简介:
简介:在水库大坝建设过程中,防渗是重要环节。文章以恋思水库大坝为例,通过对设计、施工、运行监测进行分析,提出了土坝比较成功的防渗措施。以供类似工程借鉴。
简介:随着经济社会的发展,石家庄市面临的水资源问题对省会经济增长的制约日益明显,而群众对饮水标准、水生态环境质量的要求越来越高.
简介:享受政府特殊津贴专家──张法思张法思同志,1936年4月出生,1958年毕业于华中工学院(现华中理工大学)水能动力装置专业,现任河北省水利水电第二勘测设计研究院总工程师、高级工程师,河北省水力发电工程学会、河北省水利学会、河北省电机工程学会理事、专家...
简介:2005年11月26日凌晨,位于贵州省东北部乌江干流中游的思林水电站建设工地,一片灯火通明,经过以中国水利水电第八工程局为责任方、闽江工程局为联营方的“八闽联营体”组织百余台(套)大型施工设备连续20h的填筑进占,滔滔的乌江被拦腰截断,断林水电站工程顺利实现大江截流。
简介:水政管理与价费改革相互促进作用之初探保定市水政水资源管理办公室许东辉当前,我省水利系统正在加大以价费为重点的改革力度,这对于强化水利基础产业地位意义重大。水利行业的价费改革,是依据国家和省有关法律法规而实施的,包括水费、水资源费、河道采砂管理费、河道...
简介:现代企业管理的核心是合同管理,作为水电施工企业,工程合同管理成为企业管理的重心,而工程合同管理的最前沿则是“索赔管理”。工程合同是施工企业的生存依据,索赔则是企业利益的捍卫者。索赔项目首先来源于“索赔点”,怎样去发现索赔项目的根本点,而索赔项目的成败关键则在于“证据”(包括合同文件、法律法规、施工基础资料等)。通过建立“索赔信息网络体系”,将有效地发现索赔点及搜集索赔证据。
简介:通过分析混凝土骨料(天然和人工)、石料、土料等各种料场的分布、储量、质量、开采和运输条件,以及开采获得率与利用率及其它主要技术参数,经过技术经济比较选择乌江思林水电站料场,提出开采工艺、开采运输及加工设备,并就该电站铜鼓拓石料场和工程弃碴利用规划作一介绍。
简介:《南水北调与水利科技》已与《中国学术期刊(光盘版)》电子杂志社有限公司签署《CAJ-N网络首发学术期刊合作出版协议》,从2017年11月15日起,凡经我刊审定录用的稿件(录用定稿)均率先在CAJ-N正式出版期刊网络版.以网络首发方式发表单篇论文是出版网络版的实质意义所在,对作者研究成果首发权、学术影响力,以及读者获取科技信息与知识的及时性具有重要意义.
简介:虚拟专用网络(VirtualPrivateNetwork,简称VPN)是在公用网络上建立专用网络的技术。VPN技术以其独具特色的优势赢得了越来越多的企业的青睐。河北省水利水电勘测设计研究院结合企业自身组织机构及网络现状对VPN技术进行了分析,利用VPN技术的特点组建了本企业的虚拟局域网络平台,为全院自动化办公和开展三维协同设计奠定了基础。
简介:2009年12月11日10时38分,装机总容量为105万kW(4×26.25万kW)的贵州乌江思林水电站最后一台机组顺利通过72h试运行,具备投产发电条件,按期完成了中国华电集团公司下达的“一年四投”的工程建设目标。乌江思林水电站为国家重点工程、贵州省第2批“西电东送”工程。工程于2006年11月8日正式建设,之前前3台机组已分别于2009年5月28日、2009年7月21日、2009年9月19日投产发电。
简介:21世纪的水电建设更加注重生态环境问题,"发展水电应保护环境",在工程建设中贯彻落实科学发展观、保护生态环境是水电建设者的义务和责任。思林水电站在建设中牢固树立"绿色思林、环保思林"的环境保护理念,实现在开发中保护、在保护中开发,把生态环境保护融入到工程建设全过程中。
简介:以某大坝沉降监测数据为例,利用Matlab软件的BP神经网络工具箱进行建模分析和预测。结果表明,滚动BP神经网络算法能较好地应用于大坝沉降数据的预测,具有良好的应用前景。
简介:针对径流量长期变化的因果关系复杂特性,常规的中长期水文预报模型又很难满足精度要求,提出了基于BP神经网络的来水量预测模型。结合实际径流数据,验证了模型的预报精度,可用来进行中长期水文预报。
水政是水利工作的灵魂——《长江志·水政》篇简评
水政水资源局工作综述
恋思水库大坝防渗分析
我参加编撰《长江志·水政》篇的经历
网络与水利信息化
理清思路 突出重点 扎实做好全市水政水资源工作
享受政府特殊津贴专家──张法思
思林水电站工程实现大江截流
信息技术在流域水政水资源管理中的应用
用于移动工作的坚固网络
水政管理与价费改革相互促进作用之初探
施工索赔信息网络体系
乌江思林水电站料场选择与开采规划
《南水北调与水利科技》录用定稿网络首发公告
虚拟专用网络(VPN)技术应用与实践
乌江思林水电站实现“一年四投”
思林水电站施工期环境保护回顾
基于BP神经网络的大坝沉降预测模型
基于BP神经网络的来水量预测模型
长江委水政水资源工作大事记(1991年1月至2002年9月)