用DFS-V地震仪辅助道记录折射地震信号的方法

用DFS-v地震仪辅助道记录折射地震信号的方法在国内尚属首次采用。本文把此法与其它折射地震信号记录方法的优缺点进行了比较分析,进而对采用此法的有关技术问题及其技术意义作出阐述。     

一种适用于动态变形测量的双频模糊度实时解算方法

设计了一种短基线情况下双差模糊度的实时解算方法,利用双频载波相位的两个长波组合φ-3,4和φ4,-5,通过坐标初始值约束和双频信号之间的相关关系,可快速求解模糊度,采用抗差自适应滤波来提高模糊度求解的可靠性及定位精度。该方法对监测点初始点位误差的要求可放宽至50cm,适合于变形幅度较大的动态监测系统。     

佘山地磁信号的小波消噪处理

上海地铁9号线开通后,佘山地震基准台地磁观测受到严重影响,本文运用小波分析的方法,对被地铁9号线干扰的余山地磁数据进行消噪处理,并将变换后得到的结果和没有地铁干扰的崇明地震台同一仪器观测的地磁数据进行时序变化和相关系数比较,消噪处理效果较明显。     

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高速铁路路基动土压力测试信号的小波分析

阐述了小波分析的基本原理与方法,选用Daubechies小波对某高速铁路路基土压力的现场振动测试信号进行分析处理。由此对高速列车荷载作用下,路基动土压力产生的机理及其土压力的构成进行较深入的研究。     

北京南口—孙河断裂带水热系统特征与成因分析

中低温对流型地热资源在华北地区广泛分布,是一种清洁的替代能源.与活动断裂带相关的水热型地热资源是中低温地热系统的重要组成部分.本文基于高精度重力测量、微动测深及钻孔温度测量等数据,从热源、通道、储层和盖层四个方面探讨了南口—孙河断裂带水热系统特征.低重力异常揭示的燕山期花岗二长岩、闪长岩岩体范围为23.8 km²和14.3 km²,放射性测井数据计算得到其生热率均值为3.14 μW·m^-3,侏罗系火山岩生热率均值为1.65 μW·m^-3,隐伏岩体和火山岩均难以构成地热系统的附加热源.重力异常显示南口—孙河断裂带宽度约500~800 m,断裂带切割蓟县系雾迷山组白云岩热储层.钻井温度曲线显示断裂带内水热活动强烈,说明该断裂带是导水、导热的重要通道.断裂带南西侧马池口一带第四系松散层与侏罗系火山岩形成了热储盖层,微动测深显示火山岩最大厚度约1500 m.综上源、通、储、盖四个要素分析,该地热系统为热传导—对流复合型,来自京西北山区的大气降水经远距离径流深循环吸收地层热量后沿南口—孙河断裂上移到达裂隙发育的白云岩地层中形成热水.总之,沿南口—孙河断裂带具备了良好的地热地质条件,可达到规模开采的条件.

     

江淮流域持续性极端降水及预报方法研究进展

持续性极端降水过程会引发严重的洪涝灾害,是我国主要的灾害性天气之一,其形成机理和预报理论与方法研究受到广泛关注。近年来,针对持续性极端降水的形成机理和预报方法研究取得了一系列进展,主要包括:开展了我国区域性持续性极端降水事件的自动识别方法研究,研制建立了江淮流域持续性极端降水的大尺度环流概念模型,并提取了1~2周的前兆信号;从东亚—太平洋遥相关型 (EAP) 角度探究其对持续性极端降水的影响机理,并探讨利用EAP对江淮流域持续性极端降水进行预报的可行性。此外,在上述研究的基础上发展了基于关键影响系统的持续性极端降水的物理统计预报方法。     

基于卡尔曼滤波的罗兰C时差信号处理

罗兰C时差信号测量误差是影响定位精度的关键。简要介绍了罗兰C系统的定位原理和卡尔曼滤波技术,针对罗兰C时差信号的特征,设计卡尔曼滤波算法,基于CV模型和CA模型分别对罗兰C静态定位和动态定位的实测数据进行处理,得出相关结论,具有一定的工程实用意义。     

黄土自重湿陷变形的脉动液化机理

提出了一种黄土自重湿陷的机理－地球脉动引起饱和黄土液化,简要地介绍了地球脉动的原理,并从土动力学的角度分析了地球脉动引起饱和黄土液化的过程。通过现场浸水试验、地球脉动的定时测量及室内土地试验等,揭示了脉动的幅值、卓越周期与液化程度的关系。最后还分析了影响脉动液化的因素,结果表明,这些因素都有利于液化的产生,从而导致黄土自重湿陷。     

EXPERT SYSTEM FOR THE CHARACTERIZATION OF LABORATORY SAMPLE INPUT SIGNALS:AUTOCORR

An expert system is presented for automated time series analysis of laboratory sample input signals.Thesystem,AUTOCORR,builds a model of the time series by identifying the processes that are present.These are an uncorrelated random process and,underlying this,possibly one or more of the following:a first-order autoregressive process,a trend and a periodic process.AUTOCORR has a knowledge baseof 44 rules and 41 facts for this purpose.The employed shell,INFER,allows the use of algorithmicprocedures.Elaborate tests with simulated signals show that AUTOCORR has a very low false positivescore and is successful in describing time series for laboratory simulation models.