旋转触探数学模型及其试验分析

通过对旋转触探用双螺旋探头的受力分析,建立了螺旋探头的贯入阻力和扭矩与贯入速度和转速,以及岩土的力学性能参数间的数学模型。结合数学模型和试验数据对旋转触探技术的影响因素进行了分析,为设计探头结构和进一步理解该技术的力学机理提供了理论依据。     

基于AHP–物元可拓模型的顶板水疏放程度评价

为了科学合理地评价工作面顶板水疏放程度,分析了工作面涌水量预测值和疏放水观测值等要素,构建了顶板水疏放程度评价指标体系,划分了相应的评价等级标准,并利用AHP法确定了各评价指标的权重,建立了顶板水疏放程度的物元可拓模型。利用AHP-物元可拓模型对宁东煤田水文地质条件较为复杂的5个工作面顶板水疏放程度进行了评价,评价结果均为顶板水疏放程度好,并且各工作面已经实现了安全回采,实际情况与评价结果一致。AHP-物元可拓模型可以用于评价顶板水疏放程度,并且可以作为工作面采前水文地质条件评价的参考依据。     

对冀北-辽西-大兴安岭地区晚中生代地层划分、对比的区域构造学思考

根据冀北-辽西-大兴安岭地区晚中生代具有相关沉积建造组合、火山-沉积建造组合、生物组合和构造类型组合特征,提出建立与造山运动"同期"的构造地层单位概念.认为这种构造地层单位的概念有利于以区域构造演化为主线,理解"同造山期"陆缘活化区陆相沉积以及火山-沉积盆地地层系统的复杂性,并从区域构造学角度提出该地区地层划分、对比的方案.     

利用混合法构建三维数字岩心(英文)

在弹性波有三维数字岩心描述了岩石的微观孔隙结构。X射线CT扫描是获取三维数字岩心最准确和直接的方法,但实验成本高。本文结合沉积过程模拟和模拟退火算法,提出了重建三维数字岩心的混合法,基于岩石二维图像重建三维数字岩心。利用岩石颗粒沉积算法构建初始数字岩心,作为模拟退火算法的初始状态。运用模拟退火算法调整岩石颗粒和孔隙的相对位置,使三维数字岩心与岩心二维图像具有相似的自相关函数,从而建立三维数字岩心。与传统模拟退火算法相比,该方法计算时间明显减小。运用局部孔隙度理论定量比较了重建数字岩心和岩心X射线微CT图像,两种数字岩心具有相似的均质性和孔隙连通性。利用有限元方法和格子玻尔兹曼方法分别模拟了重建三维数字岩心的地层因素和渗透率,数值模拟结果与实验结果相符。相比传统模拟退火算法,混合法重建数字岩心的传导特性更接近真实岩心的传导特性。     

轴压下两体力学模型的转化条件及影响因素分析

接触界面的相互作用是影响工程稳定的重要因素,基于接触面两侧介质的实际受力状态,采用一体两介质力学模型与两体两介质力学模型加以描述。通过一体和两体模型试件的轴压破坏试验,分析了两种模型的力学响应的差异,并认为：一体两介质力学模型在符合一定条件情况下可以转变为两体两介质力学模型。此外,还对影响两种力学模型性能的参数进行了分析。提出对一体两介质力学模型力学性能产生影响的参量是低强度介质与高强度介质的静载极限强度比k以及两种介质之间的黏结力c;对两体两介质力学模型力学性能产生影响的主要参量除了k之外,尚有两种介质的断裂韧度比? 、体积比? 以及界面的粗糙程度     

基于声波信号的岩性智能分类方法

传统的岩性识别以钻井取心、钻井曲线和岩石图像等方法为主,这些识别方法对地质和识别条件要求较高,且不能满足随钻实时识别。为此,本文提出一种新的基于声波信号的岩性智能分类方法。该方法首先基于所采集钻头与岩层碰撞得到的音频数据,通过数据增强技术解决数据稀疏问题;然后采用基于CGRU(CNN+GRU,卷积神经网络+门控循环单元)的深度学习模型,对采集到的3种岩性的岩石音频数据进行深度学习与训练。为提高该模型在复杂背景下的识别能力,引入注意力机制模型进行优化。注意力机制模型可以在复杂环境下对岩性信息实现重点学习,提高模型识别性能。实验结果表明,与GMM(高斯混合模型)-SVM(支持向量机)、CNN和CGRU模型相比,CGRU-AttGRU(注意力机制模型+GRU)混合模型准确率达81.17%左右,在GMM-SVM、CNN和CGRU模型基础上分别提升了13.31%、9.99%和5.93%。     

黔南-桂中地区泥盆系层序地层格架中的储集体特征研究

通过对黔南坳陷和桂中坳陷的地层对比和分析,识别出了8种层序界面标志,共划分两个超(二级)层序SS1和SS2,并讨论了各体系域特征。在层序格架中对研究区内的储集体类型进行了总结,主要包括生物礁(滩)储集体、白云岩储集体和缝洞型储集体等3种类型。对层序格架中储集体的成因类型进行了总结归纳:有利的储集体主要有TST礁滩灰岩储集体、HST礁滩灰岩、白云岩储集体。     

不同对流层天顶延迟模型在中国西北地区适应性研究

基于Fortran语言对GAMIT10.7软件进行二次开发,实现了Hopfield模型、Saastamoinen模型、Black模型、UNB3模型、EGNOS模型、GPT2w_1+ Saastamoinen模型和GPT2w_5+ Saastamoinen模型在中国西北地区的对流层延迟解算服务,并分析不同对流层延迟模型在...     

基于灰色支持向量机的地铁沉降滚动预测

为了确保地铁隧道主体结构和周边环境安全,必须对地铁隧道结构进行沉降监测,对监测数据进行及时分析与反馈,并对以后的沉降情况作出预测,对防止事故发生有着重要的现实意义。本文结合灰色系统理论和支持向量机(SVM)的基本原理,采用滚动预测的方式建立灰色支持向量机沉降预测模型,以提高沉降预测精度。通过工程实例的预测结果对比表明,组合模型与灰色和SVM两个单独预测模型相比能够更准确的反映实际的沉降过程,具有很大的应用价值。     

陕西岚皋地区Oktavites spiralis(螺旋奥式笔石)发育过程的初步研究

Oktavites spiralis是志留纪兰多维列统特列奇阶的笔石带化石之一,具有重要的地层意义。为更精确地描述这一属种,对产自陕西岚皋地区的Cyrtograptus lapworthi笔石带的O.spiralis不同发育阶段的标本进行了详细研究,从而对其始部发育情况有了更深入的认识。同时,对O.spiralis发育过程的研究也可以成为对该属进行精确厘定的手段之一。