姚安地震序列与大姚地震序列震源参数的对比研究

2000年1月15日在云南省姚安县发生了M_S6.5地震, 2003年7月21日和10月16日在云南省大姚县发生了M_S6.2、 M_S6.1地震。 这两个地震序列均发生在滇中块体, 震中位置相距42.5 km, 构造、 应力背景相似, 但序列类型不同, 时间间隔短。 为深入研究姚安地震和大姚地震序列的特征, 根据昆明区域数字台网记录的数字地震波资料, 利用遗传算法计算了2000年姚安地震和2003年大姚地震序列的震源参数。 研究结果表明, 姚安地震序列和大姚地震序列的地震矩和近震震级有很好的线性关系, 它们的地震矩M₀均在10¹²~10¹⁴ N·m, 地震矩与震源半径之间呈线性关系。 应力降随震级变化不明显。 拐角频率和地震矩之间有明显的依赖关系, 用最小二乘法拟合拐角频率和地震矩的关系式, 利用此关系式可计算出给定地震矩的拐角频率估计值f_a, 进而可分析实际计算的拐角频率与估计值之差(f_c-f_a)的时间变化曲线。 姚安地震序列和大姚地震序列实际计算的拐角频率与估计值之差(f_c-f_a)及应力降随时间的变化表现出了不同的特征: 姚安地震序列的应力降和拐角频率差值在4.3级和4.6级强余震前均有一个上升-下降过程, 反映余震区应力场有一个增高-下降过程; 大姚地震序列应力降和拐角频率差值在M_S≥4.6强余震发生之前均会出现高值异常, 但在M_S4.6～4.7地震之前出现的高值异常持续时间短, 在M_S6.1地震前出现的高值异常持续较长。 文中结合两个地震的发震构造, 序列类型等特征进行了分析讨论。     

单斜介质中方位NMO速度Thomsen参数反演方法研究

采用启发式共轭梯度法,即随机爬山法 + 共轭梯度法,利用单斜介质中P波方位NMO速度椭圆轴向偏转角度接近于零这一特性,简化P波方位NMO速度公式,并利用多方位P波NMO速度,反演出某一初始CMP观测线与自然坐标系之间的夹角,作为进一步进行Thomsen各向异性参数反演的基础. 根据各向异性介质中方位NMO速度与Thomsen参数之间的关系,建立了利用三种波的多方位NMO速度及垂直传播速度反演单层单斜各向异性介质Thomsen各向异性参数的目标函数. 对计算的理论值添加具有一定标准差的正态分布的随机噪声,用以模拟实际观测存在的误差,通过对加噪后的数据进行多次反演的误差分析,表明了所建立的目标函数及选用的反演方法是有效可行的,而且相对稳定.     

关于井炮激发参数优化设计的思考

利用正演模拟的手段进行分析,对影响井炮激发的不同影响因素展开分析,结合对炸药特征阻抗与围岩的阻抗匹配系数、炸药几何耦合系数、激发药量、井深等方面进行分析,对井炮激发参数进行优化设计.通过优化设计,寻求有效提高地震子波品质的方法.结合实际的地震地质条件和地震勘探目标,设计最佳的井炮激发参数,提高地震勘探的效益.     

一种基于三角函数多项式的GPS轨道标准化方法

本文提出了一种基于三角函数多项式的GPS轨道标准化方法。该方法考虑了卫星运动的坐标的周期性特点,所以能获得很好的内插和外推精度。文中的算例分析得出了一些有益的结论。     

导管架平台拆除过程稳定性及影响因素分析

现有服役海洋平台正逐步走向老龄化,海洋平台拆除成为海洋工程新的经济增长点。针对达到服役年限的导管架平台,基于数值分析方法模拟拆除过程,开展平台在不同拆除阶段和环境载荷等参数下的稳定性及影响规律研究。基于钢结构整体稳定性理论,以导管架平台拆除过程中顶点位移为参考,定义导管架平台拆除作业稳定性指标,提出拆除作业阶段划分方法,通过分析导管架平台在不同影响因素作用下拆除过程稳定性响应,给出拆除作业建议。选取我国南海某4裙12腿进行实例分析,结果表明:主桩腿对导管架平台起决定性承载作用,拆除部分主桩腿后需要引入外部支撑力,以保证拆除作业安全进行;拆除构件越多,来浪方向和环境载荷大小对平台影响越加显著。研究结果可为导管架平台拆除作业提供参考。     

基于Stacking集成学习的恒星/星系分类研究

机器学习在当今诸多领域已经取得了巨大的成功,但是机器学习的预测效果往往依赖于具体问题.集成学习通过综合多个基分类器来预测结果,因此,其适应各种场景的能力较强,分类准确率较高.基于斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey,SDSS)计划恒星/星系中最暗源星等集分类正确率低的问题,提出一种基于Stacking集成学习的恒星/星系分类算法.从SDSS-DR7(SDSS Data Release 7)中获取完整的测光数据集,并根据星等值划分为亮源星等集、暗源星等集和最暗源星等集.仅针对分类较为复杂且困难的最暗源星等集展开分类研究.首先,对最暗源星等集使用10折嵌套交叉验证,然后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)、XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)等算法建立基分类器模型;使用梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)作为元分类器模型.最后,使用基于星系的分类正确率等指标,与功能树(Function Tree,FT)、SVM、RF、GBDT、XGBoost、堆叠降噪自编码(Stacked Denoising AutoEncoders,SDAE)、深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)、深度感知决策树(Deep Perception Decision Tree,DPDT)等模型进行分类结果对比分析.实验结果表明,Stacking集成学习模型在最暗源星等集分类中要比FT算法的星系分类正确率提高了将近10%.同其他传统的机器学习算法、较强的提升算法、深度学习算法相比,Stacking集成学习模型也有较大的提升.     

海南岛博鳌港沉积物的沿岸输送

分析了博港沿岸沉积牧粒度参数的沿岸变化，并应用沉积物粒径趋势分析模型（GSTA模型）对沉积物运动趋势进行了分析。GSTA模型结果表明，博鳌港沿岸的泥沙在横向上表现为：万泉河口以北岸段为由海向岸运动，近期处于淤积状态；万泉河口以南岸段即玉带滩大致以NNE走向到NE走向的转折点为界，北部主要是由岸向海运动，是侵蚀岸段，而南部则主要为由海向岸运动，有少量的淤积，博鳌港沿岸泥沙输送在纵向上表现为：万泉河口以北由南向北运动，万泉河口以南，北部是由北向南运动，南部是由南向北运动，其次还运用了经验公式对GSTA结果进行了验证，得到了通过万泉河口南部（玉带滩）3个断面的沿岸漂沙量，其沿岸漂沙方向主要为南北向，以上两种分析方法得出的结果和当地的许多地貌证据基本符合，而GSTA模型在玉带滩北部泥沙纵向输运方向与经验公式计算结果所表现出的一些差异，主要是由于研究时间尺度和所用的资料特征的差异性造成的。     

风浪频谱中的特征量

在三参量风浪频谱的基础上对谱参量进行深入地研究,给出了谱参量与风场要素、波场要素的关系,提供了依据风场要素、波场要素及实测波浪资料计算谱参量的方法。从而可以依据上述因素直接计算出三参量风浪频谱。此外还根据谱宽度的变化,描述了风浪频谱的成长方式,解释了传统的波陡、波龄关系中经验常数的不同选取所代表的物理背景。     

九龙江河口区现代沉积环境及其物质输运趋势

对九龙江河口区58个表层沉积物样品进行了激光粒度分析,并分别应用系统聚类分析和GSTA模型分析,探讨了研究区的沉积特征、沉积环境和表层沉积物输运趋势。结果表明,九龙江河口区表层沉积物由10种沉积物类型组成,与20世纪80年代相比,该海区底质沉积物在类型分布和粒径粗细上发生了一定的变化;将研究区划分为3种与沉积动力特征相对应的主要沉积环境区;表层沉积物输运趋势因受该区特殊的地形和复杂的水动力条件影响而表现为北进南出,海门岛西北海域形成逆时针方向输运趋势,而海门岛以东海域形成三向汇聚的输运趋势。     

利用叶绿素荧光技术揭示光照、温度和盐度对鼠尾藻嫩芽的影响

采用鼠尾藻嫩芽为实验材料, 研究了不同光强（25～220 μmol/（m2·s））、温度（5～34℃）和盐度（0～60）对其叶绿素荧光参数的影响。测定的叶绿素荧光参数包括光系统II 最大荧光产量（Fv/Fm）、最大潜在相对电子传递速率（RrET,max）、快速光曲线的初始斜率等。结果表明： （1）鼠尾藻嫩芽易受强光、高...