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针铁矿(α-FeOOH)和赤铁矿(α-Fe2O3)是成对出现的两种铁氧化物,广泛分布在土壤、湖泊和海洋沉积物中,是记录过去气候和环境变化的常用指标,已广泛应用于陆相和海相沉积物中重建气候环境变化。应用针铁矿/赤铁矿比值反演气候环境变化的先决条件是准确量化其比值,但目前常用的定量方法明显受基底效应的影响,使得针铁矿和赤铁矿比值重建的气候环境变化常常出现不一致甚至矛盾的情形,极大地限制了该指标的应用。
江苏科技大学共同主办第四届海洋工程青年学术论坛(图)
江苏科技大学 海洋工程 学术论坛 船舶机械
2023/9/4
中国海洋大学环境科学与工程学院毕业生受邀担任Journal of Marine Environmental Engineering主编(图)
朱超祁 Journal of Marine Environmental Engineering 海洋工程地质 地质灾害
2024/3/4
中国科学院沈阳分院海洋所研究揭示菲律宾海盆南部深层环流结构和变异(图)
海洋所 菲律宾海 深层环流结构 变异
2023/5/10
2023年4月14,中科院海洋所王凡研究团队基于长期连续潜标观测,研究揭示了菲律宾海盆南部中深层环流的结构和季节内变异特征和机制,进一步完善了对西太平洋深层环流的认知,成果发表在国际学术期刊《深海研究》(Deep-Sea Research Part I)。
2023年4月4日,中科院海洋所在印尼马鲁古海峡环流研究方面取得新进展,揭示了热带西太平洋与印尼海季节内水交换的方式及其变异机制,相关成果发表在国际学术期刊Journal of Geophysical Research: Oceans上。
《海水淡化反渗透高漏盐率原因分析》(图)
海水淡化反渗透 漏盐率 效益分析
2023/6/19
胡布公司海水淡化反渗透装置投运以来,漏盐率、跨膜压差不断增长,产水量不断降低,影响反渗透安全及经济运行。本文经多方考察与讨论,确认了漏盐率高的原因为反渗透膜元件损坏,分析了膜元件破损的原因和经验教训,制定运行优化措施,维持反渗透正常运行,不再进一步发展,并对优化前后海水反渗透的经济性进行了分析。为同类型的海水淡化反渗透问题查找提供参考。
海洋工程交付亚洲第三高深水导管架
导管架 导管架建造技术 中国石油 海洋工程
2023/3/29
2023年3月22日,中国石油海洋工程有限公司(简称海洋工程)成功交付陆丰12-3平台深水导管架。这是中国石油承建的海上最大、亚洲第三高的深水导管架,突破了超大型深水海洋油气平台导管架建造技术,创造了国内同类型导管架工期最短纪录,引领中国石油海洋油气设施建造能力从浅水到深水、从千吨级到两万吨级的历史性跨越。
中国科学院沈阳分院海洋所在印度洋热量存储格局研究中取得新进展(图)
海洋所 印度洋 热量存储 生态环境
2023/5/10
2023年3月15日,中科院海洋所王凡团队联合中科院大气所在印度洋热量存储格局研究中取得新进展,最新研究成果发表在国际学术期刊Journal of Climate杂志上。
在气候变化的背景下,海洋吸收了全球变暖93%的热量,致使海洋热含量迅速上升。印度洋的海洋热含量显著增加,对周边区域的气候、生态环境和人类活动都产生了深远影响。然而,以往研究多关注印度洋热含量在年代际和多年代际尺度的变化,对...
2023年2月2日,中冶建研院顺利获得挪威船级社DNV认证证书,这是公司在提升企业综合实力过程中取得的新进展,标志着公司在海洋工程无损检测业务方面迈上了新台阶。
2023年1月6日,国际地学顶级期刊Earth-Science Reviews第237卷在线发表了中国科学院南海海洋研究所热带海洋环境国家重点实验室(LTO)研究员杜岩关于印太交汇区的综述性论文“Multi-scale ocean dynamical processes in the Indo-Pacific Convergence Zone and their climatic and ecol...
中国科学院南海海洋研究所赤道西印度洋海洋热浪特征及驱动机制获揭示(图)
印度洋 海洋环境
2022/11/11
2022年11月8日,中国科学院南海海洋研究所热带海洋环境国家重点实验室(LTO)研究员杜岩团队揭示了赤道西印度洋海洋热浪特征及驱动机制,该研究成果由硕士研究生齐睿思作为第一作者,杜岩研究员和张莹博士作为共同通讯作者发表在国际期刊Journal of Geophysical Research: Oceans (《地球物理学研究杂志:海洋》)上,合作者还包括澳大利亚联邦科学与工业研究组织研究员冯明。
中国科学院南海海洋研究所南极中层水(AAIW)的形成位置和输运路径获揭示(图)
海洋环境 地球物理
2022/11/11
2022年11月8日,中国科学院南海海洋研究所热带海洋环境国家重点实验室(LTO)研究员杜岩团队利用机器学习的方法识别了三种南极中层水(AAIW),揭示了三种AAIW的形成位置和输运路径。该研究成果由博士研究生夏星月为第一作者发表在期刊Geophysical Research Letters(《地球物理研究通讯》)上,合作者包括研究员修鹏、助理研究员洪宇。