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基于模糊数学理论的退役铀尾矿库环境稳定性分析及预测

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第10-20页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 退役铀尾矿库环境稳定性概念第12-13页
    1.3 国内外研究现状第13-16页
        1.3.1 国内研究现状第13-15页
        1.3.2 国外研究现状第15-16页
    1.4 研究内容及技术路线第16-20页
        1.4.1 研究内容第16-18页
        1.4.2 技术路线第18-20页
第二章 铀尾矿库环境污染物随时间的变化进程研究第20-30页
    2.1 引言第20页
    2.2 某铀尾矿库工程概况第20-23页
        2.1.1 某铀尾矿库退役工程简介第21-22页
        2.1.2 环境监测的内容及基本情况第22-23页
    2.3 环境监测项目随时间的变化进程研究第23-29页
        2.3.1 氡析出率随时间的变化规律第23-25页
        2.3.2 外排废水化学成分随时间的变化规律第25-27页
        2.3.3 γ 辐射随时间的变化规律第27-28页
        2.3.4 表面 α 随时间的变化规律第28页
        2.3.5 表面 β 随时间的变化规律第28-29页
    2.4 本章小结第29-30页
第三章 铀尾矿库环境稳定性分析指标体系的构建第30-44页
    3.1 引言第30页
    3.2 指标体系建立的基本原则第30-31页
    3.3 粗糙集理论简介第31-35页
        3.3.1 粗糙集的基本特点第31-33页
        3.3.2 粗糙集的基本概念第33-34页
        3.3.3 粗糙集属性约简理论第34-35页
    3.4 退役铀尾矿库环境稳定性指标体系的建立第35-43页
        3.4.1 环境监测指标体系第35-37页
        3.4.2 数据的修补及离散化处理第37-39页
        3.4.3 属性约简的计算第39-42页
        3.4.4 环境评价指标体系的建立第42-43页
    3.5 本章小结第43-44页
第四章 基于模糊数学理论的铀尾矿库环境稳定性分析第44-58页
    4.1 引言第44页
    4.2 模糊数学理论简介第44页
    4.3 基于概率统计的环境指标稳定化分析第44-51页
        4.3.1 环境指标的稳定化分析方法第45-46页
        4.3.2 各环境指标的稳定化分析第46-51页
    4.4 环境稳定率计算模型的构建第51-54页
        4.4.1 基于G1法的环境指标权重的计算第51-52页
        4.4.2 基于模糊数学理论的指标稳定区间的计算第52-53页
        4.4.3 环境稳定率的计算第53-54页
    4.5 铀尾矿库环境稳定性的计算与分析第54-57页
    4.6 本章小结第57-58页
第五章 铀尾矿库环境稳定性的BP神经网络预测第58-70页
    5.1 引言第58页
    5.2 BP神经网络理论简介第58-62页
        5.2.1 BP神经网络的结构及基本原理第59-61页
        5.2.2 BP神经网络的建立第61-62页
    5.3 铀尾矿库环境稳定性预测模型的建立第62-63页
    5.4 环境稳定性实例预测与分析第63-69页
        5.4.1 原始数据的归一化处理第63页
        5.4.2 铀尾矿库环境稳定性预测第63-67页
        5.4.3 单因素变化对环境稳定性的影响第67-69页
    5.5 本章小结第69-70页
第六章 结论与展望第70-74页
    6.1 研究结论第70-71页
    6.2 创新之处第71-72页
    6.3 研究的不足及展望第72-74页
参考文献第74-80页
发表的论文和参与的课题第80-82页
致谢第82-84页
附录一:数据离散化计算代码第84-86页
附录二:指标稳定区间计算代码第86-88页
附录三:BP神经网络预测代码第88页

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