抚顺地区砬子山杂岩体地质特征及成因

砬子山岩体出露于华北地台抚顺—清原古隆起带与吉黑地槽的相接部位。砬子山岩体是由石英闪长岩、似斑状石英二长岩、二长花岗岩和碱长花岗岩构成的杂岩体。4个岩性不同的侵入体构成连续的中-酸性钙碱岩石序列。岩体的地质特征、地球化学特征表明4个侵入体是同源岩浆不同演化阶段的产物。岩浆的演化机制为深部岩浆分异作用,岩浆则是来源于下部地壳。     

球体位错理论在2011年日本强震中的应用研究

利用球体位错理论计算了2011年日本强震产生的远场同震位移与应变,并利用GPS远场数据修正了该强震的总地震矩。结果表明：1）利用球体位错理论计算得到的理论水平位移场显示,垂直于发震断层的广大区域同震位移较大,位移矢量总体都指向震中地区,震中距约5 000千米的地方亦产生了3 mm以上的同震水平位移。理论位移与远场GPS观测结果具有良好的一致性;2）比较两个独立断层模型对应的理论同震位移场发现,震源西部地区远场位移总体上只有1%～4%的微小差异,而东部广大海域的差异则达到同震信号的6%～15%,震中周围差异更大。该差异表明,相对于震源仅局域覆盖的日本本土GPS观测数据对2011年日本强震的断层滑动分布模型的约束能力有限;3）依据中国及邻区的远场GPS同震观测数据修正2011年日本强震的总地震矩,把该地震释放的总能量约束在(3.24～4.96)×10 ²² Nm,相应的矩震级为Mw8.97～9.10;4）2011年日本强震在华北地区产生的同震应变与该区的长期应力变化背景场大体相反,表明该强震使华北地区的地壳产生了松弛效应。     

北京天竺地热田东坝凹陷南部地区地下热水富集的地热地质条件分析

以北京地区地热流体中温度和矿物质含量较高的东坝凹陷南部地区作为实例,在完整的地热钻孔及相关地质资料基础上,通过对研究区断裂构造、热储层、热储盖层、地温场、流体水化学特性和富水性等地热地质条件进行分析,研究造成该区地热流体中温度、矿物质含量升高的主要原因。研究表明：受太阳宫断裂北段、良乡—前门断裂和楼梓庄断裂的切割作用,东坝凹陷南部地区热储层下落近千米,形成了一个较为封闭的“黑箱子”区域。这种独特的地质结构导致东坝凹陷南部地区接受东南城区地热田侧向补给较少,长期处于较为封闭的还原环境;太阳宫断裂北段存在深部的热源通道,地层深部的高温热流顺断裂上涌在东坝凹陷南部地区的热储层富集,因此该区地热流体表现出温度高、矿物质含量高、富水性差的特征,该研究对我国今后地热资源的开发具有积极的借鉴意义。     

基于小波分解的动态变形预报

阐述了小波变换和多分辨率分析的基本原理,简要地介绍了离线预报和在线预报两种不同的变形预报方式,并在此基础上提出了基于小波分解的动态变形预报的方法,并通过实际算例证明了这种方法的有效性。     

基于数字摄影的钢结构变形监测系统研究

讨论了基于数字摄影的钢结构变形监测系统研究所解决的主要问题，提出了相应的解决方法，并论述了整个系统的流程。     

平面监测网的动态滤波

在假定形变区域为分块连续弹性体的基础上,本文提出一个所谓虚拟形变速率参数形变模型,由它的特例可推出常见的单点位移形变模型。之后又讨论和研究了平面监测网的观测数据滤波问题,设计出一个虚拟形变速率参数卡尔曼滤波器,具体做了这几项工作:(1)在所提出的形变模型下,推导出平面监测网的状态方程;(2)解决了初始状态及其方差阵的估计问题;(3)在极大似然的原则下,得到了动态噪声方差阵的逐次修正公式。在对两个模拟网的几种不同方案进行试算之后,本文提出了几点结论和建议。     

时序分析在危岩体监测数据处理中的应用

引入时间序列分析进行危岩体监测数据的处理,建立了危岩体变形的动态模型,取得了较好的拟会与预报精度。     

变形监测信息管理系统的设计与实现

介绍了GIS数据管理与图形显示的优势、组件技术,设计了变形监测数据管理系统平台,实现了变形监测数据的智能化管理、分析与预测.     

经验模式分解的尺度阈值滤波在变形分析中的应用

本文将信号处理领域的经验模式分解算法应用于变形信息的提取中,通过引入阈值函数,建立了基于经验模式分解的尺度阈值滤波模型,采用优化模型确定了经验模式分解的次数。分别通过模拟试验和实测数据与小波阈值法和多项式拟合法进行了比对,分析表明:在低噪声情况下,三种方法都有一定的滤波效果;在高噪声情况下,经验模式分解的尺度阈值滤波法具有与小波阈值去噪法相等的精度,而且瞬时强噪声识别能力更好,优于多项式拟合法。     

基于SVM遥感矿化蚀变信息提取研究

提出一种基于支持向量机(SVM)遥感数据矿化蚀变信息提取的新方法。该方法首先根据蚀变岩及矿体围岩的实测光谱数据,利用光谱角度制图法(SAM)提取训练样本,应用交叉比对(cross-validation)算法确定最优SVM模型参数,选择径向基(RBF)核函数,训练SVM分类器模型;然后,用训练好的SVM模型进行遥感矿化蚀变信息提取;最后,选择青海芒崖地区的ETM数据进行遥感矿化蚀变信息提取试验。试验结果经野外检查和验证,效果良好。