贵州大湾煤矿复杂地层井下定向钻进施工技术

针对大湾煤矿地区复杂煤层地质构造,采用前进式开分支孔布孔方法,用于探测煤层顶底板位置,精确探明煤层走向,为抽掘采提供依据,为后续工作做好前期准备。贵州大湾煤矿在历年瓦斯鉴定中均被定为瓦斯矿井,瓦斯孔施工采取普通钻进工艺时,会遇到钻进工作量大、孔深达不到要求、施钻轨迹无法精准控制、钻孔瓦斯浓度抽采率低等问题。采取顺层定向孔方法在已探明的煤层中施工长距离钻孔,可实现对复杂煤层远距离瓦斯抽采。现场试验表明：采用前进式开分支孔工艺,能够实现复杂煤层地质构造精确探顶,探明钻孔见煤段高达75%;通过优化钻孔设计与高精度控制钻孔轨迹大大增加了顺层定向孔在复杂煤层中的覆盖率,钻孔见煤段达63.7%,提高了瓦斯抽采效率,为巷道的抽掘采工作打好了基础。     

地层初始温度及结构对地埋管换热能力影响分析

不同地质条件下,地埋管的换热能力有所不同,热能采集和扩散能力存在差异。为给地埋管地源热泵系统工程提供科学合理的设计依据,本文利用现场热响应测试数据分析了地层初始温度以及地层结构对地埋管换热能力的影响。结果表明:地埋管换热能力与地层初始温度呈较好的线性相关性,地埋管夏季延米换热量随地层初始温度的升高而减少,冬季延米换热量随地层初始温度的升高而增加;不同地层结构,地埋管换热能力有所不同,在富水性相对较好、岩性颗粒粗、地下水径流速度快的区域,地埋管换热效果要优于富水性相对较差、岩性颗粒细、地下水径流速度慢的区域。     

清水池震害综合预测方法

对基于池壁裂缝宽度预测清水池震害程度的方法进行了深入研究,该方法与清水池快速预测方法（如经验统计回归方法）相比有较强的理论依据,但是当池壁受拉钢筋应力超过其屈服应力时,采用该方法会导致计算结果与实际裂缝宽度不符。因此,壁板裂缝宽度方法适用于评定清水池轻微破坏及以下的震害等级,当清水池壁板受拉钢筋屈服后,应采用震害经验统计回归模型对清水池震害等级进行评定。建议将上述2种预测方法相结合作为清水池震害预测的综合方法。     

基于LiDAR观测的长江河口南汇南滩近期动力地貌研究

南汇潮滩是长江河口重要的后备国土资源,其地貌的动态变化过程可敏锐反映河海相互作用的强弱。本文利用地面LiDAR获取了南汇南滩2016年4月—2017年5月逐月大潮低潮期间滩面地貌高分辨率点云数据,根据平均小潮高、低潮位将潮滩划分为上、中和下部,由此结合水文泥沙资料分析区域潮滩动力地貌演变过程。结果表明:(1)潮滩在观测期间整体向海淤涨,其一年间垂向淤积值为10 cm,其中潮滩中部面积增大,而潮滩上部和下部的面积均减小;(2)滩面变化具有明显的夏秋季弱侵蚀调整、冬春季强淤积推进的季节性特征,潮滩地貌侵蚀-淤积则呈现明显的空间分异。在潮滩上部中侧-中部西侧形成贯通的冲刷带(10—80cm),上部沿堤西侧植被区出现强淤积带(20—85cm),整个滩面中东部潮滩出现大面积的弱淤积(5—30cm);(3)南汇南滩并未因长江入海泥沙的剧烈减少而遭受侵蚀,这可能受控于局地基本未变的动力环境和悬浮泥沙浓度,冲刷-淤积的纵向分带性则与区域海堤导致的潮流流向发生改变有关。     

复州湾盐场大暴雨成因分析和预报

从分析南来的热带系统入手找出了复州湾盐场大暴雨的成因，在此基础上提出了预报方法。     

信宜种植金桔的农业气候条件分析

使用气候统计的方法对信宜市金桔种植的农业气候条件进行分析,为种植金桔提供科学依据.     

BDS单历元TCAR算法优化研究

鉴于多频导航信号对模糊度解算AR带来的巨大优势,新一代的全球卫星导航系统都对多频信号体制进行了设计。基于三频观测的经典TCAR模型由于忽略双差电离层残差影响,仅适用于短基线解算。在基于几何的TCAR模型的基础上,通过对伪距观测量以及模糊度得到固定的超宽巷EWL和宽巷WL观测量进行线性组合得到了具有最低噪声的消电离层组合观测量;并将其引入到第3步窄巷NL模糊度解算中,以提高NL模糊度解算成功率;最后结合实测北斗三频数据进行了分析验证。结果表明,优化后的TCAR模型可有效提高NL模糊度固定成功率。     

龙凤山大气本底站业务监控系统程序

由于龙凤山大气本底站近几年业务量成倍增加,人工检查数据的完整性及上传情况越来越困难,而且容易出现遗漏情况。所以,我站独立研发了龙凤山业务监控系统。     

机载激光雷达(LIDAR)在公路勘察设计中的应用研究

作为一项新型航空测量技术,机载激光雷达技术已经在国内外多个行业内得到了较为广泛的应用研究,但是在公路勘察设计方面尚未形成成熟的应用模式,推动新技术在公路勘察设计中的应用研究,及时梳理过程中发现的关键问题是十分必要的.介绍了机载激光雷达系统的原理和优点,概述了机载激光雷达技术在公路勘察设计过程的应用及注意要点,对机裁激光雷达的实际工程应用具有参考价值.     

兴趣点选取的路网分割并行计算法

兴趣点,又称POI(points of interest)是网络地图、导航地图中重要的表达要素,包括餐饮、娱乐、金融机构、旅游景点、地标建筑、加油站、停车场等人们日常生活中最为经常使用的信息。其数据的准确性、属性的丰富程度、表达的清晰度及其实时显示效率都将影响地图的服务质量。当前POI表达存在许多问题,特别是在用户搜索特定信息时,由于查询结果数据量较大,造成POI的叠置、压盖等,这一问题严重影响了用户对POI信息的查询与检索。地图综合提供了大量的算子算法以实现点或点群要素的选取,但是它们在综合效率方面亟待提高。面向矢量数据处理的并行计算,其数据划分不仅需要满足负载均衡、划分算法高效等要求,而且对于划分后各部分数据在计算前后拓扑关系的保持也显得尤为重要。兴趣点与路划网络是密切相关的要素,两者之间存在着相互依存的空间关系。本文提出基于路划网眼划分兴趣点的方法,既能保证兴趣点的划分效率,又能保证不同分区内POI选取计算的正确性。选择点选取算法中的"圆"增长算法,采用典型试验区域的路划网眼数据,基于不同节点数划分兴趣点数据,实现兴趣点选取并行计算。试验证明,该方法不仅保证了兴趣点划分的均衡性,而且可以提高兴趣点选取计算效率。通过这一研究,对面向矢量数据的地理信息分析、地图制图综合等复杂算法的并行计算具有重要意义。