岩溶地区工程地质研究的若干新进展概述

岩溶地区工程地质有一定的复杂性,经过多年来的工程实践,尤其是信息技术、电子计算机技术的引进,使岩溶工程地质学得到了很大的发展。本文对我国岩溶探测、分析、治理技术的最新发展和在水电、铁道、建筑等工程上的应用予以综述,以反映我国岩溶地区工程地质研究的新水平。      

趋势面分析在岩溶工程地质中的应用

岩溶渗漏是水利水电工程中较为复杂的技术难题之一。而岩溶渗漏又主要与岩溶地下水位及溶洞分布等有关。但是,仅用直观的、经验性的定性描述,已不能有效的解决上述问题。如何从大量的观测资料中分析问题,找出规律,从而更深刻地阐明问题的本质。找出规律,趋势面分析提供了一条分析方法的途径。本文以大化电站和隔河岩坝址为实例,探讨了多项式趋势面方程的具体应用,论证了大化电站亮山地段地下河的分布及地下分水岭的存在,解释了未产生岩溶渗漏的原因。对隔河岩坝址河床岩溶发育的差异性作了趋势分析并圈出了异常点。      

祁连山东段金塔河流域层状地貌时代与成因探讨

祁连山东段金塔河流域分布着两级夷平面(山顶面与主夷平面)、一级剥蚀面和多级河流阶地,它们是晚新生代青藏高原阶段性隆升的产物。通过电子自旋共振(Electron spin resonance,简写为ESR)、热释光(Luminescgnce,简写为TL)、红外释光(Infra-red stimulated luminesomce,简写为IRSL)和^14C等绝对测年手段并结合区域对比的研究表明,该区山顶面形成于老第三纪,主夷平面形成于中新世至上新世,剥蚀面解体于1．4MaB．P．左右。其后金塔河流域发育5～6级阶地,形成时代大致为1．24MaB.P.、0．78Ma.B.P.、0．14MaB.P.、0．06MaB.P.、0．03MaB．P．和0．01MaB．P．。结合河流阶地的形成年代、发育特征以及邻区阶地的发育模式研究表明,它们应是构造隆升以及气候变化双重作用下的产物。     

行动来源意识 环境改变生活——加拿大人地质环境治理办法管窥

加拿大位于北美洲北部,东临大西洋,西濒太平洋。国土面积998．47万平方公里,人口约3240万。16世纪,加拿大丰富的自然资源吸引了大批欧洲移民来到这里拓荒、狩猎、淘金和伐木,把希望寄托于这片土地。众多移民涌人加拿大成为这个国家新的成员,使得加拿大成为了一个英裔居民占42％,法裔居民占26％,其他欧裔居民占13％,土著居民占3％的多民族国家。他们带来了各自的文化,讲着各自的语言,在这个多民族、多宗教的高福利国家的和谐环境下过着多彩的生活。     

浅谈加拿大BC省的地政与矿政管理

2008年4月,笔者随以省国土资源厅厅长孙纲为团长,省国土资源厅矿管处处长刘升林为秘书长的三人代表团访问加拿大。代表团在访加期间,拜访了加拿大BC（不列颠·哥伦比亚）省农业与土地部综合土地管理局,总裁艾丽克女士携三名部门领导热情地接待了代表团,双方在热烈友好的气氛中互相介绍了各自的情况,交换了资料,并建立了工作联系。     

河南森林植被的碳储量研究

利用2003年河南省森林资源清查资料,建立不同优势树种生物量与蓄积量之间的回归方程,对河南省森林的碳储量进行了推算.结果表明:河南省森林的总碳储量为4673.43万tC;阔叶林碳储量占全省森林总碳储量的89.5%,栎类和杨树2个树种占全省阔叶林总碳储量的72.3%;幼、中龄林的碳储量占全省森林总碳储量的79.5%;全省森林平均碳密度为23.64tC/hm2.     

人工湿地碳调控研究进展北大核心CSCD

碳源作为反硝化过程的电子供体,是人工湿地脱氮过程的关键性限制因素。合理的碳调控策略被认为是促进人工湿地脱氮的有效手段。介绍了湿地中碳的主要来源和其在脱氮过程中的作用,系统梳理了近年来国内外有关人工湿地碳调控策略的研究成果,阐述了现有碳调控策略的优缺点,最后,对人工湿地碳调控的研究发展方向进行了展望。     

机器学习算法在地球物理测井中的适用性及应用

机器学习，特别是深度神经网络学习算法的发展，正在改变人们发现知识的方式。目前油气工业正在向转向非常规和深海的油气勘探和开发。基于有限岩石物理参数建立的评价解释模型难以满足反映非常规储层复杂的岩性和结构，这使传统测井评价技术受到了很大的挑战。以油气大数据为基础、机器学习算法为核心、油气大数据云计算为动力以及油气应用场景为源泉的油气人工智能（Oil&Gas AI）极大地改变传统的油气工业各个领域。笔者以地球物理测井为研究对象，依据数据驱动的地球物理知识发现原理和机器学习属性，按照“数据–算法–平台–知识–应用场景”研究思路，开展机器学习算法在测井技术中的适用性研究。对机器算法的内在特性、原理、质量控制、硬件要求，学习模型选择、测试以及性能评价实现过程进行分析。笔者梳理和总结了机器学习算法在测井中适用性的树状图，尤其是在油气测井的方法研究、数据处理以及地层评价中的应用潜力与机器学习算法对应关系，其中包括数据校正的模拟方法、数据标定的岩石物理分析、测井数据质量控制、综合评价以及油藏评价监测。研究表明，机器学习算法在岩性识别与储层分类、力学评价、以及油藏评价等方面应用有明显的优势，贯穿于...