围压与冲击扰动作用下组合煤岩超低摩擦效应分析

深部煤岩在垂直扰动作用下发生振动,当水平冲击足以克服块体间摩擦阻力时,极易发生超低摩擦型冲击地压。文章以细砂岩-煤-细砂岩组合块体为研究对象,考虑顶板-煤-底板临近工作面开采工况,采用数值模拟方法,建立围压与冲击扰动下组合煤岩数值模型,以煤块水平位移、垂直加速度差值作为超低摩擦效应特征参数,分析围压、垂直冲击及水平冲击对特征参数的影响规律。研究结果表明:在垂直冲击与围压共同作用下,煤岩体残余位移及水平位移峰值随围压增大且呈指数增长趋势;在垂直冲击、水平冲击和围压三者共同作用下,煤岩体超低摩擦效应强度与作用时间都随着围压呈增加趋势;垂直冲击对组合煤岩超低摩擦效应的影响最为显著。      

马来盆地成藏规律研究及有利区预测

马来盆地烃源岩包括湖相页岩和河流三角洲相煤、页岩.湖相烃源岩为盆地主力烃源岩,K组页岩是盆地中生烃潜力最好的烃源岩.盆地中部源岩通常都是过成熟,边缘大多处于生油窗或未成熟.中-晚中新世马来盆地发生构造反转,反转主要集中在盆地的东南部和中部,构造反转与油气成藏关系密切.盆地中央的反转强度比侧翼大,东南方向反转强度增加.马来盆地大致划分为4个成藏组合带：基底成藏组合带、下部成藏组合带、中部成藏组合带和上部成藏组合带.晚渐新世-中中新世构造成藏组合带为马来盆地内最重要的一个成藏组合带,其石油储量占整个盆地的85%,天然气占48%.盆地烃源岩经历多期生烃和混合生烃的过程,在盆地南部烃源岩生烃受到抑制.油气运移以横向运移为主,垂向运移为辅.油气藏分布主要受烃源岩成熟度和盆地形态的控制,呈现东南部和中部为油藏、北部为气藏的分布格局.将马来盆地划分为6个大勘探区域,其中东南挤压背斜区是马来盆地主力油气产区,石油储量占整个马来盆地的69%,天然气储量占62%.提出9个潜在有利目标区,其中3个为潜在勘探有利区,6个为新兴勘探区.     

北黄海盆地东部坳陷勘探突破对我国近海残留“黑色侏罗系”油气勘探的启示

最新的勘探和研究证实,北黄海盆地东部坳陷发育了中、上侏罗统2套有效烃源岩并以上侏罗统为主力烃源岩层,在其供烃范围内形成了上侏罗统-下白垩统"下生上储式"和中-上侏罗统"自生自储式"2类成藏组合,取得了我国东部海域以侏罗系为唯一源岩的含油气盆地勘探突破。为进一步探索我国近海盆地残留"黑色侏罗系"的资源潜力和勘探前景,本文采用地震-地质综合解释、烃源岩地球化学分析、盆地模拟等方法,综合分析了我国近海主要盆地残留"黑色侏罗系"的分布和地球化学特征。结果表明,我国近海残留侏罗系暗色泥岩烃源岩非均质性较强,多属"中等"级别,局部发育"中等-好"、"中等-差"级别烃源岩,侏罗系烃源岩大多存在早（J₃-K₁）、晚（E₂末-N₁）2期生、排烃高峰,生烃总量达1.4×10¹¹ t,资源前景乐观,预测可形成侏罗系"自生自储式"和侏罗系-白垩系（或新生界）"下生上储式"2类源储组合。     

Multi-step ahead short-term predictions of storm surge level using CNN and LSTM network

Storm surges pose significant danger and havoc to the coastal residents' safety, property, and lives, particularly at offshore locations with shallow water levels. Predictions of storm surges with hours of warning time are important for evacuation measures in low-lying regions and coastal management plans. In addition to experienced predictions and numerical models, artificial intelligence (AI) techniques are also being used widely for short-term storm surge prediction owing to their merits in good level of prediction accuracy and rapid computations. Convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) are two of the most important models among AI techniques. However, they have been scarcely utilised for surge level (SL) forecasting, and combinations of the two models are even rarer. This study applied CNN and LSTM both individually and in combination towards multi-step ahead short-term storm surge level prediction using observed SL and wind information. The architectures of the CNN, LSTM, and two sequential techniques of combining the models (LSTM–CNN and CNN–LSTM) were constructed via a trial-and-error approach and knowledge obtained from previous studies. As a case study, 11 a of hourly observed SL and wind data of the Xiuying Station, Hainan Province, China, were organised as inputs for training to verify the feasibility and superiority of the proposed models. The results show that CNN and LSTM had evident advantages over support vector regression (SVR) and multilayer perceptron (MLP), and the combined models outperformed the individual models (CNN and LSTM), mostly by 4％–6％. However, on comparing the model computed predictions during two severe typhoons that resulted in extreme storm surges, the accuracy was found to improve by over 10％ at all forecasting steps.     

覆盆子-红花药对与男性不育症的治疗相关机制探讨

目的：基于网络药理学探讨覆盆子-红花药对治疗男性不育症的物质基础及作用机制。方法：用TCMSP数据库检索覆盆子、红花,收集其化学成分以及靶点信息;用GeneCards和OMIM数据库筛选男性不育症的疾病靶点;应用韦恩图筛选药物与疾病的共同靶点;应用R软件进行GO富集分析及KEGG分析;应用 Cytoscape 3.7.2 软件构建药物-活性成分-疾病-靶点互作网络。结果：从覆盆子、红花得到了22个活性成分及202个药物靶点。在药物-活性成分-疾病-靶点互作网络中,degree值较高的为槲皮素及木犀草素,表明覆盆子-红花药对治疗男性不育症的主要活性成分可能为槲皮素、木犀草素等。覆盆子-红花药对治疗男性不育症的可能靶点有131个,其中核心靶点为ALB、AKT1、IL-6、VEGFA、JUN等,这些靶点主要与氧化及抗氧化生物等生物学过程相关。覆盆子-红花药对的靶点主要通过P13K/Akt信号通道治疗男性不育症。结论：覆盆子-红花药对通过多靶点、多途径治疗男性不育症。本研究为开展覆盆子-红花药对治疗男性不育症的实验提供了理论基础,为男性不育症的治疗提供了更多的思路。     

黄土高原沟谷地貌发育演化研究进展与展望

黄土沟谷是黄土地貌中最有活力、最具变化、最富特色的对象单元,黄土高原千沟万壑的地貌形态以及触目惊心的侵蚀状态也让区域内沟谷地貌的形成、发育及演化问题成为研究中焦点及前沿性科学问题。近年来,诸多学者采用地学测年法、特征表达法、监测模拟法力图实现对黄土沟谷发育演化进程中“过去-现代-未来”的科学认知。这些研究在相当程度上丰富了黄土沟谷发育过程的认知。本文梳理了黄土高原沟谷地貌演化相关研究的现状,并从黄土高原地貌演化、黄土沟谷发育、基于DEM的沟谷信息提取与表达等研究进行了系统的回顾、梳理与分析。此外,本文提出“黄土沟道剖面群组”概念与方法,试图从新的视角审视黄土沟谷地貌发育演化过程。沟道剖面在黄土沟谷发育演化进程中传递物质能量和累积地形动力,并通过径流节点的串联实现剖面群的连接与组合,形成独特的剖面“群组”模式;该沟道剖面群组是集黄土沟谷地貌特征与过程于一体的综合信息集成体,其三维空间结构是对黄土沟谷地貌发育演化的高度抽象与映射,并可望进一步丰富黄土高原数字地形分析理论与方法体系,为黄土高原黄土地貌成因机理与空间分异格局带来创新的认识。     

机载多光谱影像语义分割模型在农田防护林提取中的应用

农田防护林是农田生态系统的屏障,其健康状况的监测与评估在我国北方农田林网管理中尤为重要。本文以新疆生产建设兵团第三师51团为研究区,使用复合翼无人机CW-20搭载Micro MCA12 Snap多光谱相机获取农田防护林的多光谱影像,经辐射校正、裁剪等预处理,通过优选有效特征和模型比较,提出农田防护林提取的有效方法。首先,基于原始12波段,依据相关性系数矩阵和最佳指数因子（Optimum Index Factor,OIF）选取最优3波段和植被指数特征进行组合,构建8种农田防护林提取方案;然后,通过建立语义分割Deeplabv3+模型进行精度评价,得到最优3波段组合6（波长710 nm）、8（波长800 nm）、 11（波长900 nm）波段为最佳特征组合;最后,以最优3波段为基础,将Deeplabv3+模型与U-Net、ENVINet5模型进行对比分析。结果表明：Deeplabv3+模型能够更深层次的挖掘光谱中潜在的信息,相比其他模型,能够较好地处理正负样本不均衡问题,获得最高MIoU值85.54%,比U-Net、ENVINet5的MIoU值则分别高出21.21%、27.19%。该研究结果可为基于多光谱遥感影像的语义分割在农田防护林提取及健康状况监测的应用提供借鉴和参考。     

基于时间序列模型的沉降监测预报分析

时间序列模型预测具有可靠性与高效性的特点。本文结合沉降监测工程,采用Matlab进行建模预报分析,分别基于预测模型(AR、MA、ARMA)进行应用。对比自回归模型、滑动平均模型及自回归滑动平均模型预测结果的精度,表明3种模型可预测期连续分布,模型组合可提高预测精度。     

MIMU/DGNSS组合导航技术在城市智能公交中的应用

为解决智能公交GPS在城市环境中易受干扰的问题,设计低成本MIMU和DGNSS松组合算法,并进行两类跑车实验。利用自编写的GNSS测试软件对该算法处理后的定位结果和高精度差分GNSS接收机的基准结果进行比对。实测结果表明,在城市复杂环境中该组合模块定位连续性达99.59%,其中75.68%在3 m以内,与传统GPS模块相比,在同样低成本的前提下提高定位结果精度和定位连续性、可靠性。     

海拉尔盆地查干诺尔凹陷下白垩统层序地层学研究

依据岩心、测井、录井和地震资料,以层序地层学理论为指导对海拉尔盆地查干诺尔凹陷下白垩统的扎赉诺尔群进行层序地层划分。扎赉诺尔群可划分为１个超层序,形成于凹陷断陷发育期,自下而上可划分为５个三级层序（Sq1、Sq2、Sq3、Sq4、Sq5）。进而在层序框架内对沉积体系和生、储、盖发育特征进行了分析,预测了储集层有利发育区带。指出各个断阶带、斜坡带沉积的冲积扇、扇三角洲砂体和超层序的退积型层序组（Sq2、Sq3）发育的湖底扇砂体是油气良好的储集场所,是有利的勘探目标。