干旱区水与发展信息全球网络——国际干旱半干旱区地下水建模培训研讨会暨亚洲区域会议

G-WADI(Water and Development Information for Arid Lands-A G1obal Network,干旱区水与发展信息全球网络)是联合国教科文组织(UNESCO)国际水文计划(IHP)启动的针对干旱区水文研究的项目,旨在通过建立全球网络全方位提升对干旱区水系统的理解,增强干旱区水资源合理利用开发的能力.2006年中国科学院寒区旱区环境与工程研究所(以下简称"寒旱所")开展内陆河研究的主要流域--黑河流域成功加入G-WADI试验流域网络.     

含盐冻结粉质砂土的强度参数和强度准则试验研究

对含盐冻结粉质砂土进行温度-2 ℃、-4 ℃、-6 ℃和围压0.3~16 MPa的三轴强度试验. 结果表明: 含盐冻结粉质砂土应力-应变曲线在低围压和高围压表现为应变软化特征, 中围压为理想塑性变形特性; 随着围压的增大, 强度先增加后减小. 在围压小范围内得到广义黏聚力和广义内摩擦角, 并得到广义黏聚力和广义内摩擦角随围压和温度的变化规律; 同时, 针对强度随围压的变化, 提出非线性强度准则.     

本刊通知

正《贵州地质》远程稿件采编系统正式开通了。从2015年起,我们将正式使用本系统进行网上收稿、审稿及编辑工作。我们的网站地址:http://gzdz.cnjournals.org/ch/index.aspx《贵州地质》远程稿件采编系统欢迎您的光临、指导!欢迎您网络投稿!     

第5届地质(岩土)工程光电传感监测国际论坛

正(第一号通知,2014年10月12~14日)会议简介由南京大学主办的第5届地质(岩土)工程光电传感监测国际论坛(5~(th)OSMG-2014)将于2014年10月12~14日在江苏省南京市南京大学仙林校区举办。这是一个由国家自然科学基金委连续资助的系列会议,每2~3年举行一次,均有南京大学主办,现已成功举办了4届,已成为地质和岩土工程领域中光电传感监测技术及其应用的重要国际性论坛。     

四川犍为晚侏罗世一新的肉食龙类

记述了四川盆地西南部晚侏罗世上沙溪庙组顶部的中国盗龙型肉食龙类化石材料,并依此建立一新属新种——犍为乐山龙 (Leshansaurus qianweiensis gen. et sp. nov.)。它以上枕骨中嵴呈尖峰状,额骨最大长度与最大宽度之比约2.86,基蝶骨之基翼骨突细长,环椎间椎体马蹄形,背椎横突相当细长,背椎和荐椎神经棘非常薄,荐椎椎体具有明显的腹嵴,肠骨内侧髋臼缘存在一明显的嵴等特征区别于其他肉食龙类。犍为乐山龙是目前所知四川盆地产出层位最高的肉食龙材料,它的发现扩大了肉食龙类的时代分布和地理分布,对探讨肉食龙的演化具有比较重要的意义。     

陕西旬阳县210国道6号边坡变形特征初步研究

通过现场工程地质勘探、室内物理力学实验并利用FLAC2D数值分析软件对陕西旬阳县某堆积层边坡进行变形特征的实例分析,考查了坡体岩土体的粘聚力、内摩擦角数值与坡脚开挖深度的变化后,得出浅层岩土体较深层岩土体的滑动趋势与滑动位移均较大,并且浅层岩土体滑移变形对深层岩土体具有牵引力作用。最后对该类型堆积层坡体滑动的防治措施提出了一些看法。     

西藏中南部花岗岩类岩石中锆石标型特征的研究

西藏各类花岗岩分布极为广泛。锆石在不同时代和不同岩性花岗岩中的标型特征也互有差异。锆石矿物含量从北向南有逐渐降低的趋势;锆石中的Zr/Hf比值是随着岩石的酸度增加和岩体时代变新而降低;锆石的伸长系数是随着岩石中Si-K+Na的含量增加而加大;在冈底斯带花岗岩中的Si和K+Na含量低时,锆石多出现(100)和(111)晶面,而拉轨岗日岩带和喜马拉雅岩带浅色花岗岩中的Si、K、Na含量较高时,锆石则多出现(110)、(311)和(131)晶面;锆石中稀土元素是以重稀土元素为主,其含量占总稀土量的80%以上。     

甘肃景电灌区节水灌溉措施研究

景泰川电力提灌工程是一项重大的引黄灌溉工程。通过充分调查研究了灌区的用水现状,从工程类节水措施和管理类节水措施两个方面着手,对灌区用水存在问题提出了相应的节水措施。     

3D裂隙网络随机模拟及其工程应用研究

岩体中存在的大量随机分布的裂隙对岩体的工程性质及稳定性有着极其重要的影响。传统的工程地质研究方法难以客观地描述其空间分布特征。应用概率与统计学的理论 ,通过统计分析得到裂隙的分布规律性 ,采用随机模拟的方法实现与统计分布相适应的裂隙网络是研究随机裂隙宏观特征的有效途径。通过模拟所得的 3D裂隙网络 ,进一步研究了裂隙的连通特征及工程开挖面上的稳定分析与加固措施优化的方法     

利用测井资料自动识别藻灰岩

藻灰岩在测井曲线图上具有不同于其它岩性的特征,据此确定了7种测井参数(自然伽玛、自然电位、井径、声波时差、补偿中子、补偿密度及深电阻率),将测井数据归一化后得到了相应的岩性判别样本参数。利用F-Means中速度较快的聚类迭代(LBG)算法对研究样本进行分类,优选了一组数据用于判别分析。在进行Q因子分析的基础上建立了用于岩性判别的3个判别函数,并对花土沟油田某井段进行了岩性识别预测分析。