基于TBM掘进性能和适应性分析的围岩分级方法及应用

煤矿巷道变化的围岩地质条件影响着全断面岩石掘进机(Tunnel Boring Machine,TBM)的推广应用,准确评估煤矿岩体可掘性和岩层TBM适应性对TBM高效施工至关重要。基于对岩体参数和岩体可掘性指标的评价,采用优劣解距离法(TOPSIS)建立了岩体可掘性分级模型,并结合不同地质条件的[BQ]值和TBM利用率的相关性分析,提出了岩层适应性分级模型。以日掘进速度为判断指标,进行岩体可掘性和岩层适应性评估,建立了一套基于TBM施工性能的围岩综合分级方法,采用河南平顶山首山一矿底板瓦斯抽采巷道TBM掘进过程中的工程数据,对TBM围岩综合分级方法进行了现场应用。结果表明：在岩体可掘性等级为Ⅰ级,地层TBM适应性等级为3级的条件下,TBM施工巷道平均月进尺可达到400 m;当TBM利用率不足20%时,极有可能会出现卡机、出渣困难等现场问题。围岩综合分级方法通过利用自动采集的TBM掘进数据和围岩性质的综合分析,能够动态评估TBM在不同围岩地质条件下的施工性能,并为TBM掘进控制参数设计提供了理论依据。     

基于BP神经网络与数学形态学的彩色地质图面要素信息智能提取

地质图是一个区域地质研究的重要成果,也是前人留下的宝贵资料,更融合了地质专家的丰富知识。本研究的目的是通过新的思路将彩色地质图信息提取出来,使其结果能直接进行数据分析,并用于决策和分析。以机器学习为指导,在分析半结构化（栅格）地质图特征的基础上,根据图例信息,提出一种彩色地质图信息提取新思路,对彩色地质图进行分层信息提取,并结合数学形态学和多层前向反馈式神经网络,探索半结构化数据转换为结构数据的有效技术方法。利用图像信息提取技术将半结构化地质图转化为结构化数据,可用于成矿预测等研究。这一变化将改变传统地质数据的结构,地质研究的信息基础和来源将会增加,对于获取更多的数据源和信息源,进一步开展地质分析研究具有重要意义。     

新疆西天山可克萨拉艾木斯呆依铁铜矿床成岩-成矿年代学及其地质意义

可克萨拉艾木斯呆依铁铜矿床是新疆西天山北缘博罗科努多金属成矿带上的一个典型夕卡岩矿床,产于海西期呼斯特中酸性侵入体与上奥陶统碳酸盐岩的接触带,其成岩成矿时代此前尚无确切的年代学资料。文中通过对矿区呼斯特岩体二长花岗岩中锆石的LA ICP MS U Pb同位素测定,获得等时线年龄为（368.0±3.6） Ma,加权平均年龄为（365.6±3.2） Ma,表明其侵入时代为晚泥盆世晚期,代表了晚古生代北天山洋向南俯冲于伊犁板块之下诱发的岩浆作用产物。夕卡岩矿石中辉钼矿Re Os同位素等时线年龄为（295±11） Ma,加权平均年龄为（288.3±1.5） Ma,指示矿化作用可能发生于早二叠世早期碰撞后的陆内伸展构造背景。成岩、成矿的时间跨度大,约为80 Ma,可能的原因包括：（1）呼斯特岩体是个多期次侵入的复式岩体,辉钼矿化和夕卡岩型铁铜矿化均与该杂岩体于早二叠世的一次岩浆侵入和接触交代作用有关;（2）两期成矿作用叠加,即在早期（晚泥盆世）与中酸性岩浆接触交代有关的夕卡岩型铁铜矿化基础上,后期（早二叠世）又叠加了一次钼的矿化作用。     

GPS气象应用：水汽总量绝对值的直接解算

文章说明了利用ＧＰＳ接收机的布风观测结果来解算积水分叫量的简单方法，采用标准的空间测地方法了对流层大气（电中怀）的中性天顶延迟，通过地面气压的观测量来计算其中的静力延迟。从中性天顶延迟中减去静力延迟得到湿项延迟，用其来估算水汽一。通过将远距离的ＧＰＳ全球跟踪观测站 ＧＰＳ观测网来一同分析，解算出天顶中性延迟的绝对值。这一方法去了观测网内水汽微波辐射计观测的必要性，提出了一套“纯ＧＰＳ”测水汽的Ｇ     

川西高原地基GPS遥测可降水量特征

利用JICA项目在川西高原建设的地基GPS站观测资料,分析了川西高原可降水量特征。与探空站资料计算的可降水量比较,地基GPS遥测的可降水量平均误差0.17mm,精度可满足气象应用需求。全年可降水量川西高原北部为3289.6mm,川西高原南部为8164.4mm。川西高原夜间可降水量略大于日间;夏季最多,秋季次之,冬季最少,四季干湿分明,冬夏差异显著;月变化明显,昼夜月变化趋势基本相同。     

四川上空大气可降水量时空分布特征

本文利用94个气象台站30 a地面湿度参量资料,采用通过地面水汽压计算大气可降水量的经验公式,分析了四川上空大气可降水量时空分布特征,初步评估了四川地区的空中水资源。结果表明:(1)四川地区空中水资源十分丰富,开发潜力巨大:东部盆地区全年大气可降水量为1178.11 cm、降水效率8.98%;西部高山高原区全年大气可降水量为321.06 cm、降水效率21.16%。(2)大气可降水量和降水效率空间分布明显不均匀,东部盆地区大气可降水量远远高于西部高山高原区,降水效率则是西部高山高原区高于东部盆地区。(3)大气可降水量季节变化明显,一年之中夏季最多,秋季次之,冬季最少。西部高山高原区大气可降水量季节差异尤其显著。(4)30 a来,大气可降水量波动略呈线性增多,大气可降水量年际变化小。     

星载合成孔径雷达海洋遥感与大数据

星载合成孔径雷达以其全天候、全天时、不受云雨影响的工作特性在空间对海观测中起到了重要作用，又以其高空间分辨率、多极化、多成像模式的特点展示了其在海洋动力要素反演和海洋多尺度动力过程研究中独特的魅力.起步于20世纪70年代末的星载合成孔径雷达技术，迎来了发展的"黄金时期"，大数据和机器学习又赋予了星载合成孔径雷达海洋遥感更强大的生命力.本文首先阐述了星载合成孔径雷达大数据的5"V"特性，进而以高分辨率海面风场反演、海洋内波中尺度动力过程观测两类典型案例，阐述了大数据、机器学习等现代信息科学技术与卫星海洋遥感结合，实现海洋环境参数高精度反演和海洋动力过程科学深层次认知的研究.最后，展望了星载合成孔径雷达海洋遥感与大数据的发展前景.     

多种空间检验方法在不同分辨率模式降水预报评估中的应用

利用单一的客观评估方法并不能有效揭示预报误差来源。利用逐小时5 km格点融合降水产品,本研究使用了多种客观评估方法综合评估了南京大学2016年夏季汛期试验4 km与12 km WRF模式。整体上,两种分辨率都能成功地预报主雨带,4 km WRF在午后对流及复杂地形预报上更优。比较了各类客观评估方法,邻域法显示4 km WRF预报准确性更高,但对于强降水(≥13 mm·(6 h)^-1),两种模式预报的空间误差都较大。尺度分离法显示,对于小尺度系统,4 km WRF能较好再现对流但存在较大位置误差,而12 km WRF则漏报。MODE法(Method for Object-based Diagnostic Evaluation)显示4 km WRF在对象强度预报上更接近观测,但强度和范围偏大,导致华南偏强,而范围偏小造成江淮偏弱,12 km WRF低估主要是漏报。不同评估方法能清晰展示4 km WRF和12 km WRF预报误差的差异,为后续模式改进提供了重要参考。     

机器学习在人工增雨效果统计检验中的应用

利用福建省古田人工增雨试验基地2014年1月—2023年1月小时自然降水数据,结合线性拟合、多项式回归和样条回归等多种数学统计方法,开展决策树、支持向量机(SVM)和卷积神经网络(CNN)3种机器学习方法在估测目标区自然降水中的应用研究。目标区和对比区自然雨量关系模型对比结果表明:以区域平均面雨量为统计变量时,CNN和四项式回归效果相对较好,其中CNN的确定系数为0.516,均方根误差为1.097 mm;对平均面雨量进行六次方根变换后,各模型的精准度大幅提升,CNN表现最优,确定系数为0.658,其次为SVM;为克服目标区和对比区雨量时间序列效应及空间分布不均等问题,以面雨量空间格点数据作为研究对象,采用CNN 3种优化器(自适应矩估计、均方根传递和梯度随机下降)算法进行对比,发现基于自适应矩估计优化器建立目标区和对比区雨量关系模型最优,其降水估测值与实测值更接近,均方根误差最小,为0.61 mm。因此,利用CNN方法能够进一步优化目标区和对比区雨量关系模型,可为定量评估人工增雨效果提供参考。