基于实例的GIS数据库模式匹配方法

针对空间数据库的特点,提出了一种改进的基于实例的层次式模式匹配方法,并解决了实体对应关系的自动建立、要素类相似性计算、属性相似性计算等问题.最后,通过实验验证了该方法的有效性.     

高空间分辨率遥感影像的信息自动提取技术分析

随着信息技术和传感器技术的飞速发展,卫星遥感影像分辨率有了很大提高,quickbird最高分辩率达到0.61m,ikonos为1m,spot-5为2.5m,遥感影像数据处理的重要性也日益显现。遥感影像数据处理的主要内容就是对遥感数据(主要是高分辨率遥感影像数据)进行自动(半自动)图像处理分析,从而获取人们需要的信息。本文从遥感影像处理的最基本方法影像增强说起,经过影像分割,最后介绍了一些目标识别与提取的高级算法,基于知识发现、符号知识的逻辑推理等方法,说明了高分辨率卫星遥感影像对人为活动、对环境的影响成为可能。     

洛钼集团三道庄矿让资源“颗粒归仓”

洛阳栾川钼业集团公司开采的三道庄钼钨矿区是栾川钼矿田三大矿区之一。矿体厚大集中,面积487万平方米,矿石储量5.8亿吨,其中钼金属储量67万吨,平均原矿品位0.115%,钨金属储量50万吨,平均品位0.117%。为埋藏浅、品位高、选别性能好的特大型钼钨矿床,是亚洲最大的钼矿区之一。洛钼人形象地把三道庄钼钨矿区称作洛钼集团的＂大粮仓＂。     

苏里格气田盒8气藏气水层测井识别研究

鄂尔多斯盆地苏里格气田盒8气藏为弹性驱动的河流相低效气藏,储层非均质性强,在开发中普遍见水。根据试采情况将气藏储层分为气层、水层、气水层三类,开展气、水层的测井识别研究。以区内26口井50个射孔层段各层的试油结果作为依据,选出了700个样本点作为判识建模的标本,以声波时差和中子孔隙度等8个原始测井值作为判识变量组合,采用模糊判别分析,建立了各层的判识模型。回判结果表明,模型对气层精度达到97％,水层为89％,气水层为94％。利用未参加建模的出水井射孔段对模型进行验证,判识结果基本符合实际情况,模型具有较高精度。     

人工神经网络在白云岩类型识别中的应用

利用地球化学数据,运用人工神经网络方法对美国密苏里州东南Ｂｏｎｎｅｔｅｒｒｅ组（寒武纪）滨海相的白云岩进行了分类、识别,判别率达１００％,结果表明,该方法性能良好,可望成为岩石分类、判别的有效手段。     

下辽河地区砂土液化形成的震害地质问题

海城地震引起下辽河平原大面积砂土液化,液化震害有喷水冒砂、陷落砂坑、地滑移等等。液化区是全新世海退之地,震害严重区地表粘性土层薄,承压水头高;震害轻微区地表粘性土层厚,承压水头低。喷砂颗粒的单粒结构表明液化砂层具有松散的特点,砂颗粒的滚圆度在液化难易上不起主要作用     

唐山地震时不同烈度区液化砂土的特征及其液化判别

本文根据唐山地区的东、中、西三条剖面上的地震喷砂的物质成分和理化性质等分析,探讨了不同烈度区液化砂土的颗粒成分、化学成分、物理性质及砂颗粒形态等变化规律,并根据这些规律,编制出以物质成分和性质为基础的、具有多种因素的砂土液化判别图。该图可供砂土液化预测、砂土液化研究者参考     

神经网络技术及其在测井解释中的应用

在分析传统测井岩性解释中存在的一些问题的基础上，从神经网络的机理、特点出发，探讨了利用神经网络技术进行测井岩性识别的可行性及优越性，并以找矿目的层为对象，进行了岩性分析与对比，为该方法的进一步应用开拓了前景。     

Plerospheres and their role in reduction of emitted fine fly ash particles

Particles, less than PM10 in size, emitted from the stack of pulverized coal-fired power plants are of environmental concern since they can easily enter the human respiratory track. These fine particles are examined by Scanning Electron Microscope/Electron Dispersive Spectrometry （SEM/EDX）. Plerospheres are found in fly ash and are particles containing smaller particles formed during combustion of coal. The large plerospheres 〉50 μm mostly are present in ESP fly ash, indicating that they are effectively capturing fine particles and reducing their stack emission.