页岩、煤、沥青和原油的生气实验研究

选取了有代表性的页岩(海相页岩与油页岩)、煤、沥青与原油样品进行了真空封闭体系生气模拟实验,研究了不同生气母质的生气高峰阶段及其在不同热演化阶段的气产率及气体组成 ,综合探讨了不同生气母质的生气机制与生气规律及母质类型、热演化程度等对气产率及所生天然气组成的影响.为有效气源岩的判识提供了实验依据.     

重力、航磁资料在花岗岩型铀矿成矿研究中的应用

本文利用重磁场资料对我国南方一些花岗岩体的侵位状态和岩浆动力场进行了分析，并按动力场的强弱对岩体进行了分类。根据重力资料对苗儿山-越城岭、诸广山和贵东花岗岩体的反演计算，讨论了这些岩体的深部分布形态，提出了岩浆流动的3种方式，指出了富大铀矿床、大型铀矿聚集区的赋存部位及其与航磁异常的密切联系。     

小秦岭金矿含金石英脉中黄铁矿晶体的表面微形貌研究

利用微分干涉显微镜、扫描电镜、透射电镜等对小秦岭金矿含金石英脉中黄铁矿晶体的表面微形貌进行了研究。黄铁矿晶体的{210}面上发育自由生长层，表明{210}面是F面，其生长机理受二维成核层生长所制约。除简单的五角十二面体外，其他形态黄铁矿晶体的{210}面上也发育有自由生长层。{210}面上的正条纹有些是由{100}面上生长层的边缘台阶在{210}面上叠堆形成，另一些正条纹则是{210}面上生长层边缘台阶堆叠的产物。透射电镜和电子衍射花样研究表明，负条纹黄铁矿晶体是由30～50nm大小的核团经自动定向附生作用形成，每个核团不是单晶体，而是由许多早先在溶液中形成的小微晶聚合而成。这些特征表明负条纹黄铁矿晶体是在溶液过饱和度极高和温度梯度小的理想环境中形成，它的形成与杂质无关。PBC理论和唐纳-哈克定律能较好地解释自然界中黄铁矿晶体{100}面上普遍发育自由生长层、而{210}面上自由生长层极为罕见的原因。除日本释迦内矿区黑矿之上的浮岩凝灰岩中产生出负条纹黄铁矿晶体外，在石英脉型金矿床中也有负条纹黄铁矿晶体产出。     

第二松花江流域水电厂综合中长期水文预报的分析研究

基于对第二松花江流域上游小山、松山、两江水电站中长期水文预报研究成果，论述了综合中长期水文预报的研究思路和定性预报、定量预报的分析研究方法。该研究通过2002年实践检验，具有较高的预报精度。     

为什么1999年台湾集集地震的同震滑移在破裂平面上表现为向西北方向增大？

1999年集集地震使台湾中西部褶皱逆冲带内的车笼铺逆序逆断层（简称CTF断层）发生了破裂。该破裂的一个重要特征为：计算出的滑移量自车笼铺断层的底部至近地表，沿板块自南东向北西会聚方向，呈现由小到大接近线性增加的趋势。根据长周期和地震周期两个不同时间尺度上应力和位移的研究结果，对同震滑移分布规律的成因给出了一个新的解释模式。在最近的0．5百万年内，造山带前缘的聚合速率被前锋带3条主要的逆断层——彰化断层（简称Ch．F断层）、车笼铺断层和双塘断层（简称Sh．F断层）——来调节。根据先前已发表的平衡地质剖面研究成果，我们估算了彰化断层和车笼铺断层分布调节5％～30％、30％～50％造山带前缘长周期的滑移量。上述长期聚合速率的差异以及震间和震后位移模拟结果表明，车笼铺断层与震间应力载荷方向斜交和彰化断层、车笼铺断层深部递增的无震蠕变，这两个因素共同影响着同震滑移独特的线性分布特征。许多早期对滑移量分布特征及其成因的解释主要考虑到了物质属性、软弱层的滑动作用、场地效应、断层几何学以及地震波动力学等因素的影响。至于各因素对滑移量分布特征的影响程度仍不太清楚。考虑到车笼铺断层倾角的影响，采用了应力集中区的动力学模型来解释同震滑移的总体分布特征。值得一提的是，最近的研究表明集集地震前应力在空间上的不均匀分布可能对同震滑移的分布起到重要的作用。地震活动性分析结果表明，历史大地震不能够解释应力分布的不均。根据我们的研究方法，认为Oglesby和Day（2001）提出的车笼铺断层北面存在一高应力集中区，反映了因车笼铺断层斜交引起的震间耦合在纬向上的变化规律。     

北京地铁光华路站风道暗挖工程监控量测技术

结合北京地铁光华路站西北风道工程施工中应用的监控量测系统技术，介绍城市地铁工程施工中如何通过监测地表沉降、拱顶沉降等来控制和指导施工。     

复合载体夯扩桩在石家庄某工程中的应用

通过石家庄第二造纸厂办公楼工程成功采用复合载体夯扩桩基础形式的实例，介绍了复合载体夯扩桩的作用机理、施工特点以及设计、施工中应注意的问题。     

东北地区冬半年积雪与气温对冻土的影响

利用东北地区121个气象站逐日冻土深度、积雪深度、平均气温、地表平均气温及降水量数据,分析了1964—2017年冬半年冻土的变化特征及气象要素对冻土的影响.结果表明:东北地区积雪深度、平均气温、地表平均气温与冻土深度相关系数较高,降水量相关性不大.20世纪60年代平均气温、地表平均气温及负积温最低,最大冻土深度为历年代...     

预测有效波高的深度学习模型研究

研究基于RNN、LSTM、GRU深度学习模型,针对NOAA浮标数据集中的44013、44014、44017浮标的数据,通过斯皮尔曼相关性分析提高模型预测效果。实验结果表明,在进行相关性分析后,S-RNN、S-LSTM、 S-GRU的预测效果均比原始RNN、LSTM、GRU模型预测效果好。此外,提出一种基于LSTM的LSTM-Attention 波高预测模型,并进行相关实验,量化LSTM-Attention模型的预测效果,实验结果表明LSTM-Attention模型有更好的预测效果。为评估模型的泛化能力,研究还提出了一种采用邻近浮标数据进行学习,预测浮标缺失数据的方 法。实验结果表明,该方法的预测精度可以达到97.93%。本研究为海浪预测提供了新的方法和思路,也为未来深 度学习模型在海浪预测中的应用提供了参考。