海底沉积物声速实验室测量结果校正研究

海底沉积物实验室测量状态与海底原状态存在较大差异,因此有必要进行声速校正.基于研究海底浅表层沉积物采样样品的原状态与实验室环境的差异,提出运用Hamilton声速校正模型对实验室测量沉积物声速数据进行校正,实现表层沉积物标准测量环境(23℃,1个大气压)下的声速校正到海底原状态;设计了温度变化实验测试南海海底沉积物的声速比变化,验证了Hamilton模型的可行性并将其推广到室温状态下各个温度的校正;分析了Hamilton声速校正模型应用于海底浅表层沉积物声速校正的可行性.     

人工神经网络技术在海底沉积物声速预报中的应用

海底沉积物物理力学若干项参数与其声学性质存在着一定的关系.用回归拟合方法获得海底沉积物声速预报方程存在不足,难以获得3参数以上的声速预报方程.采用人工神经网络智能方法,建立了多参数声速预报神经网络模型.研究表明:2参数神经网络模型的预报误差比相应的2参数回归模型小,3参数神经网络模型的预测精度要高于2参数神经网络模型.为海底沉积物的声速预报提供了一条新途径.     

压实度对脱硫石膏动强度和动孔压影响试验

为研究压实度对脱硫石膏动强度与动孔压特性影响，对压实度为0.85、0.90和0.95三组脱硫石膏进行等压固结不排水振动三轴试验，试验围压为100 kPa、200 kPa和400 kPa。结果表明：随压实度增大，脱硫石膏颗粒间作用力愈强，颗粒联结骨架越不容易破坏，脱硫石膏动强度越大，动孔压增长越慢；试验压实度范围下，脱硫石膏动剪应力比和动内摩擦角均与压实度呈线性相关；试验用脱硫石膏可分类定名为低液限粉土，其动强度曲线和动孔压发展模式均与常规粉土类似，分别可通过幂函数和对数函数表征，经F值试验法检验，其统计回归显著性水平均为"高度显著"。