数字矿床模型研究与系统实现

数字矿床模型(DDM)是传统矿床模型的数字化.本文论述了数字矿床模型的概念,提出了其主要组成结构和建模关键技术.在吸收国内外地质领域专家系统建立的经验基础上,将人工智能技术与地理信息技术(WebGIS)相结合,通过构建矿床模型知识库,建立数字矿床模型推理网络结构,并以斑岩型铜矿为例论述了建立数字矿床模型的系统过程.本文是"十一五"期间国家高技术研究发展(863)计划的阶段成果.     

含硫化物脉状矿床成矿流体的中阶段 δD亏损：实例与原因

很多含硫化物脉状金银矿床的成矿过程可以大致分为3个阶段,从早到晚分别以形成黄铁矿-石英组合、多金属硫化物和碳酸盐网脉为标志.所谓中阶段δD亏损,是指在成矿流体δ18O逐渐降低(或升高)时,中阶段δD同时低于早阶段和晚阶段的δD.列举了一些矿床的氢氧同位素研究结果,例证了这种现象的存在;根据中阶段伴随大量硫化物沉淀的事实,认为硫化物沉淀时流体中H2S或HS-的H 被金属离子置换出来,H 加入到流体系统后导致了流体的中阶段δD亏损.对不同温度H2O-H2S体系1000In ot值的概算显示,在200-650℃温度范围,H2S或HS-的δD低于H2O的δD约211‰～478%‰,H2S或HS-中H 的少量释放即可导致流体水δD的显著降低.因此建议,成矿流体从早到晚δ18O逐渐降低,中阶段δD亏损的规律,可以作为含硫化物脉状矿床氢氧同位素演化的概念性模型.     

BTOPMC模型与新安江模型在史河上游的应用比较研究

介绍了一个由TOPMODEL发展而来的基于栅格的分布式水文模型--BTOPMC模型.选取史河流域黄泥庄水文站以上集水面积为研究区域,在空间分辨率为30秒的数字高程模型数据基础上构建数字流域水系,基于IGBP全球陆面土地覆被数据以及FAO全球数字土壤数据运用BTOPMC模型和新安江模型分别对黄泥庄站1982年到1987年的日径流过程进行模拟.采用模拟与实测洪量比和确定性系数对两个模型的模拟结果进行比较分析.结果表明两个模型都能很好地模拟日径流过程,新安江模型有更好的模拟效果.     

Matlab遗传算法工具GUI率定马斯京根模型参数

本文针对传统及改进马斯京根洪水演算模型,利用简单易行的Matlab遗传算法工具(gatool)GUI进行模型参数最优估计,获得不同优化准则下的模型参数,并进行检验.结果表明用Matlab遗传算法工具GUI优选改进后的马斯京根模型参数,收敛能力强、计算时间短、所得演算流量更接近实际.     

基于BP神经网络的抚河水环境质量评价研究

水环境质量评价中.评价因子和评价等级之间是一种复杂的非线性关系.人工神经网络权重因子可以通过学习自动调节,不需要人为设置权重,能较好的处理复杂的非线性关系.通过构建基于BP(反向传播)算法的人工神经周络模型.对抚河水质进行评价.评价结果与模糊聚类方法得出的结果进行对比可发现,神经网络法可以客现、准确的得出评价等级,同时还可以分析出同一类别河段污染程度的不同,实例证明它是一种较好的水环境质量评价方法.     

华北东部平原深层抽水井水跃值计算方法及其规律研究

文章分析了目前常用的几种水跃值计算方法的适用性与不足,认为在华北东部平原地下水位变化强烈的漏斗区,这些方法均难以应用。同时提出了C—G法,即一次定流量抽水同步观测抽水井和观测井的水位,合理地解决了区域背景水位对水跃值计算的影响。研究表明,与修正后的多次定流量试验法——两次定流量抽水法相比,C—G法计算结果可靠。然后探讨了如何间接获取抽水期间抽水层区域背景水位动态资料的方法,校正背景水位波动对抽水水位的影响,采用自动水位计(DIVER)同步监测井中大气压对地下水位的影响。最后分析水跃值随时间和抽水井水位降深的变化规律。     

基于Mindlin理论Winkler地基参数的Kalman滤波识别

提出了Winkler地基参数的Kalman滤波识别方法。引入Mindlin理论后,推导了Winkler地基上板的控制微分方程。利用Fourier变换,推求了Winkler地基上简支板的Fourier闭式解。推导了Winkler地基参数的Kalman滤波方程,研究了Winkler地基参数的Kalman滤波识别的具体计算步骤。研究表明,运用Kalman滤波理论进行Winkler地基参数的识别,能有效地估计Winkler地基参数;Winkler地基参数的滤波收敛速度和精度受地基参数初始值选取和位移实测资料的影响,且Kalman滤波理论也可用于其他地基模型地基参数的识别。     

河流集合预报方法(ESP)在水资源中长期预测中的应用研究

中长期径流预测是水文水资源研究领域中的一项重要内容,为水资源规划管理及可持续利用、防汛抗旱、水库调度与发电计划制作、工农业用水计划编制等提供科学依据,对国民经济发展具有十分重要的意义.但由于大气圈极其复杂,水文要素并非仅是气象强迫输入的函数.它还受流域基本特性,前期来水以及人类活动等诸多因素的影响,中长期径流预测在其计算中存在着多种不确定性.因此,中长期径流预测一直是水文预测研究中难度较大的课题之一.本文引入河流集合预报方法(ESP),以丹江口水库为应用实例,利用水文气象历史资料和新安江水文模型,预测分析水库2007年10月份每旬的平均入库流量及概率分布统计,并经与实测流量过程对比分析,满足水库运行调度需求,为水库发电计划制作提供了可靠依据.     

基于分布式水文模拟的三峡区间洪水预报(Ⅰ)——模型构建及验证

长江三峡区间因暴雨形成的洪水峰高量大,对三峡水库的防洪安全和运行调度的影响很大.本论文依据三峡地区的地形地貌特征,采用基于GIS的机理性分布式水文模型,来模拟三峡区间入库洪水,以尽量减少洪水预报中的不确定性.利用近期建成的78个自动雨量站网监测的小时降雨信息作为模型的输入,对模型参数进行了率定和验证,结果表明:大多数洪水过程的模拟精度较好,但也有的模拟结果较差,其中降雨信息缺失是洪水预报不确定性的主要来源.     

基于AGA的SVM需水预测模型研究

需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度.