基于接收函数的华南及邻区地壳结构研究

利用华南地块及邻区2007～2012年609个地震台站记录的约900个5.7级以上远震事件,获得各台站的接收函数,通过分析接收函数的形态变化了解各台站下方的地壳结构特征,然后再利用H-κ叠加搜索技术获得各台站下方的地壳厚度和波速比.结果显示,研究区的地壳结构表现为从沿海向内陆逐渐复杂的变化,地壳厚度也表现出由沿海向内陆...     

小波变换方法及其应用

简要介绍小波变换的方法,并给出了小波变换在地震前兆和爆破识别等方面的一些应用,探讨二进小波分析在地震前兆研究方面的应用前景。     

某水电站引水洞进口侧山体边坡块体识别

某水电站进口侧山体边坡岩体为完整性较差的中--薄层状灰岩,岩体中主要发育3 条断层、1 组岩脉和4 组优势节理,严重影响了该山体边坡的稳定性。根据结构面分布,采取块体理论搜索边坡上的关键块体,通过赤平投影法找出边坡上所有的非空裂隙锥,将这些非空裂隙锥与临空面组合,从而获得所有可动块体; 利用矢量法计算不同运动形式下块体JP 编号、净滑力即可获得关键块体。结果表明: 该水电站引水洞进口侧山体边坡有4 块关键块体( JP 编号为00010111、00110111、10110111、 10111011) ,为该边坡稳定性的进一步研究提供了基础。     

裂缝宽度的定量计算及储层流体类型识别

在辽河测井公司完成的声电成像模拟井的基础上,利用声波成像测井资料建立了定量计算裂缝宽度的方法,并应用该方法评价储层裂缝参数,进而通过综合研究识别储层流体类型,在辽河油田复杂岩性储层取得了良好的应用效果.     

震源孕育模式的初步讨论

一、前言 地震发生时的模式,人们在震源机制研究中,已讨论很多了,而地震孕育模式则讨论很少。地震孕育模式直接关系着地震预报工作,所以本文想就这个问题作一些讨论。由于问题比较复杂,讨论仅限于单一断层带。构造交会区,有待以后探讨。     

基于泉流量过程线的管道流与裂隙流识别

??根据岩溶含水系统的双重特性,岩溶含水系统出口处泉流量可分为三个组成部分—前期蓄水量,快速径流和慢速径流,将快速径流和慢速径流视为两线性并联水库,经过系统的调蓄作用,得到一个单位降雨脉冲下快速流和慢速流的响应函数,建立了前期降雨和瞬时单位线之间的识别函数,识别降雨在岩溶不同空隙类型中的水量分配系数。将该函数模型应用到后寨河岩溶小流域,通过参数识别,结果表明从上游到下游前期蓄水量呈现增加的趋势,而水量进入到管道中的分配系数呈现递减的趋势,说明岩溶裂隙结构越往下游越发育,这一研究结果和实际情况相符,说明该模型有一定的适应性,但由于模型假设岩溶系统是线性变化的,所以该模型不适用于大流域以及长期的泉流量预测。      

隔震供电变压器之耐震试验与系统识别

本研究系进行供电变压器之隔减震试验,并引入双线性模型与Bouc-Wen模型作为隔震组件之数学模型,以及以ARX模型处理变压器套管之系统识别工作.由试验结果得知所考虑两种隔震组件的隔减震成效可得到验证:整体而言,不论是套管、变压器的加速度,或是变压器基底剪力等,在经过两种隔震组件的作用后,其峰值都可以降低到一半左右,甚或更小.两种隔震组件之数学模型以及套管之ARX模型,均能够有效预测隔震后变压器套管系统之受震反应.     

基于超前钻探测试的隧道地层智能识别方法

可靠地识别掌子面前方地层是保证隧道工程稳定与安全的重要因素之一。传统的超前地质预报方法不能同时保证有高识别精度、低实施成本和占用少的施工时间,对于不同地质情况的地层识别通用性不强。在传统超前钻孔的同时获取掌子面前方围岩钻探测试数据,实时获取不同深度岩层情况,将大大提高超前预报效率,方便快捷,不影响施工,但目前缺乏客观、准确的地层识别方法。提出了一种基于神经网络的钻探测试数据智能分析和地层识别方法,对楚大高速公路九顶山隧道超前钻探测试数据进行了深入分析,通过隧道开挖后所揭示地层对分析方法进行了验证。结果表明:单一钻进参数用于地层识别的错误率在35%左右,打击能和打击数、送水压力和送水流量的参数组合不能显著提升地层识别准确率;钻进速度、扭矩、回转数、推进力的参数组合可降低地层识别错误率至22%。在神经网络模型中引入钻进参数的标准差,可大幅降低错误率,可使地层划分错误率下降9%～12%;多参数组合下的神经网络钻探测试神经网络模型对随机抽样的地层识别错误率小于10%,对单个钻孔的地层识别错误率小于14%。     

新一代天气雷达三维组网产品在人工防雹的应用

基于冰雹云的雷达三维拼图反射率分布形态特征,提出在人工影响防雹作业中识别冰雹云的6个候选指标,分别是组合反射率、云回波顶高、最大反射率回波顶高、垂直累积液态水含量、垂直累积液态水含量密度以及垂直累积液态水含量跃增值。基于新一代天气雷达组网数据应用风暴跟踪(SCIT)算法实现风暴跟踪并计算部分指标,形成模糊逻辑判断方法,确定防雹作业区域。结果表明,应用该方法对北京、江西的多个降雹个例进行三维风暴单体的冰雹云识别试验,对比地面降雹观测数据,计算多个个例模拟命中率77%,误报率26%,空报率22%。考虑组合反射率三维形态分布特征的模糊逻辑法可以较好地识别大部分可作业冰雹云,跟踪模拟效果较好,有利于在人工影响防雹作业中的有效应用。     

基于非开挖随钻检测系统与随机森林的地层岩性识别

通过自主研发设计的非开挖随钻检测系统,采集非开挖钻进参数,进行非开挖钻进实时地层岩性识别,为非开挖施工提供安全信息保证。针对非开挖工程工勘资料缺乏,掘进地层岩性难以判断的问题,提出了一种基于非开挖随钻检测系统实时采集数据,利用随机森林算法建立地层识别模型,通过模型去识别未知地层,并将识别结果可视化展示。通过非开挖随钻检测系统在工程现场的实际应用,获得了包括钻速、扭矩、转速、拉力、泵压、泵量等钻进敏感参数作为训练样本,利用随机森林算法对采集的钻进参数进行训练,构造决策树与随机森林,对钻进参数进行分类,建立了以典型非开挖地层岩性分类为目标的分类模型,分别确定了杂填土、黏土、粉细砂、砾石和淤泥的地层分类标签。进一步,基于机器学习的分类结果,利用PCA主成分分析将地层识别特征降维至三维,实现了地层岩性识别结果的三维展示。将预测模型应用于实际工程,以验证其有效性。结果表明,该方法能在非开挖实时钻进条件下快速识别钻进地层,识别正确率高达92%。该研究成果通过采集导向随钻参数,识别非开挖掘进段地层岩性,为非开挖扩孔阶段钻具选型、泥浆设计等提供了重要信息。