、粗糙集理论(RST)、D-S证据理论(DSET)与单指标未知测度函数(SIUMF)的突水水源混合比例计算模型。结果表明,研究区地表水、地下水水化学类型虽均以Na-SO_(4)·Cl为主,但两者受控因素有着明显差别,即地表水水化学成分受硅酸盐岩风化和蒸发结晶共同控制;地下水成分则主要受控于蒸发结晶作用。此外,经历了强烈蒸发作用的地表水对地下水存在一定程度的补给作用。T-TOPSISRST-DSET-SIUMF突水水源混合比例判别模型表明,陕北朱家峁煤矿50%以上的突水水源为顶板砂岩水和地表沙空沟水。三维高密度电法探测结果验证了该模型的准确性。

山东霄云煤矿砂岩高氟地下水成因及健康风险评价

为探究济宁市霄云煤矿高氟地下水形成机理,利用水化学分析、相关性分析、钠吸附比及饱和指数等方法对砂岩高氟地下水分布及形成原因进行分析。同时,利用非致癌物健康风险评价模型对不同受体人群进行健康风险评价。研究结果表明:矿区砂岩地下水F-质量浓度为0.97~5.23 mg/L,且有93.7%的样品F-质量浓度超标。矿区砂岩高氟地下水主要分布在矿区中部及西北部,且具有弱碱性、高Na^(+)、高HCO_(3)^(-)、低Ca^(2+)的水化学特征。弱碱性环境及OH^(-)、HCO_(3)^(-)与F^(-)的竞争吸附是矿区高氟地下水形成的重要因素,萤石的溶解与方解石、白云石的沉淀是矿区高氟地下水形成的主要机制。矿区不同受体人群平均非致癌健康风险指数分别为:婴儿5.11,儿童3.16,成年男性2.91,成年女性2.52,均超过风险指数阈值。建议加快发展高效除氟材料与技术,保障矿区居民饮水安全。

绿色组装防控技术对茶园假眼小绿叶蝉的田间防效

为假眼小绿叶蝉的绿色防控技术推广示范提供技术支撑,以虫口减退率和防治效能作为指标,采用随机区组试验研究6种绿色组装防控技术和5种单项防控技术对茶园假眼小绿叶蝉的田间防治效果。结果表明:单项防治技术茶皂素的防效优于其他单项技术,防治21d后假眼小绿叶蝉的虫口减退率和防治效能分别为65%和70%;组装防控技术以诱虫板+生物农药组合和黑光灯+生物农药组合的防治效能明显优于黑光灯、诱虫板和生物农药单项防控,其中诱虫板+茶皂素组合防控技术的防治效能最佳,21d后的虫口减退率和防治效能分别达92.1%和93.1%,可作为假眼小绿叶蝉综合防控措施进行推广和应用。

不动杆菌BCL-1固体发酵条件优化及其对茶鲜叶吡虫啉的降解

为优化吡虫啉降解菌固态发酵条件及确定适宜固态发酵基质,以菌株生物量为指标,筛选固体发酵培养基配方,通过单因素分析接种量、发酵温度、发酵时间对菌株生物量的影响,利用响应面分析法优化最佳发酵条件,同时进行菌制剂茶叶鲜叶吡虫啉降解小区试验分析。结果表明,不动杆菌BCL-1固体发酵适宜培养基配方为:草木灰65%+玉米粉8%+麸皮24%+葡萄糖2.3%+磷酸二氢钾0.5%+硫酸镁0.2%。适宜发酵时间72.80 h,接种量5.04%,发酵温度28.89℃,在此条件下,生物量可以达到9.537×108cfu/g。菌制剂可以有效降解茶叶鲜叶上的吡虫啉,施用12天后,茶叶鲜叶降解率达到82.0%。

水稻褐飞虱若虫和成虫褪黑素含量测定及比较

【目的】明确褪黑素在褐飞虱各发育阶段的含量情况。【方法】通过高效液相色谱-串联质谱技术(HPLCMS/MS)对1~5龄若虫和两种翅型雌、雄成虫体内褪黑素含量进行测定和比较。【结果】褐飞虱若虫期褪黑素含量在1~2龄若虫时期最低,平均为378.5 pg·g^(-1)。3龄若虫褪黑素含量最高,为856.6 pg·g^(-1)。4龄若虫褪黑素含量下降,为810.7 pg·g^(-1),与3龄无显著差异。5龄若虫褪黑素含量下降显著,为574.5 pg·g^(-1)。褐飞虱成虫褪黑素含量与性别显著相关,但受翅型影响不明显。雌、雄成虫间的褪黑素水平有极显著差异,长、短翅雄性成虫的褪黑素含量分别为978.3 pg·g^(-1)和969.6 pg·g^(-1),而长、短翅雌性的褪黑素含量仅为76.1 pg·g^(-1)和176.8 pg·g^(-1),甚至低于1~2龄若虫时期。【结论】初步明确了褐飞虱各发育阶段体内褪黑素含量变化特点,为后续研究褐飞虱褪黑素功能及机理奠定基础。

多模型融合评价煤层底板灰岩岩溶突水危险性

在我国华北型石炭—二叠系煤田中,煤层底板灰岩岩溶突水现象尤为突出。为准确地评价煤层底板灰岩岩溶突水危险性,防治煤矿水害事故,实现承压水体上煤层安全开采。基于未知测度-集对分析理论,选用含水层厚度、单位涌水量、充水含水层渗透性、水压、断层影响因子、含水层厚度、含水层岩性组合特征以及底板破坏深度8个指标评价煤层底板灰岩岩溶突水危险性。采用有序二元比较量化法和区间数模糊决策矩阵EA-TOPSIS排序模型分别确定煤层底板灰岩岩溶突水主控因素权重。在此基础之上,基于冲突证据理论将二者进行耦合,得到煤层底板灰岩岩溶突水主控因素组合权重,保证了对动态模型指标相对重要性的有效评价。基于未知测度-集对分析理论,构建单指标直线型未知测度函数及非直线型未知测度函数,并以新汶煤田煤层开采为例,将30个监测点处实测的8个指标值代入,建立多指标综合测度矩阵。引入“置信度”评价准则判定样本数据 X i 所属的危险性等级。并通过集对分析,进一步表征新汶煤田煤层开采过程中煤层底板灰岩岩溶突水风险总体态势。研究表明,评价结果与矿山实际情况相吻合。在此基础之上,依据搜集的大量华北煤矿突水案例,以其中典型的15个为例,将建立的模型推广到整个华北煤田底板突水危险性的评价。通过与矿井实际突水情况对比可以发现,模型确定的矿井突水危险性等级与实际相吻合,表明该模型对于评价整个华北煤田底板灰岩岩溶突水危险性具有一定的适宜性。

间作不同绿肥植物组合对茶园土壤改良的效果

【目的】探讨不同绿肥植物间作对茶园土壤pH、重金属离子含量、细菌多样性及群落结构的影响,为茶园土壤改良提供科学依据。【方法】应用pH计检测绿肥植物间作模式对茶园土壤pH的影响,利用原子荧光法分析不同绿肥植物间作对茶园土壤重金属的改良情况,应用高通量测序技术,分析不同绿肥间作模式对茶园土壤微生物多样性、土壤细菌群落组成与结构的影响。【结果】间作植物并非越多越好,宿根羽扇豆-油菜-圆叶决明组合(LBC)间作后,土壤pH不升反降;而油菜-圆叶决明组合(BC)、宿根羽扇豆-油菜间作组合(LB)对土壤pH改良效果显著;盆栽试验表明多种绿肥植物套作间作的效果并没有随着植物数目的增多而效果更好,仅有LB组合可显著降低重金属Cd和Hg的含量;此外,与对照组相比,变形菌比例明显升高,成为丰度最高的菌门;放线菌比例明显下降,在L、LB和LBC处理组中,放线菌比例低于20%。此外,绿肥间作可显著提高土壤中蓝藻菌的含量,不同的绿肥间作处理组中的蓝藻菌含量高于1%,而对照组仅为0.1%~0.3%。【结论】宿根羽扇豆-油菜间作组合(LB)可提升土壤PH、降低茶园土壤重金属Cd和Hg的含量,且改变土壤细菌结构并提高了土壤中有益微生物菌群的相对丰度,对茶园土壤的生态环境改良具有积极作用。

西班牙河碳酸盐岩对茶园土壤状况和土壤细菌群落的影响

【目的】探讨西班牙河碳酸盐岩(Spanish river carbonatite, SRC)对茶园土壤酸化、重金属以及土壤细菌多样性和群落结构的影响,为茶园土壤改良提供科学依据。【方法】通过盆栽和大田试验,应用pH计、原子荧光法以及高通量测序技术分析施用SRC对茶园土壤pH、重金属含量以及细菌群落的影响。【结果】大田和盆栽试验均表明添加SRC可提高茶树种植土壤的pH值,盆栽试验表明低浓度的SRC的施入量就可显著降低土壤中Cd、Cu的含量,大田试验表明SRC的施用可显著降低8种重金属的含量;盆栽试验表明SRC对土壤微生物的组成有显著影响,大田试验表明施用SRC可提高土壤养分。【结论】施用SRC可显著改良茶园土壤,改良土壤重金属污染,增加茶园土壤的养分。

断层定量化在突水危险性评价中的应用

良庄井田目前已进入深度开采,以断层为通道的奥灰岩溶水对底板突水问题的影响越来越大。针对该井田11煤层开采底板断层突水问题,在概述良庄井田构造发育特征的基础上,以分形理论为指导,提出采用断层分维值及断层强度指数对良庄井田煤层底板断层进行定量化描述,并融合突水系数和涌水量对井田的突水危险性进行了分区。利用灰度分析Python编程确定断层分维值、强度指数和突水系数的权重,采用Surfer中的插值法将3个参数融合分析突水危险性,根据突水危险性将该区域划分为突水危险区和开采安全区。

基于熵权法-层次分析法耦合赋权的多源信息融合突水危险性评价

为了建立更加准确的煤矿巷道底板突水评价模型,本文将层次分析法和熵权法相结合,并通过耦合赋权的方法,建立综合权重耦合模型确定综合权重。该模型在提高权重可信度的基础上,进一步建立结合两种脆弱性评价方法(模糊综合评价法和脆弱性指数法)的多源信息融合模型。在分析良庄井田15号煤层地质资料的基础上,选取8个主控因素进行分析。结果表明,建立的多源信息融合模型符合实际生产情况,对矿井生产具有实际指导意义,与原有方法相比,更有利于指导矿井的安全生产工作。

基于GWO-Elman神经网络的底板突水预测

我国是世界最大的煤炭生产国和消费国,特别是在我国的华北地区,煤炭储量非常丰富,但由于华北地区的水文地质条件复杂,煤炭实际生产过程中事故频发,特别是煤层底板突水事故,一旦发生往往会造成较为严重的人员伤亡和财产损失。因此煤层底板突水预测已经成为煤矿安全生产领域研究的重点。山东巨野煤田红旗煤矿是典型的华北型煤田,其主要可采煤层3煤层平均厚度5.48 m,实际生产过程中受底板突水威胁严重,在矿井的建设及生产过程中多次出现底板突水。为了对3煤层进行底板突水预测,在分析收集红旗煤矿相关矿井水文地质资料的基础上,选取断裂分维值、取心率、隔水层厚度、单位涌水量、渗透系数、底板含水层总厚度、承压含水层水压共7个因素,作为进行底板突水预测的主要影响因素;以现场实际数据为输入样本,通过灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)得到Elman神经网络优化的最佳权重和阈值,分别为18.7482和0.014435,之后建立相应的GWO-Elman神经网络底板突水预测模型;在此基础上通过测试样本输入模型验证,结果准确率达到100%,再用熵值法确定权重的脆弱性指数法进行对比,证明神经网络模型准确度更高,可以用于工程实际。最后,利用所建立的神经网络模型对2个未开采工作面进行了底板突水预测,将预测结果指导矿井实际安全生产。

时间序列模型在工作面涌水量预测中的应用

在矿山实际生产过程中,涌水量预测对于矿山防治水具有重要意义。以山东郓城煤矿1301工作面为研究对象,先不考虑季节性因素影响的条件下,采用时间序列分析模型ARIMA建立涌水量与时间的函数关系,迭代拟合结果精度低,表明郓城煤矿1301工作面涌水量时间序列受季节性因素影响;在此基础上,基于时间序列加法分解原理,分离提取涌水量时间序列中的长期趋势、季节指数、循环因子和随机变动参数,并应用熵权法确定各参数权重,建立工作面涌水量预测的非线性回归修正模型,并将模拟预测结果与忽略季节效应的ARIMA模型预测的涌水量进行对比,结果表明,建立的非线性时间序列模型计算的涌水量更为接近实测涌水量,验证了方法的准确性。研究成果将为矿井涌水量预测提供新思路。

导水裂隙带发育高度预测的PCA-GA-Elman优化模型

针对矿井水害防治中导水裂隙带发育高度难以准确预测的问题,结合煤矿生产实际和工程地质理论,选取采深s、硬岩岩性比例系数b、采高(煤层厚度)M、工作面斜长l、顶板单轴抗压强度为主要影响因素,运用灰色关联分析法(GRA)分析各主要影响因素与导水裂隙带发育高度的相关性,并将主成分分析(PCA)、遗传算法(GA)和优化的Elman神经网络相结合,建立导水裂隙带发育高度预测的PCA-GA-Elman优化模型。结果表明:PCA-GA-Elman优化模型能有效消除因素间的相互影响,并能优化初始权值和阈值,使导水裂隙带发育高度预测更加准确。与PCA-Elman和PCA-BP预测模型相比,PCA-GA-Elman优化模型预测的导水裂隙带发育高度相对误差仅为-6.34%~0.18%。

导水裂隙带高度预测的PCA-BP模型

导水裂隙带是工作面顶板突水的重要通道,准确预测工作面顶板导水裂隙带发育高度是预防顶板突水的首要任务。本文在总结导水裂隙带高度影响因素的基础之上,选取采高、硬岩岩性比例系数、工作面斜长、推进速度和采深作为影响导水裂隙带高度的主要因素。收集山东省和安徽省综采导水裂隙带高度实例,运用灰色关联分析(grey relational analysis, GRA)法得出采深是导水裂隙带高度的主要影响因素,其他因素是次要影响因素的结论。通过主成分分析(principal component analysis, PCA)法对样本数据进行降维,消除了影响因素之间的相关性,将确定的主成分作为输入层的神经元,基于MATLAB建立了PCA-BP神经网络预测模型,该模型在结果的稳定程度和准确程度上均优于常规的BP神经网络,且最大预测相对误差仅为3.8%。

Comprehensive evaluation of water-inrush risk from coal floors

Lower groups of coal seams are presently being mined from water-inrush from coal floors in order to have safe production in the Yanzhou coal mining area. We need to evaluate the risk in the lower groups of coal seams in mines. Based on a systematic collection of hydrogeological data and some data from mined working faces in these lower groups, we evaluated the factors affecting water-inrush from coal floors of the area by a method of dimensionless analysis. We obtained the order of the factors affecting water-inrush from coal floors and recalculated data on depths of destroyed floors by multiple linear regression analysis and obtained new empirical formulas. We also analyzed the water-inrush coefficient of mined working faces of the lower groups of coal seams and improved the evaluation standard of the water-inrush coefficient method. Finally, we made a comprehensive evaluation of water-inrush risks from coal floors by using the water-inrush coefficient method and a fuzzy clustering method. The evaluation results provide a solid foundation for preventing and controlling the damage caused by water of an Ordovician limestone aquifer in the lower group of coal seams in the mines of Yanzhou. It provides also important guidelines for lower groups of coal seams in other coal mines.

煤矿突水水源判别的PCA-PSO-ELM模型

在矿井水害防治工作中,对突水水源类型的快速和准确识别尤为重要。选取焦作矿区中36组不同含水层的水样数据,将Ca^(2+)、Mg^(2+)、K^(+)+Na^(+)、HCO_(3)^(-)、Cl^(-)和SO_(4)^(-2)这6种因子作为评价指标,使用主成分分析(principal component analysis,PCA)算法进行降维,消除叠加信息对预测结果的影响,利用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化极限学习机(extreme learning machine,ELM)神经网络的初始权值和阈值,克服ELM神经网络输入层权重和隐含层偏置具有随机性且隐含层很难确定的缺点,最终建立基于主成分分析-粒子群优化算法-极限学习机(PCA-PAO-ELM)的突水水源判别模型。对比ELM、BP神经网络模型可以看到,经过PCA降维和PSO改进参数的ELM神经网络模型解决了传统模型易陷入局部极小值点和学习过程收敛速度慢的问题,减小了水源识别的误差,提高了模型的泛化性,使预测结果更加可靠,为快速识别突水水源提供了新的思路。

基于Piper图、灰色关联度和三维高密度电法的断层水源判别

为判别阳城煤矿3305工作面下平巷掘进遇到的FD53断层水的水源,进而决定巷道掘进是否可以直接穿过断层,在确定砂岩含水层、三灰含水层、奥灰含水层为FD53断层水可能水源的基础上,现场采集了断层及这3个含水层的水样进行常规化学成分水质检测。选取ρ(K^(+)+Na^(+))、ρ(Ca^(2+))、ρ(Mg^(2+))、ρ(HCO^(-)_(3))、ρ(Cl^(-))、ρ(SO^(2-)_(4))、pH、总溶解固体(total dissolved solids,TDS)作为水源识别化学指标,利用水化学特征Piper图排除了断层水水源为砂岩含水层的可能性;基于灰色关联模型,建立断层水和各含水层之间的灰色关联度,识别出断层水水源为三灰水;应用最新的三维高密度电法探测技术,获得了3个含水层在3305工作面的富水性分布特征,排除了断层水水源为奥灰水的可能性,并进一步判定断层水水源为三灰水。最终的判别结果表明,FD53断层水的水源为水量可控的三灰水,巷道掘进可以直接穿过断层。

利用微量元素Fisher法识别灰岩突水水源

针对肥城煤田奥灰水和五灰水常规元素组成及含量十分相似,难以利用其判别突水水源的难题,选用2类含水层中20个水样作为判别样品,以F、Br、I、H3BO3、Rn这5种微量元素作为Fisher法的判别因子,结合肥城煤田白庄煤矿9603工作面底板突水实例,利用SPSS软件建立Fisher典型判别函数模型,并与常规元素Piper三线图判别结果进行比较。研究结果表明,选用微量元素的Fisher判别模型能够准确识别相近突水水源,并且方法简单,易操作。