用BP神经网络预测土抗剪强度指标c、ψ

提出了应用BP神经网络来预测土抗剪强度指标c、ψ.结合工程实例,详细介绍了该方法的建模过程,结果表明预测结果和实测结果很接近,神经网络在土性参数方面应用前景很广阔.     

GIS地理空间数据共享的探讨

本文在论述现有的几种实现空间数据共享的技术模式的基础上,分别评价了各个模式的优缺点,针对当今数据共享所面临的困难提出了解决这些问题的建议以及几种长期和短期解决方案,最后本文对数据共享的发展趋势及其解决方案进行了展望。     

基于GIS/MIS/OA的短周期工业原料林经营模式研究

提出了短周期工业原料林经营模式的概念,探讨了短周期工业原料林经营模式的体系结构、子系统功能和主要林业数表类型,说明其与GIS/MIS/OA系统集成的必然趋势,并以岳阳纸业股份公司的纸浆原料林为例进行了实例分析。     

全球信息栅格与军事地理信息系统

随着信息技术的发展,以信息技术为核心的新军事变革,正在力求使战场上的兵力兵器在总体上实现“作战能力的综合集成”。信息化战争的作战样式也从协同性逐渐向一体化联合作战方向发展。“全球信息栅格”是21世纪信息作战的基础,是作战网络的重要支撑。美军目前致力于通过建设“全球信息栅格”,将200万个用户连接成网,实现从传感器到射手、从总统府到散兵坑的“无缝信息链接”,并强调运用“网络中心     

基于预测的边缘检测方法

提出了一种基于预测的、有一定自适应性的边缘检测方法。介绍了其原理和算法实现过程。通过计算两个相邻像素的灰度值的均值、均方差和梯度来预测下一个像素的灰度值，比较预测值和真实值来判断下一个像素是否是边界点。通过与现有同类算法的比较，证明了该算法的优越性。     

青藏高原东缘龙门山晚新生代剥蚀厚度与弹性挠曲模拟

龙门山是青藏高原东缘边界山脉,具有青藏高原地貌、龙门山高山地貌和山前冲积平原三个一级地貌单元。利用数字高程模式图像和裂变径迹年代测定方法研究和计算龙门山晚新生代剥蚀厚度与剥蚀速率,结果表明:3.6 Ma以来龙门山的剥蚀厚度介于1.91-2.16 km之间,剥蚀速率介于0.53-0.60 mm/a之间。在此基础上,开展了该地区岩石圈的弹性挠曲模拟,结果表明龙门山的隆升机制具有以构造缩短隆升和剥蚀卸载隆升相叠合的特点。3.6 Ma之前,龙门山的隆升与逆冲推覆构造负载有关,以构造缩短驱动的构造隆升为特色;3.6 Ma之后,龙门山的隆升与剥蚀卸载驱动的抬升有关,并以剥蚀卸载隆升为特色,进而提出了龙门山晚新生代以来的隆升机制以剥蚀成山作用为主的认识。     

地震属性分析中水平切片的应用

利用地震数据体中含有的丰富地质信息,可以有效地进行储层预测。层拉平水平切片地层学解释方法是先将地震剖面目的层段做层拉平处理,然后对切片顺地层层面追踪,勾绘出各种地层现象,并以地层学的观点加以解释。该方法在吉林探区扶新南部地区的应用中,对于识别河道的展布趋势取得了较好的效果,而且发现了多期叠置的扇型沉积体。另外,还可指导反演数据体的解释,做到对岩性体从定性到定量的描述。     

层次化网络SCADA通讯模型及其应用

为在大型网络分布式SCADA（Super Control and Data Acquisition）应用系统中解决诸如电力、通信、石油、化工、制造业等行业或领域，在过程、流程、状态方面的数据监视、数据控制、数据采集与数据管理的高效、实时问题，解决各级子系统之间人工逐级汇接的问题，提高应用系统的稳定性、可维护性，这里提出了一种层次化网络SCADA通讯模型。该模型是通过在层次化网络SCADA模型中，引入基于TCP／IP协议的客户机／服务器查询方式数据通讯技术和点对点主动数据传递技术而建立的。根据该模型所设计的产品，经过生产实践证明，应用该模型可以较方便地构造分布在不同区域计算机上的SCADA系统，进行高效的实时通信。该模型为具有多层结构的大型分布式网络化集中SCADA系统的设计、开发，探索出了一条十分有效的新路径。     

盐城凹陷朱家墩气田综合化探异常及其地质意义

用酸解烃、顶空气、吸附丝及甲烷碳同位素方法对盐城凹陷朱家墩气田进行了综合油气化探测量,建立了该区这几种方法指标的化探异常模式,在总结已知油气区异常规律的基础上,优化化探方法及指标组合并运用于未知区域,圈定了油气远景靶区。探讨了地表化探异常与石油地质特征的关系,为化探异常的地质解释提供了可借鉴的思路。     

现阶段地表油气化探技术难题与发展对策

虽然地表油气化探方法技术已取得显著的应用效果, 但是由于成功率计算标准不同及方法技术本身的缺陷, 导致人们对方法的认同度较低。当前, 地表油气化探技术的发展, 一方面要以可靠的实验依据、严谨的数理推导及理论模型应对来自方法技术本身的挑战, 另一方面也要利用其快速、廉价和直接的优势, 加强与地质、遥感、非震物探等方法综合应用。