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板翼动力锚是依靠自重完成安装并靠自重和海床土的抗力来锚固的新型动力锚。板翼动力锚高速(15~25 m/s)贯入地基过程中涉及到高应变率、流固耦合、土体软化和大变形等难题,模型试验可避免上述计算困难,能直接得出不同的贯入速度所对应的沉贯深度。本文首先推导了模型相似关系,然后在常规重力条件下,进行了两组26个工况的板翼动力锚在均质黏土中动力安装过程的模型试验,根据试验结果确定了率效应参数的取值范围,并研究了每一项受力对沉贯深度的影响。最后提出了在均质黏土中预测板翼动力锚沉贯深度的经验公式。 相似文献
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143.
强震区地震后大量的崩塌堆积体堆积于高陡斜坡中上部,堆积体远离居民点,一旦诱发为坡面泥石流,形成新的次生地质灾害,将严重威胁下方居民的生命财产安全。本文以北川县开坪乡平石板坡面泥石流为例,平石板沟“5.12”地震崩塌堆积体在2010、2013年强降雨作用下失稳转变为坡面泥石流淤积场镇。在平石板泥石流暴发特征介绍基础上,通过粒径不均匀系数、堆积体启动判别指标、后缘汇水面积等来分析崩塌堆积体启动条件及影响因素,并针对此类灾害发育特征,提出了通过上游稳拦固源方法进行治理的防治思路。以期为研究高陡斜坡堆积体的启动机制及防治提供一定的借鉴意义。 相似文献
144.
四川盆地东部垫江凹陷三叠系嘉陵江组岩盐氯同位素特征与成钾指标研究 总被引:1,自引:0,他引:1
垫江凹陷位于四川盆地东部,是四川盆地三叠纪时期重要的成盐凹陷之一,但当时古卤水是否达到钾盐沉积阶段,是否具备形成海相钾盐的良好条件,一直存在争议。本文通过对垫江凹陷长平3井、高探1井和ZK001井嘉陵江组岩盐样品进行化学成分分析,以及对长平3井典型岩盐样品进行氯同位素分析来判断古卤水沉积阶段和成钾条件。结果发现垫江凹陷三叠系嘉陵江组岩盐δ37 Cl值均为负值,均小于-0.32‰,最低达到-1.18‰,绝大部分岩盐样品溴氯系数大于0.31,有很大一部分样品溴氯系数超过0.45,进一步表明垫江凹陷在嘉陵江期古卤水浓缩已达到钾石盐析出阶段,与岩盐包裹体成分分析结果一致。综合气候-物源-构造因素,认为垫江凹陷三叠纪嘉陵江期气候条件炎热,物质来源丰富,存在次级凹陷,古构造条件优越,具备良好的成钾潜力。 相似文献
145.
为研究导热系数与影响因素之间的相关关系,建立导热系数的推算公式,以长春地区粉质黏土为研究对象,对原状土样的导热系数与其物理参数之间的相关性进行回归分析。制作9个重塑土样,测其相关的参数值,以验证回归方程的适用性。结果表明,回归分析建立导热系数与2个物理参数之间的关系式不成立;考虑天然密度、含水率和孔隙度为自变量,其分别对应的相关性系数T检验显著值(Sig)都0. 05,复决定系数为0. 886,建立的回归方程成立,自变量能准确解释因变量的变化,且含水率与导热系数呈负相关,天然密度和孔隙度呈正相关。重塑土样相关参数代入回归方程得到的导热系数值与实验实测值之间相对误差低于4%,验证了该回归方程的普遍性和适用性。 相似文献
146.
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148.
本文以涪江上游南坝-水晶流域滑坡为研究对象, 选取坡度、高程、坡向、岩性、岸坡结构等9个影响因子, 基于GIS平台, 采用滑坡确定性系数模型与层次分析模型相结合的 (CF-AHP) 模型对研究区进行滑坡危险性评价。根据评价结果, 将研究区划分为极高危险区 (18. 57%) 、高危险区 (38. 71%) 、中危险区 (23. 92%) 、低危险区 (18. 8%) 四个等级。利用危险性评价结果对比法和受试者工作特征曲线 (ROC) 对评价结果进行验证, 得到ROC曲线下面积AUC值为88. 36%, 表明CF-AHP模型能够较客观准确地对研究区滑坡危险性评价。 相似文献
149.
采用邻近插值和双线性插值方法,将国家气象信息中心研发的能见度实况融合格点分析产品插值到四川省156个国家级考核站,选取2018年11月25日四川盆地一次大雾天气过程,对其在四川盆地的适用性进行评估.结果 表明,该产品误差普遍在5km范围内,随着海拔的增加,逐渐由低估转为高估;分级检验为:30km以上能见度的误差最大,随着能见度的下降,误差也逐渐下降.大雾过程中,产品能监测低能见度天气,表现出落区的变化,能见度在30km以上时,格点实况以高估为主,30km以下时随着能见度的降低,格点实况从低估逐渐转为高估. 相似文献
150.
为了分析云南元谋干热河谷典型冲沟插值误差的空间分布特征,采用反距离加权(inverse distance weighting,IDW)、局部多项式(local polynomial interpolation,LPI)、张力样条(spline with tension,ST)、析取克里格(disjunctive Kriging,DK)以及不规则三角网(triangulated irregular network,TIN)模型方法对高程采样点进行插值,用交叉验证法、相对差系数及沟谷线差异衡量其插值精度。遴选高程误差大于1 m的误差点,用变异系数(coefficient of variation,CV)、全局Moran指数和Getis-Ord Gi*指数分析其空间格局特征。结果表明:TIN和DK精度较高,IDW精度最低;高程误差均呈聚集分布,聚集程度TIN > LPI > DK > ST > IDW;高程误差均呈空间正自相关,TIN模型插值误差的自相关程度最高;误差热点位于坡度大的区域。 相似文献