沉积物成岩蚀变过程中的Mn、Cd和Mo元素活动特征:以ODP 1148站钻孔沉积物记录为例

通过对南海北部的ODP 1148站岩芯600 mcd以上(约30 Ma以来)的沉积物中自生富集Mn、Cd和Mo等过渡金属元素的含量变化的研究,并结合相关的化学组成结果,探讨了岩芯内部氧化-还原条件的变化以及相关元素的活动特征,反演了相应沉积时期的环境演变.结果显示,岩芯387 mcd以上,自生Mn富集明显,代表氧化的环境;387～485 mcd之间,自生Cd含量明显富集,Mn含量显著降低,代表少氧的环境;485 mcd以下,Mn和Cd含量极低,自生Mo明显富集,代表缺氧的环境.随氧化-还原条件的变化,Mo存在明显的向下迁移并在缺氧界面的缺氧一方达到最大值的趋势,而Cd在少氧环境形成的固相态则可能在缺氧环境下不稳定,溶解态的Cd有向上迁移的趋势,并且在少氧/缺氧界面的少氧一方富集.这些过渡金属元素记录的氧化-还原条件的变化,反映出ODP 1148站所在海区的沉积环境变化:早期有较丰富的陆源输入,表层海水生产力较高,随着南海不断扩张以及全球海平面上升,该海区表层海水生产力逐渐降低.     

人为土的概念、特征及其工程研究意义

本文提出了人为土的工程概念,从其成因的角度给出了人为土明确的科学定义,归纳和总结了人为土的基本特征,为人为土的工程分类体系建立、合理评价、工程利用和环境整治提供科学依据。     

地震属性分析中水平切片的应用

利用地震数据体中含有的丰富地质信息,可以有效地进行储层预测。层拉平水平切片地层学解释方法是先将地震剖面目的层段做层拉平处理,然后对切片顺地层层面追踪,勾绘出各种地层现象,并以地层学的观点加以解释。该方法在吉林探区扶新南部地区的应用中,对于识别河道的展布趋势取得了较好的效果,而且发现了多期叠置的扇型沉积体。另外,还可指导反演数据体的解释,做到对岩性体从定性到定量的描述。     

构造煤与原生结构煤的显微傅立叶红外光谱特征对比研究

通过对平顶山、郑州和南票三大矿区石炭二叠纪含煤岩系中高煤级烟煤和无烟煤的显微傅立叶红外光谱分析，探讨了原生结构煤与构造煤的有机大分子结构演化特征及其影响因素。结果表明，构造应力有利于煤中氢发生化学环境转移，使脂肪烃含量相对减少、稳定的芳香烃含量相对增加，促进煤大分子结构缩合度和有序度增加。     

三工河流域222团竖井排灌区潜水动态分析

222团地处三工河流域冲洪积细土平原下游,40多年来的农业生产灌溉,使灌区大部分地区处于潜水临界埋深以上,土壤次生盐渍化加剧.分析了灌区潜水埋深动态特征及其影响因素,就竖井排灌区地下水开采量与潜水埋深关系进行回归分析计算,建立了开采量预测模型.     

绿片岩三轴流变力学特性的研究(Ⅰ):试验结果

为了解锦屏一级水电站坝基绿片岩的流变力学特性，采用岩石全自动流变伺服仪对绿片岩进行了三轴压缩流变试验。基于试验结果，研究了绿片岩在不同围压作用下的轴向应变以及侧向应变随时间的变化规律，讨论了流变特性对岩石应力一应变曲线的影响，探讨了不同应力水平下的轴向以及侧向流变速率变化趋势，分析了不同围压下流变的破裂机制，掌握了绿片岩三轴流变的基本规律，从而为该水电站工程流变数值分析时参数的辨识提供了可靠的依据。     

绿片岩三轴流变力学特性的研究(II):模型分析

首先,基于在岩石全自动流变伺服仪上得到的绿片岩三轴流变试验曲线,采用五元件线性粘弹性模型对表现为粘弹性流变特性的曲线进行了辨识,获得了绿片岩的粘弹性流变参数;然后,提出了一个新的非线性粘性元件,并将其与塑性体并联起来,得到一个新的非线性粘塑性体(NVPB),该体能充分反映岩石的加速流变特性:同时,将NVPB模型与五元件粘弹性模型串联起来,建立了一个新的岩石七元件非线性粘弹塑性流变模型。采用绿片岩加速流变全过程曲线,对提出的岩石七元件非线性粘弹塑性流变模型进行了辨识,得到了岩石七元件非线性粘弹塑性流变模型的材料参数。流变模型与试验结果的比较,显示了所建模型的正确性与合理性。     

应用PIV系统研究横流中近壁水平圆柱绕流旋涡特性

应用粒子图像测速(PIV)系统对横流中近壁水平圆柱绕流进行了试验研究。介绍了试验原理及装置,讨论了试验参数的选取和粒子的跟随性问题。分析了上游来流的流动特性,显示了亚临界雷诺数下间隙比为0.5时圆柱后尾流区旋涡产生、发展和消亡的动态过程,比较了时均流场和瞬时流场旋涡结构。对圆柱尾迹的旋涡脱落特性进行了分析,得出在试验条件下斯特劳哈尔数保持为常数0.2的结论。     

基于粗糙集的K--均值聚类算法在遥感影像分割中的应用

结合粗糙集理论和K——均值聚类算法，提出一种遥感影像的粗糙聚类分割方法。根据遥感影像中特征属性的相互依赖关系，应用粗糙集理论的等价关系。求出K——均值聚类所需要的初始类的个数和均值。然后采用聚类算法对图像进行分割。实验结果表明该方法比随机选取聚类的中心点和个数减少了运算量．提高了分类精度和准确性。     

Mining Association Rules in Spatio-Temporal Data: An Analysis of Urban Socioeconomic and Land Cover Change

This research demonstrates the application of association rule mining to spatio‐temporal data. Association rule mining seeks to discover associations among transactions encoded in a database. An association rule takes the form A→B where A (the antecedent) and B (the consequent) are sets of predicates. A spatio‐temporal association rule occurs when there is a spatio‐temporal relationship in the antecedent or consequent of the rule. As a case study, association rule mining is used to explore the spatial and temporal relationships among a set of variables that characterize socioeconomic and land cover change in the Denver, Colorado, USA region from 1970–1990. Geographic Information Systems (GIS)‐based data pre‐processing is used to integrate diverse data sets, extract spatio‐temporal relationships, classify numeric data into ordinal categories, and encode spatio‐temporal relationship data in tabular format for use by conventional (non‐spatio‐temporal) association rule mining software. Multiple level association rule mining is supported by the development of a hierarchical classification scheme (concept hierarchy) for each variable. Further research in spatio‐temporal association rule mining should address issues of data integration, data classification, the representation and calculation of spatial relationships, and strategies for finding ‘interesting’ rules.