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恩施盆地典型红砂岩斜坡破坏机理试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
恩施城市建设中盆地内红砂岩斜坡破坏较为严重,其中结构面控制的逆向红砂岩斜坡破坏现象普遍。以恩施市内凤凰山公园斜坡为典型实例,研究其变形破坏过程与机理。工程地质调查与室内岩体物理力学试验研究表明,该类红砂岩斜坡破坏的影响因素为斜坡地质结构构造、地层岩性与工程诱发因素。基于物理模型试验再现了该类斜坡失稳破坏的全过程,通过坡体位移监测、有机玻璃投影监测与宏观变形拍照记录分析了斜坡的变形破坏机理,并采用离散元法数值模拟对比验证了该类斜坡破坏机理。结果表明,该类斜坡的稳定性状态主要由结构面控制,在工程开挖的作用下,斜坡沿结构面必发生失稳破坏。鉴于此,工程建设中必需对该类斜坡进行合理的边坡设计,防止出现不同规模的失稳滑动现象。 相似文献
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随着遥感数据获取技术和能力的全面提高,遥感数据呈现出明显的大数据特征。发展适应于遥感大数据的智能分析和信息挖掘技术,成为当前遥感技术研究的前沿。高分二号(GF-2)卫星数据是我国首颗自主研发的亚米级高分辨率卫星数据,具有观测幅宽、重访周期短、高辐射精度、高定位精度等优势,为未来我国地质灾害的长期、动态地监测和研究提供了高精度、稳定可靠的数据源。本文选取安徽谢桥煤矿2015年1月8日的GF-2卫星影像为研究数据,在对煤矿区主要地质灾害遥感地学分析的基础上,采用面向对象的影像分析方法对研究区由采煤活动所诱发的地质灾害信息进行自动提取。结果表明:利用GF-2卫星数据能够有效地识别地质灾害体的位置、范围、形态等空间分布特征;面向对象的自动提取方法对于煤矿区大面积的积水塌陷盆地、小规模的塌陷坑和线性的地裂缝都有很高的提取精度,识别精度达90% 以上;基于逐层剔除的思路构建的提取规则,为GF-2数据在地质灾害调查和大数据分析中的应用提供了很好的技术支持,也为其它地物目标的提取提供了参考,但在特征的选择和阈值的设定上需要具体分析。 相似文献
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卷积神经网络及其在矿床找矿预测中的应用——以安徽省兆吉口铅锌矿床为例 总被引:1,自引:0,他引:1
大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主要受原岩成分、成矿作用影响和地表过程的影响,它们携带某些指示矿体就位的信息,即矿体在地下空间就位时在地表的响应,且未在地表过程中消失。以往的地球化学勘查工作仅仅识别异常,但未能发现矿体在地表响应的成矿特征量。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过机器学习,利用卷积神经网络算法,不断挖掘元素Pb分布特征与矿体地下就位空间的耦合相关性。经过1000次训练后,可以得到准确率0. 93,损失率0. 28的卷积神经网络模型。这种神经网络模型就是矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行矿产资源预测。应用该模型对未知区进行预测,结果显示第53号区域具有很大概率存在尚未发现的矿体。 相似文献
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为解决我国高瓦斯煤层渗透性差导致瓦斯抽采率低的难题,利用超临界二氧化碳强扩散和溶解增透等独特优点,采用自制三轴渗透实验装置,开展不同温度下超临界二氧化碳作用后煤的宏观增透实验,在宏观增透实验基础上进行煤微观扫描成像实验。结果表明:恒定体积应力和孔隙压力条件下,不同温度超临界二氧化碳作用后,煤的渗透率较增透前提高一个数量级,但在二氧化碳的超临界温度范围内,煤的渗透率随温度增加呈负指数变化规律。超临界二氧化碳作用后,煤微观孔隙率较增透前提高两个数量级,随着温度增加,煤微观孔裂隙的演化速率减慢,孔隙率随温度增加呈负指数变化规律。宏微观实验数据同时表明,煤宏观渗透率随微观孔隙率增加而增大。超临界二氧化碳增透过程中,孔隙压力对低渗透煤层的增透效果起主控作用。 相似文献
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