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2.
雄安新区内地热资源丰富,区内有牛驼镇地热田、容城地热田和高阳地热田,地热资源开发利用较早,但是对其深部热源机制仍未形成统一观点。为了研究雄安新区内地热田深部热源机制,在新区及外围进行了深反射地震和长周期大地电磁探测,对取得的同剖面的深反射地震和大地电磁数据进行处理和综合解释,探明了研究区从地表至莫霍面范围内地质构造和电性结构。下地壳结构在深反射地震剖面与大地电磁剖面上有很好的对应关系。电阻率低值区对应着在深反射地震剖面上存在一系列反射同相轴,且同相轴可以延续到莫霍面,电阻率高值区对应着在深反射地震剖面上无明显连续反射同相轴,尤其是在莫霍面之上呈现地震反射近似"空白区"。结合区域地热资料构建了研究区深部地热地质模型,对新区内深部地热机制进行了解释。该模型为"二元"生热模型,其热源包含两个部分,深部地幔热源和地壳放射性元素衰变生热。放射性元素衰变生热占地表热流的接近30%,而幔源热流在地表热流中的占比可达约70%。在牛驼镇下方,莫霍面以上,由于地幔热物质上涌造成下地壳上隆,幔源岩浆底侵作用于下地壳形成了局部热异常,该热异常具有低速高导的地球物理特征,认为是牛驼镇地热田和容城地热田的深部热源;以区域断裂为热通道,大地热流由深部向上传导、扩散到牛驼镇凸起和容城凸起顶部,对碳酸盐岩储水层进行加热,形成地热储层;上覆新近系沉积地层是良好的热盖层。 相似文献
3.
在分散度不同的区域内进行区域采样用于水中硫酸根离子的测定,结果令人满意。应用此方法测定硫酸根离子的线性范围为200.0~3000mg/L;进样频率为120次/h;相对标准偏差为1.70% 相似文献
4.
随着城市化进程的加快,如何及时、精确地对城市环境的变化做出评价,进而制定出合理的发展方案,对城市可持续发展至关重要。本文综合利用卫星遥感获取的PM2.5浓度数据、地表温度数据(Land Surface Temperature,LST)、植被指数数据(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)及城市用地辅助信息数据,基于综合评价指标,分析海上丝绸之路沿线12个超大城市地区2000-2013年环境质量的动态变化。研究结果表明,2000-2013年,海上丝绸之路沿线约75%的超大城市呈现出不同程度的环境恶化现象。12个超大城市用地环境恶化及逐步恶化面积占研究区域总面积的31.33%(4732.39 km2)。2000-2013年,城市扩张用地恶化和逐步恶化面积约占总扩张用地的29.48%(3765.83 km2)。平均地表温度的上升、植被覆盖度的急剧下降及PM2.5浓度的增加均对海上丝绸之路沿线超大城市环境质量变化产生影响。其中,空气中PM2.5浓度的大幅度增加是2000-2013年海上丝绸之路沿线超大城市扩张用地环境退化的主要原因。 相似文献
6.
7.
利用数字线划图中建筑物的矢量信息,根据前后两个时期的高分辨率遥感影像,通过结合LSD直线段提取算法与结构相似性度量,采用比较特征差异的方式提出了一种能够以较高的正确率进行快速建筑物变化检测的算法。本文对检测算法的过程进行了介绍,通过实验数据对算法进行了检验,探讨了阈值变化对结果的影响。 相似文献
8.
冻土机械切削破碎机理的研究进展 总被引:1,自引:1,他引:0
冻土开挖困难、破碎效率低是高寒地区工程建设、地基施工等面临的技术难题。冻土机械切削破碎是冻土开挖的主要方法,其机理研究是提高冻土破碎效率的前提和基础。首先总结了温度、含水率、围压等对冻土复杂力学特性的影响,进而调研分析了冻土机械切削破碎的典型切削力学模型,发现冻土切削机械破碎模式不仅与冻土力学特性密切相关,也与切削参数和刀具结构直接相关,冻土切削过程中存在着最优的切削前角(30°~60°),且深切削和浅切削时冻土内部受力方式存在差异也会导致破坏形式的不同;温度、含水率、围压所造成的冻土力学性能变化会直接导致冻土破坏过程和切削破碎机理的改变,冻土强度随着温度降低表现出先升高然后保持稳定的特性,随着含水率升高呈现出先升高后降低的趋势,冻土破碎存在脆性、塑脆过渡及塑性等不同破坏形式。通过系统总结冻土切削破碎机理研究进展,进一步明确了冻土力学性质主要影响因素、变化特点及其切削破坏损伤特征,为冻土机械切削破碎的切削参数和切削具结构优化提供了设计依据。 相似文献
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针对三峡库区"阶跃式"滑坡的变形特征,提出了一种新的滑坡位移预测方法。以白水河滑坡ZG118和XD-01监测点位移数据为例,采用基于软筛分停止准则的经验模态分解(SSSC-EMD)将累计位移-时间曲线和影响因子时间序列自适应地分解为多个固有模态函数(IMF),并采用K均值(K-Means)聚类法对其进行聚类累加,得到有物理含义的位移分量(趋势性位移、周期性位移以及随机性位移)和影响因子分量(高频影响因子和低频影响因子)。使用最小二乘法对趋势性位移进行拟合预测;采用果蝇优化-最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)模型对周期性位移和随机性位移进行预测。将各位移分量预测值进行叠加处理,实现滑坡累计位移的预测。研究结果表明,所提出的(SSSC-EMD)-K-Means-(FOA-LSSVM)模型能够预测"阶跃式"滑坡的位移变化规律,且预测精度高于传统的支持向量机回归(SVR)、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型;并通过改变训练集长度,进行单因素分析,发现其与预测精度之间呈正相关关系。 相似文献
10.