车排子凸起与沙湾凹陷过渡带的构造模型

车排子凸起位于准噶尔盆地扎伊尔山前,是夹持在南部四棵树凹陷和东部沙湾凹陷之间的三角构造带。然而对这个三角构造带是原地掩伏构造,山前推覆构造,还是走滑构造控制形成的认识存在争议。目前对于车排子凸起与沙湾凹陷过渡带的构造变形特征以及变形机制的认识尚不清楚。而过渡带是研究该区构造变形与演化的良好区域,精细研究该区域构造几何学与运动学对于揭示其构造变形机制以及认识盆山之间的关系具有积极作用,并对于该区油气勘探具有重要意义。本文以研究区的连片三维地震资料为基础,运用不整合面识别、轴面分析及平衡剖面等方法,对车排子凸起与沙湾凹陷过渡带进行精细的构造解析、建模与构造复原。研究表明,过渡带发育下二叠统（P₁j-P₁f）,中二叠统（P₂x-P₂w）,上二叠统（P₃w）,三叠系（T）,侏罗系（J）,白垩系（K）与古近系-第四系（E-Q）7个构造变形层序。发育佳木河组底部及石炭系内部滑脱层。深部（前二叠系）构造楔发育于整个过渡带,其个数和几何学形态的变化直接影响了上覆背斜形态。构造楔在早二叠世开始楔入,挤压作用持续至三叠纪末期。晚三叠世发育生长地层,显示了P-T构造层褶皱变形的时间,随后三叠纪末期,过渡带受到来自西北缘造山带方向的逆冲推覆构造的叠加作用,表现在后缘发育一系列叠瓦构造,推覆距离约为8 km,南部逆冲断层上盘二叠系-三叠系被剥蚀完全,北部残余少量下二叠统佳木河组。     

卷积神经网络及其在矿床找矿预测中的应用——以安徽省兆吉口铅锌矿床为例

大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主要受原岩成分、成矿作用影响和地表过程的影响,它们携带某些指示矿体就位的信息,即矿体在地下空间就位时在地表的响应,且未在地表过程中消失。以往的地球化学勘查工作仅仅识别异常,但未能发现矿体在地表响应的成矿特征量。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过机器学习,利用卷积神经网络算法,不断挖掘元素Pb分布特征与矿体地下就位空间的耦合相关性。经过1000次训练后,可以得到准确率0. 93,损失率0. 28的卷积神经网络模型。这种神经网络模型就是矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行矿产资源预测。应用该模型对未知区进行预测,结果显示第53号区域具有很大概率存在尚未发现的矿体。     

超临界CO2温变对低渗透煤层孔渗变化的实验研究

为解决我国高瓦斯煤层渗透性差导致瓦斯抽采率低的难题,利用超临界二氧化碳强扩散和溶解增透等独特优点,采用自制三轴渗透实验装置,开展不同温度下超临界二氧化碳作用后煤的宏观增透实验,在宏观增透实验基础上进行煤微观扫描成像实验。结果表明:恒定体积应力和孔隙压力条件下,不同温度超临界二氧化碳作用后,煤的渗透率较增透前提高一个数量级,但在二氧化碳的超临界温度范围内,煤的渗透率随温度增加呈负指数变化规律。超临界二氧化碳作用后,煤微观孔隙率较增透前提高两个数量级,随着温度增加,煤微观孔裂隙的演化速率减慢,孔隙率随温度增加呈负指数变化规律。宏微观实验数据同时表明,煤宏观渗透率随微观孔隙率增加而增大。超临界二氧化碳增透过程中,孔隙压力对低渗透煤层的增透效果起主控作用。      

地形空间频率层次性及其空间分异性研究——以黄土高原丘陵沟壑区为例

以黄土高原丘陵沟壑区I-V副区为例,应用地统计学相关理论函数,探讨分析地形空间频率层次性特征在不同地貌类型区的差异性。结果表明:将地统计相关理论与数字地形分析方法有机结合,运用地统计学在空间结构分析方面的优势可以更好地解决数字地形分析中的具体问题;对比分析丘I至丘V典型样区各空间频率组分的变异函数拟合模型以及专题层表面,可得到地形空间频率层次性特征在各样区的差异性;在地形信息较为复杂的地区,SRTM1数据对空间频率层次的模拟精度高于SRTM3和ASTER GDEM数据。     

一种适用于多源道路网自动匹配的通用算法

多源数据匹配是数据转换、更新与融合的关键技术。随着GIS技术的发展以及地理信息空间数据不断增大,多源空间数据的匹配与融合成为目前GIS领域面临的重要问题。本文对多源道路网的匹配算法进行了研究,并在传统算法的基础上创建了一种可适用于多源道路网自动匹配的通用算法。该算法能够更加便捷和高效地利用道路间的拓扑特征与上下文信息关系,从而极大地提高了匹配运算的成功率和准确度。大量的数据测试表明该算法同时具有成功率高、准确度高以及通用性强等多项优点。     

包头市地面沉降高分辨率时序InSAR监测北大核心CSCD

针对包头市地面沉降监测需求,该文利用24景高分辨率COSMO-SkyMed雷达影像,采用多主影像相干目标小基线干涉技术(MCTSB-InSAR),首次提取了该市2013年1月—2015年12月共3年的沉降信息。结果表明,该阶段包头市主城区存在较大范围的地面沉降,但沉降速率总体较小,最大沉降漏斗位于青山区奥林匹克公园北部,最大沉降速率达-56mm/a,野外调查表明,该地沉降主要原因是电厂排灰池自然沉积压缩所致。此外,昆都仑区包钢开发厂、九原区希望工业园区以及石拐区五当召镇也有明显沉降。研究结果可为包头市地面沉降灾害科学防治提供数据支撑。     

包头市地面沉降高分辨率时序InSAR监测

针对包头市地面沉降监测需求,该文利用24景高分辨率COSMO-SkyMed雷达影像,采用多主影像相干目标小基线干涉技术(MCTSB-InSAR),首次提取了该市2013年1月—2015年12月共3年的沉降信息。结果表明,该阶段包头市主城区存在较大范围的地面沉降,但沉降速率总体较小,最大沉降漏斗位于青山区奥林匹克公园北部,最大沉降速率达-56mm/a,野外调查表明,该地沉降主要原因是电厂排灰池自然沉积压缩所致。此外,昆都仑区包钢开发厂、九原区希望工业园区以及石拐区五当召镇也有明显沉降。研究结果可为包头市地面沉降灾害科学防治提供数据支撑。     

地表粗糙度影响下的GNSS-R土壤湿度反演仿真分析

基于双天线全球导航卫星系统反射技术（global navigation satellite system reflectometry,GNSS-R）,建立了两个修正地表粗糙度影响的土壤湿度反演模型——解析模型和人工神经网络模型,并以GPS L1 C/A码为例建立了GNSS-R土壤湿度仿真平台,仿真分析了地表粗糙度对两个模型反演精确度的影响。结果表明,当地表均方根高度大于0.010 m时,必须对解析模型进行粗糙度修正。粗糙度影响修正结果显示,小粗糙度情况下修正的解析模型取得了良好的结果,但对于大粗糙度有一定局限性。在均方根高度大于0.025 m时,进行土壤粗糙度修正前,人工神经网络模型精度比解析模型提高了36.83%~72.36%。进行修正后,人工神经网络模型的精度比解析模型提高了42.86%~54.40%。人工神经网络模型在修正前后取得了相近的精度,无修正的人工神经网络模型精度比有修正的解析模型精度仍提高了35.83%~53.48%。     

黄土丘陵沟壑区的无人机像控点布设方法研究

主要探讨了无人机航测技术在黄土丘陵沟壑区的外业像控点布设方法,提出了环形布设像控点的方法。对比分析了均匀布设像控点和环形布设像控点两种方法,对空三加密的检查点精度的影响。通过后续数据采集结果,验证了环形布设像控点方法在无人机航测技术上的可行性。     

黄骅坳陷古生界潜山储层沥青成因判识

正黄骅坳陷古生界潜山是大港油田重要的油气勘探领域,近年来,先后在王官屯、乌马营潜山古生界发现油气流,且均为石炭—二叠系煤系源岩供烃成藏,如王官屯潜山王古1井二叠系石盒子组发现天然气,同位素特征判断为煤成天然气。这些发现拓展了古生界潜山的勘探领域,表明了石炭—二叠系煤系烃源岩的油气充注范围不仅仅局限于奥陶系碳酸盐岩储层,石炭—二叠系的碎屑岩储层也可以充注成藏,证实了古生界潜山具有更大的油气勘探价值。随着勘探进程与理论认识的不断深化,