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1)  statistical survey model
测点统计模型
2)  statistic monitoring model
统计监测模型
3)  Statistic and estimate model
统计测算模型
4)  statistical test model
统计测试模型
5)  statistical forecasting model
统计预测模型
1.
Based on field investigation in the reservoir head area of the Yangtze Three Gorges,combining with its seismogeological background and past research achievements,the reservoir head area is divided into 31 predictive units,and together with 8 impact factors,the possibility and magnitude of reservoir induced seismicity(RIS)are predicted using statistical forecasting model.
通过实地考察并结合前人的研究成果,在地震地质背景研究的基础上,将长江三峡工程坝址至巫山库段划分为5个预测区共12个预测单元,选用8个诱震因素,运用统计预测模型预测了水库诱发地震的可能性及诱发地震震级。
6)  observation point model
测点模型
补充资料:跳汰分层的概率—统计模型


跳汰分层的概率—统计模型
probability-statistic model of jigging stratification

t Iootol feneeng de ga一l已一tongj一m0Xing跳汰分层的概率一统计模型(probability-statistie model of Jigging stratifieation)应用概率一统计方法研究跳汰选矿分层规律的数学表达式。该项研究不再考虑分层作用机理,而将跳汰分层视作不同密度和杠度的颗粒向各自平衡层迁移的过程。在这一过程中颗粒之间的碰撞和紊流扰动使颗粒的运动带有随机性。同样性质的颗粒也会有不同的运动轨迹。因此对同一性质颗粒的分层运动可以用其分布中心的迁移和向邻层扩散来表述。重矿物进入下层的概率要比进入上层的为大,在床层的d,微层中,某种颗粒的概率分布密度aJ对时间的变化率可用颗粒的沉降量与扩散量之和表示: 瓮一,窦+:穿、l)式中x为床层厚度,m;A为颗粒在重力和阻力作用下向下运动的速度系数,m/s;B为颗粒的随机扩散运动系数,m/s“。由概率一统计原理知,某种性质颗粒分布中心的迁移速度以及颗粒围绕这个中心的离散均正比于颗粒从一层转入另一层的概率。随着时间的延长,颗粒接近自己的平衡层,层间转移的概率随之降低。某种性质粒群分布中心随时间变化的关系式为 夕、一夕ma、(1一e一k‘)(2)围绕该分布中心颗粒的离散(标准离差)武mZ)为 。2一令,急a、、e一‘!(3) 2“JJ___式中y为某种性质颗粒在时间为t时的分布中心距床层上表面的高度,m;yma、为该性质颗粒群的平衡层距上表面高度,m;K为表征移动比速度的系数;对一定性质的给料和一定的水力学参数,k值不变,其单位为l/S。 该概率一统计模型是一种普遍的规律式,它只能定性地说明跳汰过程中各密度层的形成过程。式中系数k与给料性质和水流特性存在一定关系,通过试验进一步建立起它们之间的关系后,有可能表示出原料性质对操作条件的要求和在一定时间内达到的分选指标,这项研究还有待继续完善。 (孙玉波)
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参考词条