相控阵馈源MVDR波束合成器缓解RFI仿真

相控阵馈源(Phased array feeds, PAFs)接收机作为下一代微波接收机, 为大口径射电天文望远镜的射电干扰(Radio Frequency Interference, RFI)缓解工作带来了新的解决方法. PAFs接收机对射电望远镜焦平面的电磁波进行空域采样, 返回时域阵列信号, 使用最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response, MVDR)波束合成器可以自适应地识别RFI的方向, 同时抑制RFI在输出信号中的功率, 从而达到提升射电望远镜灵敏度的效果. 仿真结果表明MVDR波束合成器对有源高能量的射电干扰有很强的识别能力和一定程度的缓解能力, 同时, 该波束合成器对各阵元信道中加性噪声累积引起的无源干扰有很强的抑制能力, 因此, PAFs接收机的MVDR波束合成器可以增强日益复杂电磁波环境下射电望远镜的抗干扰能力.     

Sensory bases and the mode of feeding behavior of tongue sole <Emphasis Type="Italic">Cynoglossus semilaevis</Emphasis>

We conducted behavior experiments on the roles of vision, olfaction, and the lateral line in feeding in tongue sole Cynoglossus semilaevis Günter. Chemical cues from the prey alone could not elicit any searching or attacking behavior by the fish; only when moving foods were presented, the chemical nature of the foods affected feeding. In addition, we found that normal tongue sole did not accurately recognize moving artificial prey of different shapes. Neither chemosense nor vision plays an important role in prey detection. Reactions to moving objects and the response of the oropharyngeal cavity to different foods showed that the (eyeless) tongue sole use mainly the lateral line for prey detection and capture. Gustation in the oropharyngeal cavity is essential for the fish to swallow its prey.     

两种结合抗滑键的自平衡挡墙对滑坡的防治效果研究

以北京延庆区某索道基座滑坡治理工程为背景,通过建模对直立式挡墙、仰斜式挡墙结合抗滑键对滑坡的防治效果进行分析。结果表明：采用自平衡挡墙治理方案时,在抗滑键长度、挡墙高度一定的情况下,当坡顶为自然边坡,且外荷载相对较小时,仰斜式挡墙结合抗滑键对滑坡的防治效果更优;当坡顶存在较大外荷载时,直立式挡墙+抗滑键的自平衡挡墙对滑坡的防治效果更好。根据分析结论,结合治理工程实际条件,治理方案采用了直立式挡墙+抗滑键,目前支护结构运行良好,边坡稳定。可为类似边坡治理工程提供参考。     

机载LiDAR与倾斜摄影测量在地质灾害中的应用

针对传统地质灾害调查易受天气、地形等外界限制,为实现地质灾害的快速调查与早期识别,利用无人机载雷达和无人机倾斜摄影技术,获取地表数字高程模型和数字正射影像。结合常规地质灾害调查技术,快速全面地获取详细的地质灾害信息,实现地质灾害安全评估。结果表明：测区三维模型平面和高程精度分别0.037m,0.042m,检核精度满足要求,成果数据可用于灾害体信息提取、特征参数计算以及辅助评估灾情。无人机载雷达和无人机倾斜摄影技术可为地质灾害识别和分析提供更加翔实的、准确可靠的灾害特征数据。     

塔里木盆地顺北地区11号走滑断裂带变形及其活动特征

塔里木盆地顺北地区发育大量走滑断裂带,并对油气的运聚成藏有重要控制作用.以顺北西部地区地震资料为基础,对顺北11号走滑断裂带的几何变形特征、活动性、活动期次及其形成机制等进行了分析.顺北11号走滑断裂带整体呈NNW走向延伸,具有垂向分层性和平面分段性.断裂带北段主体为压扭和张扭交互段,中段为两条次级断层控制的拉分地堑,...     

基于自适应核密度的贝叶斯概率模型岩性识别方法研究

准确地刻画岩石类型及其结构关系可以为能源矿产勘探、深部结构与构造等研究提供重要信息.目前利用地球物理技术可以通过不同岩石对应的物性参数(如密度、磁化率、电阻率、速度等)之间的差异进行岩性识别,但是不同岩石物性往往存在一定程度的重合,利用单一物性进行岩性识别的结果不够准确,因此利用多源数据进行岩性识别具有重要的意义.贝叶斯方法属于统计分类方法,依靠概率进行分类,概率密度的计算依靠样本属性之间的相互联系.基于此,我们将基于自适应核密度估计的贝叶斯概率模型引入到岩性识别中.该方法对于多类不同物性参数具有良好的适应能力,预测的岩性分类结果带有概率参数,可以存在模糊区间,提供多种岩性分类结果.该方法具有较强可扩展性,可以同时处理参数和非参数信息,使得已知地质信息以及物性参数得到最大化的利用.实验证明该方法的岩性识别结果较好,相比于传统高斯算法和固定带宽核密度估计,自适应带宽的核密度估计获得的分类结果更稳定、更准确.     

不同固结状态下黄土坡滑坡滑带土的蠕变试验研究

为了研究黄土坡滑坡滑带土在不同固结状态下的蠕变特性,首先采用单向加载、加载—卸载、加载—卸载—再加载的方式分别固结滑带土,然后开展滑带土在不同固结状态下的剪切蠕变试验。试验结果表明:滑带土初始孔隙比为0.49,压缩系数a_1-2介于0.37～0.45 MPa^-1之间,属中等压缩性土;滑带土在单向加载至上覆压力后的孔隙比最大,压缩量最小,加载—卸载至上覆压力后的孔隙比最小,压缩量最大,加载—卸载—再加载至上覆压力后的孔隙比和压缩量介于二者之间。对于初始状态相同的滑带土,在经历不同加载—卸载—再加载固结状态后,在正应力和水平剪应力相同条件下,单向加载后的蠕变剪切应变最大,加载—卸载后的蠕变剪切应变最小,说明滑带土的剪切蠕变特性与加载路径和加载后的孔隙比密切相关。采用Burgers模型拟合蠕变试验数据,得出了不同固结状态下Maxwell模型和Kelvin模型的蠕变参数,拟合曲线和试验曲线能够很好地吻合,说明Burgers模型能够较好地反映滑带土在不同固结状态下的蠕变特性。     

新疆乌拉根中-新生代沉积盆地和前陆冲断褶皱带对铜铅锌-天青石-铀-煤成矿控制规律

塔西地区是我国典型盆山原镶嵌构造区,乌拉根中-新生代沉积盆地为铜铅锌-石膏-天青石-铀-煤-天然气同盆共存富集区。这种特色陆内成矿单元因复杂构造形成演化史,多矿种同盆共存富集成矿内在关系不明。在对塔西地区构造岩相学垂向相序结构研究基础上,经原型盆地恢复、盆地动力学、盆地形成演化与构造变形史等综合研究,将构造-岩石地层系统划分为元古宙中高级变质断块(下基底构造层)、晚古生代地层(上基底构造层),下三叠统、侏罗系、白垩系、古近系和新近系为盆地充填地层体,认为乌拉根中-新生代沉积盆地经历了早三叠世-早侏罗世山体隆升与山前断陷山盆转换、早-中侏罗世主成盆期、中-晚侏罗世构造反转期、白垩纪-古近纪挤压-伸展转换主成盆期、新近纪陆内周缘山间盆地等五个主要期次。其中早侏罗世康苏期和中侏罗世杨叶期为聚煤期,形成了半环状煤矿带和煤系烃源岩。燕山早期(J_2-3)和燕山晚期(K₁-E_1a)两次前陆冲断作用导致盆地发生构造反转,构造沉降-沉积中心从NW向转为近EW向。白垩纪-古近纪挤压-伸展转换成为主成盆期,盆地动力学为受同生断裂带控制。挤压走...     

利用多分辨率半边进行全球多分辨率DEM无缝表达

矢量化的复杂建筑平面图纸受各类图元的干扰,其空间布局识别难度非常高,然而在5G基站建设、智能家居以及AR/VR（augmented reality/virtual reality）中广为应用。提出了一种结合栅格图像和矢量表示的高性能融合对偶识别方法。首先,采用建筑平面图纸的栅格化表示,提取建筑图纸的主要发展方向,构建分割的若干个封闭区域空间。然后,采用建筑平面图纸的矢量化表示,利用空间识别的有向性和邻接特性,创新地提出使用半墙数据结构进行墙体几何位置和拓扑关系的计算,从而根据空间对偶原理高精度地整体重建墙体布局。最后,获取包含各类墙体布局的矢量建筑平面图数据集,并进行方法的实验验证。实验结果证明了所提出的先空间后墙体的融合对偶识别算法对于各类建筑模型类型均具有可用性和有效性。与传统先墙体后空间的识别方法相比,所提方法具有更高的鲁棒性,受特定建筑图纸类型的干扰更少。     

基于U-Net的井中多道联合微地震震相识别和初至拾取方法

微地震震相识别和初至拾取是水力压裂微地震监测资料处理中的两个关键步骤,其结果会对后续事件定位和压裂裂缝缝网解释产生重要影响.常规方法如STA/LTA法、模板匹配法、多道互相关法等需要提取有效信号与噪声间振幅、偏振、频率、波形相似性等方面的特征差异完成震相识别和拾取工作.本文基于深度学习技术的自动特征提取能力,根据井中微地震观测系统的多道数据源特点,提出基于U-Net的多道联合震相识别和初至拾取方法（MT-Net）.方法采用具有"逐采样点"识别能力的U-Net模型,模型训练阶段以具有不同信号特征的多道微地震监测记录作为输入,以P波、S波及噪声的概率分布标签作为输出,通过设置二维卷积操作使得道内与道间的波形信息同时被自适应地学习,以满足对相邻道间波形记录处理结果高度一致性的要求;测试阶段将连续记录中的分段波形馈入模型,通过设定P波、S波概率分布曲线阈值完成单震相、双震相和噪声的波形分类,同时对含有效震相的微地震事件完成初至拾取.实际微地震资料处理结果显示,本文方法与同样基于U-Net的单道方法（ST-Net）相比,显著降低了震相识别中低信噪比事件漏拾与误拾发生的概率;同时有效避免了部分单道发生严重的初至拾取结果偏差及P、S震相误拾等情况.本文方法的识别与拾取结果整体上达到了与多道互相关法接近的水平,可满足微地震监测资料处理中实时性和准确性的要求.