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本文采用Plumb三维波活动通量和局地Eliassen-Palm通量诊断方法,利用欧洲中期天气预报中心的逐日再分析资料ERA-Interim,分析了超强厄尔尼诺背景下2016年1月下旬中国南方超级寒潮的动力学机制:瞬变波对大气长波异常的调制。前期2015年12月的北大西洋海表热通量正异常,有助于后期大西洋阻塞形势的维持。大气长波能量沿大圆路径从大西洋阻高经乌拉尔地区向东亚中低纬度传播并在此辐合,导致了乌拉尔阻高和华北横槽的经向结构,更多强冷空气聚集在异常偏南的纬向槽线附近。寒潮爆发前夕,2支瞬变波列活跃在亚欧大陆。北支瞬变波列调制了北方的大气长波,使横槽转竖;南支瞬变波列协同调控了南方的大气长波,使南支印缅槽减弱;两者共同作用,促使冷平流大举南下,直达华南沿海,南方寒潮发生。 相似文献
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金山气田、龙凤山构造、长岭断陷等登娄库组以下深部地层可钻性差,研磨性强,导致钻头磨损严重,使用效率低。在对牙轮钻头、PDC钻头及孕镶金刚石钻头在高研磨性地层中的适应性进行细致和全面分析的基础上,提出了把PDC钻头机械钻速高和孕镶金刚石钻头进尺多的技术优势相结合的研制思路,开展PDC+孕镶复合式钻头设计。现场应用取得了良好的试验效果。提出了合理化的建议。 相似文献
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数据驱动是大数据分析的特点之一。成矿过程的数值模拟即采用数据驱动方式,在基本的物理化学方程及地质模型基础上,通过定量的手段,模拟不同阶段、不同条件下成矿系统的演化过程,从而能够更深入、直观的讨论各种地质要素对成矿系统的影响,验证已有的成矿理论,获得新的认识。姑山铁矿床和杨庄铁矿床是宁芜火山岩盆地钟姑矿田内的典型矿床。前人研究显示,杨庄铁矿床为典型的充填-接触交代型热液矿床,而姑山铁矿床目前在成因上仍存在争议,存在岩浆成因和热液成因等多种观点。为了更好的对比和了解姑山铁矿床和杨庄铁矿床的成因及成矿过程,本文基于多源数据的综合解译剖面,采用力-热耦合数值模拟方法对与热液矿床密切相关的扩容空间的形成机制和特点开展研究。模拟结果显示,姑山铁矿床和杨庄铁矿床可能分属不同的成因类型;随着岩体的逐渐冷却,杨庄铁矿床内岩体和地层接触带会出现明显的扩容空间,可为成矿流体的汇聚及矿质的沉淀提供良好的条件,有利于热液矿床的形成;而姑山铁矿床内岩体和地层接触带只有局部区域出现扩容空间,同时体应变数值较小且形态变化大,并不利于大规模的流体汇聚及矿质的沉淀,姑山铁矿床可能主要为岩浆成因,并受少量热液的叠加改造。 相似文献
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利用NCEP/NCAR和ERA-Interim再分析资料,通过多元线性回归等分析方法,研究了西太平洋遥相关型(Western Pacific teleconnection, WP)和北大西洋涛动(North Atlantic Oscillation, NAO)的不同配置对中国东南部冬季气温的影响。结果表明:WP正位相年,中低纬太平洋被异常暖性高压控制,其局地作用使得中国东南部温度偏高;NAO正位相年,其遥相关作用通过南、北两支波列,分别调控南、北支槽系统,协同作用使得中国东南部30°N附近温度偏低。考虑这两种遥相关型的共同作用,当WP和NAO同位相时,两者作用部分抵消,中国东南部温度变化不显著;当WP正位相、NAO负位相时,两者同步的加热效应使得中国东南部显著暖异常;当WP负位相、NAO正位相时,两者同步的冷却效应使得中国东南部显著冷异常。 相似文献
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饱和烃气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)分析结果显示,黔北坳陷东皇剖面、玉京山剖面下志留统龙马溪组(S1l)烃源岩和黔南坳陷羊跳寨剖面下寒武统牛蹄塘组(?1n)烃源岩中存在C0–4单金刚烷系列、C0–3双金刚烷系列、C0–2三金刚烷系列、C0–1四金刚烷系列和C0–1五金刚烷系列的复杂组合,而在中等成熟的地质样品(镜质组反射率Ro=0.9%~1.4%)中一般仅出现烷基单金刚烷系列或烷基单金刚烷系列与烷基双金刚烷系列的简单组合,表明不同金刚烷类化合物的组合特征是衡量其经历热演化作用强度的定性指标.但黔北坳陷B1井?1n烃源岩和六井剖面上震旦统陡山沱组(Z2ds)烃源岩中缺失此类化合物,这可能与这些老地层经历的热演化作用强度(类镜质组反射率介于4.0%~5.5%之间)超出了金刚烷类化合物的热稳定性极限,并使它们遭到了分解破坏有关.研究区高演化海相烃源岩中金刚烷类化合物的浓度和相关异构体比值均明显高于中等成熟湖相烃源岩,结合类镜质组反射率的实测值判断,表明它们是衡量地质样品中有机质成熟度的有效指标.玉京山剖面S1l烃源岩中高金刚烷类化合物浓度和较低的相关异构体比值,表明此时金刚烷类化合物正大量生成;羊跳寨剖面?1n烃源岩中低的金刚烷类化合物浓度和高的相关异构体比值,说明此时金刚烷类化合物已遭到分解破坏;东皇剖面S1l烃源岩在金刚烷类化合物浓度和相关异构体比值上均介于两者之间,表明此时金刚烷类化合物开始发生明显分解破坏.因此,金刚烷类化合物的组合特征、浓度和相关异构体比值均是反映高演化地区烃源岩有机质成熟度的有效指标. 相似文献
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波致瞬态液化渗流导致海床内细粒沉积物向海水中运移,这一过程对海底沉积物再悬浮的贡献率不容忽视,但是贡献率的准确估计和预测比较困难。本研究将黄河水下三角洲的观测数据(包括水深、有效波高、有效波周期、实验舱内悬沙浓度、实验舱外悬沙浓度)作为模型输入数据集,基于长短时记忆循环神经网络建立了瞬态液化对再悬浮贡献率的深度学习预测模型。为了客观评价模型的性能,以平均绝对百分比误差、均方根误差和平均平方误差-标准偏差为评判标准,将该深度学习模型与其他预测模型(支持向量回归模型、人工神经网络)的预测结果进行了比较。结果表明,基于长短时记忆循环神经网络的深度学习模型对3.5d以内的瞬态泵送再悬浮贡献率预测误差最小,其平均绝对百分比误差、均方根误差和平均平方误差-标准偏差分别为5.87%、1.6730、0.1574。因此,该模型可以有效地减少机器学习方法在连续预测中产生的误差叠加问题。 相似文献