基于InSAR技术的川西高山峡谷区地质灾害早期识别研究——以小金川河流域为例

采用短基线集时序干涉测量(small baseline subset InSAR,SBAS-InSAR)技术,利用多时相合成孔径雷达数据,对川西高山峡谷区开展地表多时相、长时序形变监测与地质灾害隐患早期识别研究。介绍了时序InSAR方法原理,梳理了数据处理流程,分析了小金川河流域雷达可视性,利用2018-11—2019-12共26期的Sentinel-1A历史存档数据开展了流域内地表形变监测,结果表明: 流域内雷达视线方向的年平均形变速率为-51.12~75.28 mm/a; 依据形变异常分布规律,共判译出4处形变异常区与11处潜在地质灾害隐患点,其中6处隐患点为已知地质灾害点,其余5处隐患点尚不为人知。以隐患点P1(阿娘寨滑坡)为典型案例,开展了长时序监测分析与验证,评估利用InSAR技术开展地质灾害隐患早期识别的可靠性,证明了SBAS-InSAR技术在地质灾害早期识别中的优势及有效性,其技术成果在川西高山峡谷区具有大范围推广应用的潜力。     

微粉末油浸法在珠宝文物鉴定中的应用

微粉末油浸法主要用于微观研究,对样品进行结晶光学测试。本文提供几个检测实例：高色翡翠戒指、手镯,新石器时代玉斧,被称为“江川出土的古代手镯”,新类型“天然田黄石工艺品（斜绿泥石型）”,微晶含铬云母玉及“天然彩色玻璃石”;并以其他方法测试资料相互验证和补充,使结果更为准确可靠。     

试谈利用科技手段鉴别古玉器

鉴别古玉的真伪,传统的方法主要是通过玉器的加工工艺、艺术风格(器型、文饰等)等时代特征来加以确认.然而,现代科技发展使古玉仿制已达到以假乱真的地步,仅凭经验难以做出有说服力的判断,需要借助科学仪器的帮助.本文通过对一兽面环的鉴定为例,用传统的宝石学测试,再经现代科学仪器、X射线衍射分析,经JCPDF检索,两者结合,最终得出了准确的结论.     

煤层气地质工程一体化平台的建设构想

钻井液流变性是钻井液流动和变形的特性,对于携带与悬浮岩屑、提高钻进速度至关重要,准确掌握钻井液流变参数是保证井眼清洁与高效钻进的前提。提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的钻井液流变参数智能识别方法,通过磁力搅拌产生稳定的钻井液流动图像,利用多种数据增强方法增加图像数量并建立数据库,增强模型的鲁棒性和泛化能力。优化AlexNet卷积神经网络算法,构建钻井液流变参数识别模型。将数据库划分为训练集：验证集：测试集=7：2：1,对训练集进行迭代训练并通过验证集调整参数获得最佳拟合模型。此外,运用混淆矩阵、卷积核可视化技术和类激活技术(Gradient-weighted Class Activation Mapping,Grad-CAM)对模型进行多方位评估。结果表明：(1)钻井液流变参数识别模型对钻井液塑性黏度测试的宏精确率为95.2%,宏召回率为94.7%,宏F₁值为0.95。(2)对钻井液表观黏度测试的宏精确率为91.6%,宏召回率为91.5%,宏F₁值为0.90。(3)利用卷积核可视化技术和Grad-CAM对特征提取进行可视化处理,发现钻井液波纹形状和大小会影响模型流变参数识别准确度。(4)室内测试结果表明,该模型的测试误差为±2 mPa·s,在设计允许范围以内,具有较高的识别精确度和稳定性。所提出的钻井液流变参数实时智能识别方法可为安全、快速和准确地进行钻井液流变性测试提供智能化技术思路。

     

工作状态下梁及桥梁模态与损伤识别的新方法

工作状态下桥梁结构的模态参数识别是桥梁损伤识别的重要环节,考虑桥梁检测的实用性,桥梁检测一般应建立在环境激励的基础上,已有的环境激励下模态参数识别的方法对模态频率的识别的精度较高,而对位移模态的识别则误差较大。提出了一种利用移动质量块在不同位置时对桥梁的模态频率进行多次测量,用各次测得的频率值确定位移模态的新方法,使得位移模态识别的精度接近频率识别的精度,建立了该方法的初步模型,推导了频率与位移模态关系的理论公式,并通过数值模拟对该方法的有效性进行了说明。     

垂直上升管中油气水三相流流型多尺度熵分析

为了研究垂直上升管中油气水三相流流动特性,本文利用纵向多极阵列电导式传感器（VMEA）和阵列电导探针组合测量方法在内径为125 mm多相流流动环中采集了油气水三相流电导波动信号,在定义6种油气水三相流流型基础上,绘制了4种油水混合液量下油气水三相流流型转换图,分析了含油率对流型转化及气相流速对油水相态逆转的影响.对水为连续相的5种流型VMEA传感器波动信号进行了多尺度熵分析,研究结果表明：含油率增加可使水包油段塞流在较低气相表观速度下产生;较低流速下的油水相态逆转可发生在油液比为0.9左右,气相流速增加使得逆转点向含油率低的方向偏移;多尺度熵细节可以刻画油气水三相流非线性动力学特性,而低尺度的多尺度熵变化率敏感地反映流型转变,是划分油气水三相流流型的有效准则.多尺度熵有助于理解油气水三相流流型非线性动力学特征.     

平原地区活断层研究

本文归纳、总结了近几年来山东省地震局在工程地震工作中采用的平原地区活断层研究的方法。几个典型实例证明,这一方法在平原地区活断层研究中是行之有效的,获得了良好的、具有科学价值的结果,同时讨论了与这一方法有关的几个问题。     

地下流体前兆模糊识别

在地震的孕育、发生到发展的过程中，可能会出现多项地下流体观测量不同程度的前兆异常变化，这些异常变化是复杂多样、模糊不清的。引入模糊识别法对一定区域和一定时间段的地下流体观测数据进行了分析和处理，表明模糊识别法可较好地识别和分辨出地下流体前兆的地震异常。     

浊流砂体综合解释技术

在高分辨率地震勘探和区域地震地层学研究的基础上,从牛庄油田实际出发,针对三角洲沉积体系中复杂的岩性油藏的特点,总结了一套较完善的浊流砂体综合解释方法,介绍了层位标定、人机联作定量解释以及综合解释等技术环节.钻探验证结果证明了方法的有效性.     

Detecting multi-scale riverine topographic variability and its influence on Chinook salmon habitat selection

Quantifying geomorphic conditions that impact riverine ecosystems is critical in river management due to degraded riverine habitat, changing flow and thermal conditions, and increasing anthropogenic pressure. Geomorphic complexity at different scales directly impacts habitat heterogeneity and affects aquatic biodiversity resilience. Here we showed that the combination of continuous spatial survey at high resolution, topobathymetric light detection and ranging (LiDAR), and continuous wavelet analysis can help identify and characterize that complexity. We used a continuous wavelet analysis on 1-m resolution topobathymetry in three rivers in the Salmon River Basin, Idaho (USA), to identify different scales of topographic variability and the potential effects of this variability on salmonid redd site selection. On each river, wavelet scales characterized the topographic variability by portraying repeating patterns in the longitudinal profile. We found three major representative spatial wavelet scales of topographic variability in each river: a small wavelet scale associated with local morphology such as pools and riffles, a mid-wavelet scale that identified larger channel unit features, and a large wavelet scale related to valley-scale controls. The small wavelet scale was used to identify pools and riffles along the entire lengths of each river as well as areas with differing riffle-pool development. Areas along the rivers with high local topographic variability (high wavelet power) at all wavelet scales contained the largest features (i.e., deepest or longest pools) in the systems. By comparing the wavelet power for each wavelet scale to Chinook salmon redd locations, we found that higher small-scale wavelet power, which is related to pool-riffle topography, is important for redd site selection. The continuous wavelet methodology objectively identified scales of topographic variability present in these rivers, performed efficient channel-unit identification, and provided geomorphic assessment without laborious field surveys.