基于镉污染风险的湖南省龙山县百合种植区安全区划

湖南省龙山县作为我国重要的百合生产基地县之一,其土壤却存在一定程度的镉(Cd)污染风险。同时,百合作为一种食药同源的植物,其食用和药用的质量安全标准不一致。因此,在龙山县提出百合种植区安全区划具有重要意义。笔者等在龙山县耕地采集326件表层土壤样品和70件百合样品(配套根系土样),在分析土壤及百合中Cd的含量和土壤中氧化物、有机质、pH等指标的基础上,探讨Cd生物有效性的影响因素,并据此建立百合Cd生物富集系数预测模型,结合土地质量地球化学调查数据预测耕地的百合Cd含量,给出百合种植区安全区划及建议。结果表明,研究区土壤存在Cd污染风险,百合具有质量安全问题。研究区Cd的生物有效性受到土壤CaO、S、P、K₂O含量和土壤pH的共同影响。与多元线性回归模型相比,随机森林模型能够更好地预测百合Cd生物富集系数。百合种植区安全区划显示,研究区食用百合优先种植区、药用百合优先种植区、药用百合次级种植区、结构调整种植区面积占比分别为1.49%、92.71%、2.88%、2.92%,建议大力开发药用百合农产品。该研究成果将Cd污染风险耕地的安全利用与食药同源农产品的质量安全有...     

基于波动理论的结构损伤识别研究进展

目前人们对于结构的使用安全越来越重视,结构在日常使用或灾后的损伤识别检测也变得尤为重要。近年来国内外对于波在结构中的传播理论进行了深入研究,基于波动理论的结构损伤识别方法也取得了一定进展。文章首先介绍波在介质中的传播以及在各种类型结构中的传播规律和传播特性,其次从基于波传播理论的结构损伤识别、基于Lamb波的结构损伤识别、波动理论和神经网络相结合、波动理论与其他技术或算法的融合4个方面对国内外基于波动理论对结构损伤识别方法的研究成果进行综述。     

2020年2月18日长清MS4.1地震发震构造研究

本文利用基于波形互相关的双差定位方法对2020年2月18日长清M_S4.1地震序列进行了精定位计算, 共得到33个地震事件的精定位结果。 结果显示, 地震序列主要沿NW向分布, 在水平方向上具有自NW向SE迁移, 在深度上具有由浅向深迁移的特征; 序列震源深度主要集中在2~7 km, 其中, 主震的震源深度约2.8 km。 由于长清地震序列的地震数量较少, 为了更准确地了解长清地震序列的发震构造、 探索该序列的发生和发展过程, 本文采用CAP方法反演了主震的震源机制解, 其中, 节面Ⅰ走向223°、 倾角42°、 滑动角-160°, 节面Ⅱ走向117.9°、 倾角76.8°、 滑动角-49.8°, 最佳拟合震源矩心深度约2.8 km, 矩震级M_W4.2。 结合区域构造特征分析认为, 长清M_S4.1地震的发震断裂为孝里铺断裂和东阿断裂之间发育的一条浅层次生断裂。 在ENE向区域应力场作用下, 发震断裂产生高角度正断滑动, 并伴有左旋走滑分量, 从而引发长清地震序列。     

矿用钻孔超声流量自适应检测技术

为了更好地实现煤矿井下瓦斯抽采钻孔端流量监测,针对管路内介质成分复杂、纯净度差、稳定性差等因素对抽采流量参数测量准确性影响的问题,提出以时差法为测量原理,以双阈值比较法为检测方法,设计了一套矿用钻孔超声流量自适应检测系统。通过分析影响双阈值比较法测量准确性的关键问题出发,设计了检测系统的总体方案,并对其中激励信号放大电路、接收信号调理电路及由峰值检波电路与增益控制电路构成的自适应电路几项关键模块进行了详细地介绍,叙述了检测系统运行软件的工作流程。通过工况环境适应能力测试与准确度性能检验,对检测系统的功能与性能进行了检验,检验结果表明,该系统能够适应瓦斯抽采钻孔管路内的工况需求,实现高精度的气体流量测量。      

甘肃省纤维用玄武岩应用前景分析

甘肃省玄武岩的研究地学界多年来主要以火山岩地质调查为主,重点是对岩石的时空分布、岩石学、岩石地球化学及其成因和形成时代等方面进行的研究,而对玄武岩的开发利用目前仍停留在粗加工和低附加值产品上。根据国内目前对玄武岩纤维的开发应用前景,通过收集、整理与分析省内玄武岩的岩石化学资料,与玄武岩纤维化学成分推荐指标及国内外典型地区制造玄武岩纤维岩石化学成分对比,从理论上认为省内一些地区的玄武岩具有制造玄武岩纤维这种高附加值产品的可能性,并对其应用前景进行了分析。     

地壳脆塑性转化带非稳态流变与震后松弛变形机制

大陆浅源地震密集分布层称为地震层,该深度处于石英脆塑性转化带,其变形除受温度控制外,地震周期各阶段变形随应变速率和应力发生变化,从间震期的稳态蠕变转化为同震破裂和震后松弛阶段非稳态蠕变。与间震期长期蠕变相关的野外塑性变形和稳态流变实验研究非常多,而与震后松弛相关的地壳深部脆塑性转化和非稳态蠕变研究非常有限,更缺少非稳态流变的本构方程。震后松弛阶段的断层滑动研究和基于GPS观测数据反演地壳形变研究都依赖于非稳态蠕变实验数据及其流变模型。本文介绍了野外断层脆塑性转化带非稳态流变和高温高压非稳态流变实验研究进展,分析震后松弛阶段断层脆塑性转化带的变形特征与变形模式,讨论了非稳态流变与脆塑性转化带强度定量化研究中存在的问题。     

利用土壤地球化学数据和BP神经网络预测松嫩平原油气资源

基于东北地区多目标区域地球化学调查获得的海量土壤地球化学数据,利用BP神经网络模型,在土壤地球化学性质与油气田空间位置之间建立模型,构造最优的油气资源预测模型. 以土壤54项地球化学指标以及XY坐标值共同作为模型输入层,以样本是否在油气田内(1代表油气田内,0代表油气田外)作为模型输出层,基于随机抽取的油气田内和油气田外各500个土壤样本数据进行模型训练. 结果显示,多次训练后识别准确率保持在90%左右,说明该模型分类效果较好,可用于油气资源预测. 利用该模型获得了松嫩平原11 291个土壤样本的含油气概率,并绘制了油气资源预测图. 研究表明,神经网络对于解决复杂的非线性地质问题可以发挥重要作用.     

针对应急救援的强余震特征统计

大地震后强余震活跃,震后快速判断最大余震震级和强余震发生可能性对提高应急救援效率有重大意义。针对震后应急救援,本文根据救援存活率将震后救援期分为8个时段:震后12 h、震后24 h、震后48 h、震后72 h、震后96 h、震后120 h、震后144 h和震后168 h。对我国大陆地区1966年以来6级及以上地震强余震资料进行分时段统计,分别拟合出8个时段的最大余震震级和主震震级的经验公式;并提出震后强余震发生可能性的经验判断方法,通过本文提出的可能性指数a,依据主震震级,震后可以快速判定强余震发生的可能性。     

基于机器学习的表层土壤成矿元素空间预测: 以稀有金属铷元素为例

近些年随着土地质量地球化学调查工作的开展,获取了大量表层土壤样品数据。然而,这些数据也存在一个明显的缺陷,即1∶50 000大比例尺表层土壤数据往往缺少成矿元素。鉴于土壤成矿元素含量对于矿产资源勘查的重要指示作用,尝试基于现有数据对大比例尺表层土壤成矿元素含量提供一个补全方案。以稀有金属铷元素为例,采用随机森林算法把同一区域2 548组1∶250 000小比例尺表层土壤数据按照8∶2的比例随机分为两组,用80%的数据进行训练建模,20%的数据对模型进行验证。采用变量重要性度量排序和构建学习曲线的组合方法优选了8种元素(K、B、Ni、V、Zn、As、Co、Cu)作为预测变量,模型对训练数据和测试数据的拟合优度R²分别达到0.983 2和0.895 6,说明预测变量的优选方法是有效的。随后将1∶50 000表层土壤的上述预测变量数据作为输入变量导入模型中,得到预测的Rb元素含量,预测结果比较符合实际特征。本研究表明将大数据机器学习随机森林算法引入表层土壤地球化学元素含量空间定量预测具有可行性,可进一步拓展土地质量地球化学数据的服务应用维度。     

电感耦合等离子体发射光谱法测定硼硅酸盐玻璃中的硼等常见元素

硼硅酸盐玻璃中的硼、钙、镁、铝、铁、钛、硅等常见元素普遍采用各元素分别测定的方式进行分析,分析效率很低;而且硼的测定普遍采用容量法,当B2O3含量低于1%时,容量法测定误差较大。本文以KOH熔融的方式消解样品,采用电感耦合等离子体发射光谱法(ICP-AES)进行分析。通过实验研究了KOH用量和不同称样量对B2O3测定结果的影响。结果表明,KOH用量在3 g以上时有较好的熔样效率和熔样效果,称样量低于0.4 g对B2O3测定结果无明显影响,考虑到其他元素的测定,确定了KOH用量优选3 g,称样量优选0.1 g。在此条件下,测定B2O3等常见元素的精密度(RSD,n=6)≤2%,加标回收率在96.0%~105.6%之间,除Si O2测定误差较大外,其他元素的测定结果均令人满意。本方法确定的B2O3的定量限为0.067%,且对于B2O3最高含量达到16%的测定结果也令人满意,因此可测定B2O3含量的范围至少为0.067%~16%。当样品中的B2O3含量高于4%时,方法准确度和精密度与国家标准分析方法(容量法)相当;当B2O3含量低于1%时,方法准确度和精密度都优于容量法。与现有报道相比,本方法显著拓宽了B2O3的测定范围,并具有良好的准确度,而且在B2O3准确测定的同时,也实现了Ca、Mg、Al、Fe、Ti的定量分析和Si的半定量分析,大大提高了分析效率,可以实现硼硅酸盐玻璃中B2O3等常见元素的准确快速分析。