声学井下电视在刚果（金）KOLWEZI铜矿矿区中的应用

声学井下电视具有不受钻井液限制、图像分辨率高、方位确定准确的特点,特别适合于确定岩石的走向、倾向、倾角、裂隙和破碎软弱发育情况,从而可以更好的统计出岩体的优势结构面,为矿区工程地质边坡稳定性评价提供重要依据。通过介绍声学井下电视的设备及操作过程,软件处理和对 KOLWEZI矿区 GK10号钻孔岩体的井下电视结果进行分析,总结井下电视数据处理方法和实验结果与评价矿区边坡稳定性的重要关系。     

巴丹吉林沙漠湖泊与高大沙山形成的若干问题探讨

依据前人研究成果和最新调查测试资料,深入探讨了巴丹吉林沙漠湖泊水的补给来源、补给模式及高大沙山的形成机理。认为沙漠湖泊水和地下水的补给来源不是当地降水和周边雅布赖山—北大山的降水形成的地表洪水,而是南部青藏高原(包括祁连山)现代大气降水、冰雪融水、高原湖水的远源补给。补给模式为:高原富含CO2气体和Ca CO3的入渗水,通过深大导水断裂通道形成的区域地下水流循环系统,源源不断地自南向北运移到沙漠地带。地下水在通过沙漠湖泊区弧形"叠瓦状"垂向导水构造断裂向上越流过程中被广泛分布的岩浆岩加热,沿断层溢出地表形成湖泊群,同时导致水中CO2的释放和Ca CO3的沉积,形成钙华、钙质根管和钙质胶结层。高大沙山的形成机理是:深层地下热水向上越流补给了沙漠覆盖区,在承压水头以下形成鼓丘状的沙漠地下水,承压水头以上,水蒸气继续向上运移并被凝结在沙粒表面,未被吸附凝结的热水蒸气继续向上运移并被吸附在新沉积的沙粒表面,形成湿砂层并接受更新的沙粒沉积。如此反复循环,则沙丘高度不断增加,逐步形成高大的固定沙山。     

岩溶塌陷监测内容及方法概述

岩溶塌陷是影响和制约岩溶地区社会、经济发展的主要环境地质问题之一,在我国也不例外.岩溶塌陷监测是岩溶塌陷地质灾害防治中重要内容之一.通过岩溶塌陷监测,可以掌握溶洞随时间的发展变化过程,包括大小、位置、应力强度等,进而为岩溶塌陷预测提供基础数据支撑,避免造成人员和财产损失.本文系统地介绍了目前国内外针对岩溶塌陷问题开展的主要监测工作.从岩溶塌陷的分布规律和形成的3大条件出发,总结出岩溶塌陷监测的内容和相对应的监测技术、方法和手段,为系统性地开展岩溶塌陷监测工作提供技术和方法参考,为更深入地研究岩溶塌陷机理等提供基础支撑.最后,文章指出未来岩溶塌陷监测工作的重点是新兴技术手段和传统监测方法相结合,互补优劣.     

内蒙古敖汉旗艮兑营子地区三面井组层序地层

内蒙古赤峰敖汉旗艮兑营子附近二叠系地层比较发育,下二叠统三面井组为一套陆源碎屑岩组合,在区域上较为特殊。在野外实测剖面的基础上,根据岩石组合特征、组构特征、垂向变化规律,将三面井组划分为一个Ⅲ级层序,两个Ⅳ级层序,六个Ⅴ级层序(高频旋回层序)。     

基于粗糙集理论与遗传规划的地表下沉系数预测研究

利用粗糙集理论处理大数据量.消除冗余信息等方面的优势,计算出下沉系数各影响因素的属性重要性,约简了遗传规划训练样本集,建立了基于粗糙集和遗传规划的地表下沉系数预测模型。并与BP神经网络法预测结果进行了对比,结果表明,本模型具有精度高,收敛速度快等特点,将其应用到地表下沉系数预测中是可行的。     

岩石本构模型智能辨识方法研究

岩石本构模型是研究岩石力学特征和变形机制的基础,而本构模型或模型中相关参数的识别是本构模型研究中的热点和难点问题。本文基于红板岩室内力学实验数据,分别利用遗传算法、BP神经网络以及遗传规划对红板岩本构模型进行了模式识别,结果表明,遗传算法进行参数识别需要事先假定流变模型的形式,误差较大,而BP神经网络和遗传规划可以一次性同时确定流变模型的结构形式及参数,有效避免模型假定所带来的误差。而遗传规划与BP神经网络相比,具有精度高、收敛快,可视化程度高等特点,为岩石本构参数及模型的智能识别方法的选取提供参考。     

陕西延安Q_2原状黄土抗拉强度试验研究

对陕西延安新宝塔山隧道Q2原状黄土进行了不同加载速率的无侧限抗压与贯入抗拉试验,研究了Q2原状黄土抗压与抗拉强度的影响因素。结果表明:加载速率对宝塔山Q2原状黄土抗压和抗拉强度影响较大,抗压强度与抗拉强度随加载速率增大而增大;高径比对抗拉强度也有较大影响,试验时当高径比控制在1.0左右时,高径比对宝塔山Q2原状黄土的抗拉强度影响相对较小,因此采用轴向压裂法测量黄土的抗拉强度时,高径比宜控制在1.0;在试验加载速率范围内,加载速率对宝塔山Q2原状黄土的压拉比影响不大,其压拉比在9.88~13.68范围内变化。     

融合像素—多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法

针对基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象和面向对象影像分析方法的"平滑地物细节"现象,提出了一种融合像素特征和多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法。(1)首先采用均值漂移算法对原始影像进行初始过分割,然后对初始过分割结果进行多尺度的区域合并,形成多尺度分割结果。根据多尺度区域合并RMI指数变化和分割尺度对分类精度的影响,确定最优分割尺度。(2)融合光谱特征、像元形状指数PSI(Pixel Shape Index)、初始尺度和最优尺度区域特征,并对多类型特征进行归一化,最后结合支持向量机(SVM)进行分类。实验结果表明该算法既能有效减少基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象,又能保持地物对象的完整性和地物细节信息,提高易混淆类别(如阴影和街道,裸地和草地)的分类精度。     

野外测量中地物热红外发射率提取算法研究

热红外遥感利用传感器探测所得的地物热红外辐射来反演地表温度等重要的地表环境参数.地物的发射率是反演地表温度的关键参数,但地物表面结构、温度和观测角等影响因素使得地物发射率的直接测量变得较为复杂.在大量野外实验的基础上发现,光谱平滑迭代法最适合地物光谱发射率的野外测量,其反演的温度和实测温度最接近.     

基于实景显著性的行人导航数据模型

提出了一种基于实景显著性的行人室内外一体化导航数据模型,以支持基于实景的行人导航路径规划和引导研究和应用.该模型能够综合室外步行环境、公共交通网络和室内建筑等3种行人导航环境,组织实景显著性对象、全景图和步行路网等拓扑关系.以3种典型环境区域进行了实验,验证了所提出的模型的可用性.