浅谈Windows下"计划任务"的使用

目前,省、市气象台对“9210”下过时资料的删除、修改及一些开发软件的运行主要是靠Micaps系统的携带软件MicapsTimer来运行列表,WS.DAT来定时完成的。在Windows98以上的版本中系统增加了“计划任务”图标,对其进行应用后发现其功能与MicapsTimer基本相同,只是这里的“列表”就     

淄博矿震震源机制探讨

依据由分布密集测震台网记录而得到的地震波场介质力学参数分布特征、所在矿区地质构造与采煤概况,对淄博矿震发生成因及机制进行分析,发现矿震以张性破裂为主兼一定剪切破裂,拉张引起的岩体应变量远大于挤压引起的应变量,并具有一定双侧对称性.在震源发生破裂的过程中,震源周围变形的岩体应有一定回弹.     

长岛附近地区小震精定位及地震趋势分析

对长岛附近地区（N35．8°～38．7°,E119．4°～122．9°）2000年以来数字记录的中小地震进行了双差定位,对重新定位结果的时空特征进行分析。发现双差定位后的地震与断层关系更为密切;中小地震深度具有分区差异,长岛附近较浅（平均6km）,1548年7级震源区附近较深（平均13km）。结合长岛附近地区中等地震活动特点和地震活动性参数时序变化,综合分析长岛附近地区的地震趋势。     

长岛地区构造环境剪应力场的分布特征

利用山东数字地震台网记录资料,根据陈培善等用地震发生的断裂力学模式和震源谱理论,导出的震源处峰值加速度与构造环境剪应力值的关系,计算了山东长岛地区发生的中小地震构造环境剪应力值,并对应力场的分布状况和时空变化进行了分析。结果表明：剪应力τ值随矩震级（ML）的增大而增大,对两者作拟合得到它们之间较简单的关系为：τ=1.8...     

苏北盆地高邮凹陷现今地温场特征

高邮凹陷作为苏北盆地油气资源最丰富的凹陷之一,其地温场特征尚未进行系统研究。通过凹陷内16口系统测温井和53口试油探井的温度资料,计算、分析并得出了凹陷主要层组底界温度和地温梯度的平面特征。地温随深度的增加而增大,从E2s到K2t地温有规律地增高;定深温度由深凹向斜坡呈现出由低到高的变化趋势,同一层组底界温度均表现出深凹带高于斜坡带、北斜坡东高于北斜坡西的特点;温度出现“凹高坡低”的现象与埋深关系密切,深度是决定地层温度分布的主要因素,凹陷内温度总体变化正常。E2s-E2d地温梯度为230～302 ℃/km,E1f-K2t为289～363 ℃/km,E1f-K2t地温梯度高于E2s-E2d,分析为E1f和K2t 3套烃源层(E1f4、E1f2、K2t2)泥岩含量高,其岩石热导率低,致使E1f-K2t的地温梯度高。高邮凹陷从E2s到K2t均有油气藏分布,总体上油气藏均分布在温度大于60 ℃区域,个别油气藏分布在小于60 ℃区域,主要受到汉留和真2等断层的影响,使侧向运移加大,油气运移到浅部所致。     

核磁共振技术在二氧化碳地质封存与利用中的应用研究前景综述

二氧化碳地质封存与利用是推动“碳达峰、碳中和”的关键技术之一,研究CO₂注入-运移-封存全过程储层孔隙率、渗透率、饱和度、孔隙结构及岩石力学参数的变化规律是监测CO₂地质封存状态和泄露风险的核心工作.以分析核磁共振技术在研究孔隙结构、CO₂运移特征及岩石力学参数变化的应用现状和发展趋势为目标,在简要介绍核磁共振仪器设备和应用领域基础上,分析核磁共振技术在CO₂地质封存与利用中的应用现状和发展方向.分析表明：核磁共振技术在致密油、页岩气等非常规油气资源开发中应用广泛,在表征储层物性、饱和度和三维孔隙结构方面优势明显.目前,利用核磁共振技术研究原位CO₂封存条件下岩心动态参数成果较少,无论是CO₂驱油还是CO₂置换CH₄,均通过测量氢核的核磁共振特征或核磁成像特征来反推CO₂分布状态;在CO₂-EOR、CCS先导性实验中,时移测井资料十分有限,制约了原位CO₂     

四季气候和六淫对人体的影响

祖国医学把风寒暑湿燥火称为六气。由于空气之流动,温度之高低,湿度之大小,构成自然界六种不同的气象现象。六气和人们的生活有不可分割的联系。人们在实践中逐步认识了它们的变化特点,人体产生了一定适应能力,如果六气发生骤变或在人体抵抗力下降时超过了人体的适应能力,六气可能成为外界致病因     

平稳时间序列在青岛降水预报中的应用及对预报阶数的讨论

九月份正是青岛地区“三秋”大忙季节,九月份雨水的多寡,直接影响秋收、秋种、秋耕。青岛地区自1898年有资料以来,在86年的资料中,九月份降水情况少至无量,如1957年,多至405.8毫米,如1970年,是月际降水变化幅度最大的月份之一。九月降水虽然变化复杂,但还是有规律可循的。我们采用“平稳时间序列”预报方法对青岛地区降水进行预报,取得了较好的预报效果。     

基于深度学习的地震事件分类识别 ——以山东地震台网记录为例

为实现天然地震与爆破、塌陷事件类型的快速高效识别,文中应用深度学习技术中的卷积神经网络模型,设计了基于单个事件单个台站波形记录的深度学习训练模块和基于单个事件多个台站波形记录的实时测试模块.以每个事件P波到时最早的5个台站记录到的原始三分向波形为输入,分别采用目前主流的AlexNet、VGG16、VGG19、GoogL...