海洋资源开发与海洋工程地质——第二届国际海洋工程地质学术研讨会(ISMEG 2019)总结

2019年10月18~20日,第二届国际海洋工程地质学术研讨会(ISMEG 2019)在中国大连成功召开。本次研讨会是在国际工程地质与环境协会(IAEG)架构下由海洋工程地质委员会(C34)主办,海岸与近海工程国家重点实验室(大连理工大学)承办的全球性海洋工程地质学术研讨会。研讨会以"海洋资源开发与海洋工程地质"为主题,针对海洋土工程性质、海洋地质灾害与工程防护、海洋工程地质原位勘测、监测与试验模拟、海洋资源开发水动力环境与作用、海床沉积物和天然气水合物开采、海洋工程结构基础、海流-结构-海床相互作用等7个专题设置了10个特邀报告、21个主题报告及71个学术报告。作为国内外海洋工程地质研究者交流、分享、合作、创新的平台,国际海洋工程地质学术研讨会二度在我国召开,是对我国海洋工程地质学科快速发展的肯定,同时也对我国海洋工程地质研究取得高水平成果和成果转化提出了更高要求。     

甘肃省席芨水地区遥感蚀变信息提取及找矿远景分析

在地质工作程度较低、基岩出露较好的地区,充分重视遥感数据的使用,可有效地缩小工作靶区,提高找矿效率。该文以甘肃省席芨水地区为研究区,基于ETM+遥感数据,利用多元数据分析、准归一化、掩膜分析、主成分分析、密度分割等方法,从Landsat7ETM+数据中提取金矿化蚀变信息。在遥感地质解译的基础上,充分分析提取的羟基异常和铁染异常,结合区域地质特征、区域成控矿条件及区域物化探异常特征等,尽可能去掉假、弱异常。结果表明:该方法能有效消除植被、水系、阴影等干扰信息的影响,从遥感数据载体中提取微弱的金矿化蚀变信息。提取的矿化蚀变信息与断裂构造具有较好的相关性,主要分布于断裂构造交会处、断裂与岩体交会处等成矿优势部位,对今后的找矿工作具有一定的指导意义。     

粉质土海底边界层动态演化过程波浪水槽实验

The objectives of this study are carried out a series of controlled large wave flume experiments using fine-grained sediment from the Huanghe River Delta, exploring the complete sequence of sediment behavior in the bottom boundary layer(BBL) during wave-induced liquefaction. The results show that:(1) The BBL in silty seabed is exposed to a progressive wave, goes through a number of different stages including compaction before liquefaction, sediment liquefaction, and compaction after liquefaction, which determines the range and thickness of BBL.(2) With the introduction of waves, first, the sediment surface has settled by an amount S(S=1–2 cm) in the course of wave loadings with an insufficient accumulation of pore water pressure. And a thin high concentration layer formed the near-bed bottom.(3) Once the liquefaction sets in, the liquefied sediment with an ‘orbital motion' and the sub-liquefied sediment form a two-layer-sediment region. The range of BBL extends downwards and stopped at a certain depth, subsequently, develops upwards with the compaction process. Meanwhile, resuspended sediments diffuse to the upper water column.(4) During the dynamics process of the BBL beneath progressive waves, the re-suspended sediment increment ranked as sediment liquefaction erosion before liquefaction compaction after liquefaction.     

不同脂肪源对虹鳟(Oncorhynchus mykiss)生长和能量收支的影响

本文探讨了三种植物油全部替代饲料中鱼油对虹鳟生长性能与各组分能量收支分配的影响。实验设置以鱼油为对照组,三个实验组脂肪源分别为大豆油、棕榈油、菜籽油,各组脂肪水平为20%。在16℃下饲养52d,每天饱食投喂两次。实验结果表明:(1)三种植物油替代鱼油对虹鳟生长性能无显著差异,但饲料中添加不同脂肪源对虹鳟各组分能量值以及能量分配影响显著;(2)添加大豆油组消化率93.19%,高于鱼油组92.07%、菜籽油组92.08%与棕榈油组92.03%,同时大豆油组粪便能分配率最低5.01%,但代谢能分配率最高41.04%(P0.01);(3)菜籽油组排泄能分配最低为29.09%,表现出最佳能量分配策略。实验结果表明,虹鳟饲料中脂肪以添加菜籽油的能量分配策略最佳,棕榈油和鱼油效果相似。     

北斗三号系统与GPS定位性能仿真对比分析

为了解北斗三号系统在国内外及南北极地区的定位性能,在STK仿真平台下建立了北斗三号系统30颗星(3GEO、3IGSO和24MEO)的星座模型,对北京、三亚、新加坡、南北极点等11个站点的平均可见星数和几何精度因子GDOP值进行了分析,并与GPS进行了对比。结果表明,北斗三号系统较GPS在国内外及南北极地区典型站点的定位性能更优。     

华北克拉通东缘金岭杂岩体岩浆源区及构造背景:来自岩相学、岩石地球化学及年代学的证据

金岭杂岩体由细粒黑云角闪闪长岩、中细粒黑云角闪闪长岩、中细粒黑云角闪二长闪长岩和细粒角闪二长闪长岩组成,是鲁西地区典型矽卡岩型富铁矿(金岭铁矿)控矿岩体。本次研究对细粒黑云角闪闪长岩和细粒角闪二长闪长岩进行了锆石LA‐ICP‐MS U‐Pb定年,其结果分别为129.2±3.2 Ma和132.8±1.2 Ma,表明该杂岩体的侵位时代为早白垩世。样品SiO2、K2O和Na2O含量分别介于54.17%~63.73%、1.92%~4.76%和3.10%~5.41%之间,K2O/Na2O为0.58~0.94,A/CNK为0.60~0.93,具有轻稀土富集,重稀土亏损的右倾型稀土配分模式,轻、重稀土分馏程度中等((La/Yb)N=9.94~23.49),Eu异常不明显(δEu=0.84~1.10),具中—弱负Ce异常(δCe=0.56~0.92)。样品以富集大离子亲石元素(Ba、K、U、Pb等)、亏损高场强元素(Nb、Ta、Ti)以及高Sr/Y为特征。金岭杂岩体为燕山晚期岩浆活动产物,属准铝质高钾钙碱性系列,岩浆主要来源于富集岩石圈地幔的部分熔融,并在岩浆上升侵位的过程中有地壳物质的同化混染。燕山晚期华北克拉通在古太平洋板块俯冲后后撤引起的板内伸展环境下,增厚陆壳减薄阶段,岩浆上侵就位形成金岭杂岩体。     

不同沉积微相致密储层的成岩响应及其控储机理 ——以鄂尔多斯盆地西部延长组为例

沉积微相是影响陆相致密油气储层发育的重要控制因素,不同微相的成岩响应和储层质量不同,制约了储层精细刻画与有利区预测工作。通过岩心、薄片、测井、孔渗、扫描电镜、XRD矿物分析、微米CT和压汞资料,识别了鄂尔多斯盆地西南部延长组三角洲—湖相致密储层8种沉积微相类型,刻画了不同微相在矿物组成、成岩作用、储层物性和孔隙结构方面的差异。结果表明,不同微相储层的压实作用,溶蚀作用和自生绿泥石、伊利石的胶结作用差异明显。水下分流间湾、浅湖泥和半深湖泥储层中黏土和云母等塑性矿物组分含量高,受机械和化学压实影响更大。受大气水渗滤作用和生烃作用影响,水下分流河道,河口坝和席状砂储层中溶蚀孔较为发育。频繁的砂泥互层和湖流侵入导致滩砂体铁方解石胶结大量发育。自生绿泥石和伊利石胶结物的产状具有明显的沉积微相分带性,但不同微相储层的高岭石和硅质胶结差异不大。最后建立了致密储层孔隙连通性系数E和孔隙结构评价系数A,甄别了不同微相储层质量差异,可为储层精细刻画与分级评价提供指导。     

波致海床瞬态液化对再悬浮贡献率的深度学习预测方法

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。     

降水对江浙沪PM_(2.5)的清除效率研究

为了解不同程度的降水对江浙沪地区大气PM_(2.5)的清除作用,搜集了2014—2016年该地区41个城市的降水和PM_(2.5)观测数据,通过对比2 a非降水和全时段PM_(2.5)平均浓度的差异,发现前者显著高于后者,说明降水对该地区PM_(2.5)具有清除作用。利用降水前与降水期间PM_(2.5)的浓度差异作为降水对PM_(2.5)的清除率,降水后与降水期间的浓度差异作为雨后浓度回升的增加率,分别研究了目标区域不同时期、不同降雨量以及不同降雨时长对PM_(2.5)的清除效果。结果显示:(1)与江浙沪南部地区不同的是,北部地区降水清除率与降水前浓度存在正相关,降水后浓度的增加与当地的排放量呈正相关。(2)当降水量为30 mm或者降水时长为36 h时,清除率增幅减缓,说明降水对PM_(2.5)的清除效率存在着阈值。