河南省地热资源开发利用现状及展望

河南省地热资源丰富,在开封、周口、舞阳、济源、南阳盆地以及濮阳凹陷、汤阴地堑有望找到很好的热储层。现已开发的热储层为埋深８００～１３００ｍ的第三系中细砂层,水温４０～５０℃,水质优良。如果加深钻井深度至２０００ｍ,则有望找到７０℃以上的高温地热水,届时省内地热资源开发利用将上一个新台阶,达到供热采暖水平。文中对河南省地热资源的开发利用现状作一简要介绍,并对如何提高开发利用水平和资源保护提出建议。     

鲁甸地震,测绘应急做了些啥

正6.5级深度12千米8月3日16时30分,云南省昭通市鲁甸县发生6.5级地震,震源深度12千米,震中位于鲁甸县龙头山镇地震发生后,测绘部门迅速响应开展了地震后的应急测绘,为抗震救灾提供保障服务。8月3日下午云南省测绘地理信息局在云南鲁甸地震发生后,迅速启动最高级应急响应,投入救灾人员50余人,举全局之力应对此次地震灾害。     

基于"山西2015速度模型"的定位方法对比研究

为了确定山西台网基于“山西2015速度模型”的相对固定的定位方法,选择2010~2016年最大空隙角小于45°、参与定位台站数大于40的103个地震事件,分别采用单纯形法、Hypo2000、Hyposat结合PTD等3种方法重新测定。结果显示,单纯形法和Hyposat结合PTD测定的残差以及网缘地震的震中距两方面均优于Hypo2000;在震源深度方面,Hyposat结合PTD的结果较为可信。综合分析认为,基于“山西2015速度模型”定位地震时,山西台网应固定使用Hyposat结合PTD的方法。     

基于压缩感知法对法拉第色散函数的重构

观测到的偏振量与法拉第色散函数之间是傅里叶变换对,而法拉第色散函数反映了辐射区域和辐射传播途径的磁场结构。如何通过这一关系精确重构出法拉第色散函数对于研究银河系及河外星系磁场具有重要的作用。目前已提出了基于压缩感知的法拉第色散函数重构方法,模拟结果要优于传统方法,然而是否具有实用性仍然未知。主要探究该方法应用于实际观测频率范围时是否依然可行,并进行了大样本统计学实验。结果表明:重构结果受多种因素的影响,具有很大的随机性,对重构结果在峰值附近再次进行最小二乘拟合后,重构的法拉第深度更接近真实值。     

1980年2月14日新疆叶城地震——一次破坏性的中源地震h

本文对1980年2月14日新疆叶城 mb=6.0,烈度为Ⅶ度地震的震源参数进行了核实.结果表明该地震是——中源地震,深度为90km,微观震中为36.4N,76.9E;而宏观震中则位于其北约90km 处(37.3N,76.9E).中源地震造成Ⅶ度破坏的现象在我国尚属首例.文中还给出了该地震的震源机制解,指出了逆断层型的断层活动.结合周围地震地质背景讨论了该地震与板块运动的可能关系.本文结果指出,在地震危险性估计中,应对某些特殊部位的中源地震给予足够的重视.      

甚早期时间域电磁系统——VETEM

本文介绍了国外新近研究开发的一种甚早期时间域电磁系统。这种系统主要用于浅层勘探，其探测深度为表层５ｍ以内，重点解决在导电条件为２０－３０Ω·ｍ时常规电磁法和探地雷达都难以探测的区域。由于在这三个区域有三维目标体可能具有导电性或介电性，这就要求探测系统能够在这个埋藏废物的环境区域分辨导电和介电物体，即需要同时考虑传导电流和位移电流。文中介绍了正演模拟，仪器性能以及野外试验测试结果。     

季节性冻土区路基置换层参数确定试验研究

以辽宁西部冻土为研究对象,模拟现场地下水位,对10种重塑土进行了大试件防冻害置换层参数确定试验研究。试验结果表明：对于辽宁西部季节性冻土,当置换层位于地下水位以上30 cm、最大冻深的62 %,且厚度为冻深的30 %时,有明显的防冻害效果。     

基于机器学习的高精度高分辨率气象因子时空估计

气象变量常作为重要的影响因子出现在环境污染、疾病健康和农业等领域,而高分辨率的气象资料可作为众多研究的基础数据,对推进相关研究的发展意义重大。本文以中国大陆为研究区域,利用2015年824个气象站点的气温、相对湿度和风速3套数据,结合不同的解释变量组合,分别构建了各自的GAM和残差自编码器神经网络（简称残差网络）模型,以10倍交叉验证判断模型是否过拟合。研究结果表明：① GAM和残差网络方法都不存在过拟合问题,同GAM相比,残差网络显著提高了模型预测的精度（3个气象因素的交叉验证CV R²平均提高了0.21,CV RMSE平均降低了37%）,其中相对湿度模型的提升幅度最大（CV R²:0.85 vs. 0.52,CV RMSE:7.53% vs. 13.59%）;② 残差模型的结果较普通克里格插值结果和再分析资料更接近站点观测数据,表明残差网络可作为高分辨率气象数据研制的可靠方法。此外,研究还发现在相对湿度模型中加入臭氧浓度和气温、在风速模型中加入GLDAS风速再分析资料,可提升模型的性能。     

融合先验物理信息的高精度智能可控源电磁反演算法

可控源电磁反演利用人工信号获取地下结构信息,为地质勘探和资源开发提供准确的数据支持。然而,传统电磁反演方法面临低分辨率的挑战,主要是由于简化处理和观测数据的限制,导致模型平滑、细节丢失,从而削弱了反演的准确性,影响了电磁勘探的效率。为了解决这一问题,本文提出将传统反演结果与响应数据同时作为深度网络的输入数据,为深度网络反演提供先验物理信息,并结合深度学习算法提升可控源电磁反演的计算效率。通过模型试验,对合成的电阻率模型分别进行了传统反演、智能反演以及融合先验物理信息的智能反演。结果表明,融合先验物理信息的智能反演能够更好地刻画异常体结构特征,有效提升反演效率,并且得到的电阻率参数更符合实际。最后,将该反演技术应用于金川铜镍矿床的可控源数据反演解释,取得了较为可靠的应用效果。