隐伏岩溶地下水水文特征分析

为了探讨乌东煤矿煤层顶板含水层之间的水力关系，本研究采用了统计分析、Piper三线图及Gibbs图等方法，对基岩地下水、第四系地下水及地表水的水化学特征进行了定性分析。通过比较不同水体中Cl-浓度的差异，定量评估了相邻含水层之间的水力连接程度。研究结果显示，所有地下水样品的pH值均在7.1～8之间，属于弱碱性水。随着含水层埋深的增加，地下水的总溶解固体（TDS）逐渐升高，而地表水和第四系地下水的TDS均低于基岩地下水。基岩地下水、第四系地下水和地表水的主要水化学类型分别为Cl·SO4-Na、HCO3·SO4-Na·Ca、SO4·Cl·HCO3-Na和SO4·Cl·HCO3-Na·Ca。基岩地下

岩溶陷落柱形态与结构特征对华北煤田的物探解译、采掘工作和水文地质预测具有重要影响。通过野外观测、井下编录、叠置对比和统计分析，详细描述了太原西山岩溶陷落柱的高度、跨度、柱壁角以及柱体组成。柱体直径通常在30～50米，高度介于150～350米，柱壁角为82°～85°，柱顶覆盖有直径约10米的“锅底”状构造的柱状岩块堆积体。总结了柱体顶部的空洞、水富集以及次生矿物晶体的生长情况，以及柱体下部岩块分选、密实镶嵌等组构特征。岩溶柱体边缘煤层向柱体倾斜，煤质变差，裂隙发育。不同区域的构造地貌演化过程和地壳岩溶水系统的演化导致华北煤田岩溶陷落柱的多样性。

煤炭资源开采过程中，地下水资源受到严重破坏，是煤炭绿色开采中的难题。煤矿地下水库的建设有效保护了矿井水资源，并提升了水资源的循环利用率。为了揭示煤矿地下水库水体净化的机理，对神东大柳塔煤矿地下水库进出水样水质指标进行了测定。运用相关性分析、主成分分析等统计方法，结合舒卡列夫分类、Piper三线图等水化学分析方法及离子比值法，分析了地下水库水体的水化学特性及其形成机制。研究结果显示，煤矿地下水库表现出显著的自净化效果，出水中固体悬浮物、浊度、电导率和溶解性总固体等指标显著降低，化学需氧量、Fe3+、Mn2+的去除率分别可达到42%、89%和94%。水化学类型由进水的Ca2+·Na+ - Cl-·

该存储库提供基于人工神经网络的地下水位预测代码比较，包括长短期记忆（LSTM）、卷积神经网络（CNN）和非线性自回归外生网络（NARX）的应用。作者列出了每种方法的优势和适用场景，并提供了Matlab和Python脚本以及示例文件，帮助用户复现和应用这些预测模型。

为有效防治淄博市大武水源地地下水的有机污染，本研究对180组地下水样品中的有机污染物进行了详细分析。采用统计分析学和单因子评价法，全面评估了地下水中有机污染物的种类及其分布特征。研究结果表明，该地区地下水有机污染物主要分布在金岭回族镇北部，特别是堠皋-西夏一带污染较为显著。检测到的有机污染物达89种，总检出率为70.56%，主要为卤代烃和单环芳烃。超标率为13.89%，超标有机物包括苯、三氯甲烷、四氯化碳、三氯乙烯。

陕北能源化工基地作为我国重要的能源生产基地，其煤炭开采活动对干旱半干旱地区的地下水资源产生了显著影响。通过对该区域多个大型矿井的煤炭产量和排水量进行统计分析，确定了平均吨煤排水系数，并计算了不同采煤强度年份的排水量。结合近20年的降雨量、观测井水位等资料，定量分析了采煤排水条件下的地下水位埋深、降雨入渗补给量、蒸发量等指标，并探讨了地表水与地下水、矿井水与地下水之间的转化关系。研究结果表明，大规模煤炭开采导致的矿井排水量增加是造成该区域水资源量衰减和三水转化关系改变的主要原因。

本研究调查了巴基斯坦卡拉奇市地下水质量的空间变化及其潜在污染源。研究区域包含大型垃圾填埋场、工业区以及接纳大量工业和生活污水的露天排水沟。 研究分析了地下水样品中的 pH 值、电导率 (EC)、氟化物 (F-)、氯化物 (Cl-)、溴化物 (Br-)、硝酸盐氮 (NO3-N)、硫酸盐 (SO2-4)、钠 (Na+)、钾 (K+)、钙 (Ca2+)、镁 (Mg2+) 和铵 (NH4+) 等参数，并与世界卫生组织 (WHO) 的饮用水标准进行了比较。 结果显示，地下水中离子浓度排序为：Cl- > Na+ > SO2-4 > Mg2+ > Ca2+ > NO3-N > K+ > F- > Br-。E

数据仓库区别于传统数据库，具备以下显著特征： 1. 面向主题:数据仓库聚焦于特定的主题领域，例如客户、产品、交易或财务等，而非具体的业务流程。 2. 数据集成:数据仓库整合来自多个异构数据源的信息，经过提取、清洗、转换和加载(ETL)过程，消除数据冗余和不一致性，形成高质量的数据集合。 3. 非易失性:数据仓库的数据通常以批量方式加载，并以历史快照的形式保存，不会像操作型系统那样频繁更新。 4. 时效性:数据仓库涵盖较长的时间跨度，通常为5到10年，用于支持长期趋势分析和决策。 5. 时间维度:时间是数据仓库的关键维度，数据以时间序列的形式存储，便于进行时间点或时间段的查询分析，揭示数据随时间

Matlab声音特征分析从解压缩的声音文件中计算声音特征。项目详细描述在“projectDescription.pdf”中。该项目的核心在于计算能够描述声音本身的唯一特征，从而揭示不同声音之间的共同点和可能的共同来源。