基于投影寻踪技术的矿井突水水源判别模型——以新庄孜煤矿为例

投影寻踪是一种降维处理技术,它可以将高维分析问题通过投影方向转化为低维问题分析.应用该法的关键在于寻求最佳投影方向,这可以转化为一个复杂的非线性优化问题,结合Matlab的遗传算法工具箱进行优化求解.本文以淮南新庄孜煤矿为例,建立突水水源判别投影寻踪模型,并与模糊综合评判模型、神经网络模型、灰色聚类模型进行分析比较.结果表明:投影寻踪判别模型能够有效地判别突水水源,比模糊综合评判、神经网络模型、灰色聚类模型具有更高的准确性,为矿井突水水源判别提供了一个新途径.     

深部成盐盆地大口径绳索取心设备机具的选配

叶舞凹陷盐矿普查项目需在2000 m以深取心,根据项目书要求,采用小口径岩心钻探与大口径石油、水文水井钻探技术。结合几种类型设备机具的优点,采用石油钻井和绳索取心“二合一”钻探新技术,快速的、经济的、高效的完成了施工任务。介绍了盐矿大口径深部钻探和取心设备机具的选配,可供类似工程项目设备机具的选配借鉴。     

基于投影寻踪学习网络算法的植物群落高分遥感分类研究

传统的植物群落调查方法主要是野外样地调查和抽样统计,其对于地形复杂的区域难以做到对数据的全面调查;将遥感技术应用于植物群落调查,可实现数据的全面获取,以及对植物群落的快速分类。在深圳市植物群落野外样地调查的基础上,本文应用高分辨率Pléiades影像,结合光谱、地形及纹理信息,采用投影寻踪学习网络的方法,实现了深圳市东部地区植物分类。在实验中,选取人工林和次生林中典型群落样本,将投影寻踪与学习网络算法结合应用于植被分类,通过分类结果与经典监督分类方法比较表明,该算法应用于植物群落分类是可行的;并且该算法分类精度高,更新速度快,能满足深圳市重点项目基本生态控制线专项调查的要求。     

芦山地震应急中多渠道灾情信息支持

列举了在芦山地震应急救援过程中,地震现场灾情信息上报的手段,灾情信息的获取和处理以及灾情信息的发布方式。多渠道信息支持在芦山地震应急救援过程中发挥了重要作用。     

基于粒子群优化算法的边坡临界滑动面搜索方法

采用数值计算结果进行极限平衡分析是边坡稳定性分析的重要方法,最危险滑移面位置的确定是边坡稳定性分析的关键。采用粒子群优化理论控制位于滑移面后缘范围的滑入点和前缘剪出区域的滑出点,以均分逼近法控制滑面半径,实现了边坡内潜在滑移面位置的搜索及安全系数的计算,进而确定了边坡的最小安全系数及最危险潜在滑移面位置,搜索出的滑面不依赖于网格节点。以昆明某公路滑坡为例,将搜索出的最危险滑面与现场勘察成果进行对比,结果表明,采用本文方法计算所得的结果与工程实际较为吻合,证明了该方法的有效性。     

基于激光扫描仪的点云模型的自动拼接

利用非接触式三维激光扫描仪对目标进行旋转扫描,获得目标的不同旋转位置的空间数据和数字影像,对相邻的两幅立体影像利用匹配方法寻找同名点,并映射到空间方,同时利用相对定向和空间相似变换分别剔除像方和空间方的粗差,以获得相邻两个坐标系准确的空间相似变换参数,根据空间相似变换参数将位于相邻的两个坐标系的空间点统一到同一个坐标系中去,完成三维数据的配准。     

井间断裂构造的计算机分析方法

井间断裂构造分析是根据测井资料,以地层分层数据为基础,利用计算机技术实现井间断裂分析的一种计算机自动分析方法.动态波形匹配算法能够很好地建立井间地层之间的对比关系,可以通过曲线拟合、特征提取、匹配代价计算等步骤,自动绘制井间地层对比的路径图解.通过对各种构造的路径图分析,总结出正断层、逆断层、不整合、同沉积断层、犁式断层和地层尖灭等34种情况下的路径图模式,提出路径图模式及相关概念.     

徐家围子断陷营城组火山岩裂缝与天然气成藏

徐家围子断陷营城组火山岩储层虽然发育大量气孔和原生裂缝,但是其连通性差,构造裂缝的发育程度决定了储层的优劣和成藏概率。为了阐明裂缝与天然气成藏之间的关系,首先,利用岩心、成像测井以及实验分析等资料对徐家围子断陷营城组火山岩储层裂缝的成因类型与特征、控制因素、分布规律及形成期次进行了研究,然后结合研究区烃源岩演化、气源断裂活动期次以及盖层封闭能力演化,讨论了构造裂缝与天然气成藏的关系。研究结果显示,徐家围子断陷营城组火山岩发育原生裂缝和次生裂缝,以次生构造裂缝为主。在平面上构造裂缝受断裂、岩性和岩相控制,在纵向上受不整合面控制,具有旋回性分布的特点。构造裂缝主要分三期形成,其中第二期形成时期(泉头组沉积末期-青山口组沉积时期)与烃源岩生烃高峰期相吻合,并且气源断裂处于活动期,盖层也具有很好的封气能力,为研究区主要成藏期。     

深基坑施工时地表沉降预测的时序-投影寻踪回归模型

为了保证施工的正常进行、实现信息化施工,必须对基坑实际监测数据进行分析与预测。现有的趋势时间序列分析方法很难满足实际施工中高度非线性问题的拟合,预测误差较大。基于这点考虑,以天津某工程基坑施工地表沉降观测序列为例,在对原始数据进行分析的基础上,提出既可以考虑趋势时间序列,又具有高度非线性拟合性能的时序-投影寻踪回归模型。首先,通过比较分析几种时间序列方法的逼近误差和预测误差,寻求出一种逼近较好的时间序列预测方法。然后,将预测得到的时间序列和观测数据相结合,采用投影寻踪回归方法拟合。应用结果表明,该模型逼近性能良好,预测误差小,可为深基坑位移沉降的动态预测提供一条较好的途径,对基坑动态设计与信息化施工等方面具有重要的参考价值。     

基于粒子群快速优化MP算法的多子波分解与重构

针对地震信号多子波分解与重构技术中匹配追踪算法能够根据地震信号自身特点进行自适应分解、但其计算量庞大的问题,笔者提出一种粒子群快速优化算法,用于快速搜索地震信号稀疏分解的最优匹配原子。即在迭代过程中,将搜索区域确定在高斯函数能量集中的部分,避免了搜索过程的"贪婪性",能有效降低稀疏分解复杂度。同时,在粒子群算法中引入了一种多项式变异算子,可以有效避免搜索最优解的过度集中。实验结果证明,此算法将匹配追踪的分解精度提高了67倍,更使计算效率提高了153倍。