深基坑变形监测数据时序分析法的建模与预报

基坑变形监测的各种数据一般是以时间间隔构成的随机序列,用时间序列分析的方法进行监测数据的建模与预报是有效处理监测数据的一种手段。本文以基坑监测中有代表性的监测数据-锚杆拉力监测为例,用时序分析的方法对监测数据处理、分析、建立适合的模型以及对数据进行预报等过程进行研究和探讨。     

吉林省松江盆地下白垩统烃源岩地球化学特征及油气勘探前景

吉林省松江盆地油气勘探程度很低。通过松江盆地下白垩统长财组和大砬子组的系统取样与多项地球化学指标测试,详细评价了该区烃源岩的有机质丰度、类型及成熟度等各项指标。初步得出:松江盆地面积虽小,但巨厚的下白垩统沉积盖层中,大砬子组二段烃源岩发育,有机质丰度高,类型较好,且主要处于成熟阶段,具有较好的生烃能力;区内长财组和大砬子组一段发育储集层和盖层,形成了以上生下储为主的有利生储盖组合条件,具有一定的油气勘探前景,是松辽盆地外围油气勘探的较有利目标区。     

等效密度的概念—用重力确定沉积盆地深度的关键

在多层沉积盆地上观测得到的重力异常与对具有相同形状和深度的盆地计算所得到的结果密切相关。后者盆地由同一类沉积物充填!且其密度与前者的等效(加权平均)密度相等。因此,盆地至少有一个已知深度点的话,根据剩余重力异常就可算出其相对等效密度。假定密度是深度的函数,用无限大平板(布格)公式可推出重力与深度的关系式,该关系式结合重力数据可算出盆地深度或绘出其等厚线图。本文将分析密度与深度、重力与深度的指数及新型双曲线函数关系,并结合重力数据用来确定加利福尼亚州San Jacinto地堑、南部的亚利桑那州Tucson盆地的深度。双曲线函数比指数函数更可靠、更接近实际。根据Tucson盆地中最深的一个钻孔上的剩余重力异常,用无限大平板公式算出该盆地沉积物的相对等效密度以及密度与深度的关系。上述钻孔打到了深度为3.66km的前始新世基岩。Tucson盆地中密度与深度的双曲线关系,假定它对于南部的亚利桑那州和西南部的新墨西哥州的其它所有盆地和山脉地区也适用。用无限大平板公式很容易将密度与深度的函数关系转换成重力与深度的函数关系。利用重力与深度的双曲线函数关系,可将该地区的每个盆地的剩余重力异常图转换成盆地深度等值线图。用重力数据算出的盆地深度与搜集到的钻孔资料(19口井)比较可以看出,本文提出的这种简单快速方法,其计算结果与真实深度的误差范围大约为13％。     

BP神经网络在高层建筑沉降预测中的应用

利用人工神经网络强大的非线性映射和学习能力,提出了基于BP人工神经网络的建筑物沉降预测方法。以某实例工程1期～12期的沉降观测数据为基础,建立网络模型,并对13期～l6期实际观测值与预测值进行了比较,结果比较理想,从而验证了改进的BP人工神经网络对建筑物的沉降预测是可行的,且具有广阔的工程应用价值。