相关观测误差污染模型

本文以双因子方差一协方差膨胀模型为基础，较详细地讨论了大地测量中可能出现的相关观测误差污染模型。将异常污染误差统分为附加异常误差和整体膨胀误差。进一步再细分为独立误差污染、相关误差污染及整体误差污染三类情形。在方差-协方差传播定律的基础上，将受污染后的观测方差-协方差转换成双因子方差膨胀模型，给出了各类污染模型昕对应的方差-协方差膨胀因子。分析了各类污染模型在实际应用中可能存在的问题。     

化探数据库在小秦岭地区成矿预测方面的应用

小秦岭地区7000km²1:5万分散流扫面成果已建成化探数据库,在研究总结前人有关该区成矿规律的基础上,建立了定量预测模型。根据该模型,筛选出2个金Ⅰ级找矿预测区。     

陕西略阳铧厂沟金矿床地质与矿床类型

铧厂沟金矿床位于勉略缝合带中泥盆系三河口群郭镇岩组中。含矿与容矿岩系为泥盆系三河口群郭镇岩组中的细碧岩和结晶灰岩。主控矿构造为寨子湾韧-脆性剪切构造带。围岩蚀变包括退化蚀变和矿化蚀变。在矿区内产出南北两条矿化带，矿石类型为蚀变细碧岩型、黄铁绢英片岩型和石英脉型。主要的金属矿物为黄铁矿和黄铜矿，金矿物是自然金。韧脆性剪切构造叠加和岩石强烈变形、彻底退化蚀变以及后期含矿热液交代与充填是主要的成矿作用，属于火山-沉积岩系中的类卡林型金矿床。     

南秦岭夏家店卡林型金矿床构造特征与成矿关系

从地质背景、矿床地质、控矿构造分析了夏家店金矿床特征及其形成过程及成矿机理；矿床产于南秦岭陡岭古隆起边缘寒武系-震旦系碳-泥-硅质板岩及白云岩中；控矿构造具有二次韧性剪切变形、二次构造角砾岩化及二次脉体矿化的特征，显示出式样多种、性质多样、形式多变、活动期次与阶段多次叠加的特点；具体阐述了各构造作用阶段与矿化蚀变之间的关系，建立了地层建造-剪切与张裂构造-热液渗流的成矿系统。属于沉积岩系、构造、热液活动3种地质作用叠加改造的卡林型金矿床。     

发现过程模型法对大港陆地探区油气资源的评价

对现有油气资源基本评价方法的原理、优缺点、适应性做了分析总结，重点剖析了在油藏总体分布服从帕莱托分布基础上建立起来的发现过程模型法．同时根据已建立的油气藏总体预测模型，对符合发现过程模型的大港陆地古近系成藏体系进行了油气资源评价。     

煤矿地质测量网络管理系统

煤矿地质测量工作是煤矿生产最基础和最重要的工作之一,对煤矿的安全生产和煤矿生产能力具有重要的影响.本文分析了煤矿地质测量网络管理系统的框架体系及其相关的关键技术,重点介绍了其中的数据采集、平台设计、专业图形的自动化处理及其3D建模技术.     

载荷试验确定基床系数修正方法的讨论

Winkler地基模型是目前工程界应用最广的一种地基模型，但对其关键参数——基床系数k的确定，许多文献的表述并不一致。该文在大量试验资料的基础上，通过对该问题的深入研究，阐明了通过载荷试验确定基床系数修正方法的有关概念。对于砂性土地基，载荷板试验得出的基准基床系数仅需要进行基础大小修正，而对于粘性土地基，则需要进行基础大小和基础形状两项修正。     

人工神经网络在岩体质量分级中的应用

结合四川省金沙江某水电站工程实例，应用BP人工神经网络方法建立3层BP网络模型，选取岩石单轴抗压强度等6个影响因素为输入变量，对坝基复杂岩体进行质量分级。通过机算机Visual C 语言编程实现神经网络模型，进行网络的学习和运算。以神经网络合理结构分析方法选取合理结构，确定合理隐层单元的数量，提高网络测试的精度。对测试结果的分析发现，经过优化的BP网络模型经多次学习后，测试精度提高，结果可靠，取得较好的实际应用效果。     

辽西医巫闾山地区中生代两期韧性变形的研究

医巫闾山地区的韧性剪切构造是中生代两期韧性变形作用的产物。早期韧性变形中a线理发育,线理走向和糜棱面理走向基本一致,线理在xy面上的侧伏角绝大多数<30°;该期韧性变形是以左行走滑运动为主。晚期韧性变形中a线理发育,线理倾伏向和糜棱岩中糜棱面理倾向相近,线理在xy面上侧伏角主要在45°～90°之间;该期韧性变形是伸展作用的产物。医巫闾山中生代两期韧性剪切变形作用表明,在侏罗纪至早白垩世期间辽西地区不仅发生了强烈挤压推覆作用和伸展作用,也发生了大规模左行走滑作用。该韧性变形作用的发现对进一步研究辽西中生代的构造演化序列、期次和构造格架转换等问题有重要意义。     

水流模拟智能化问题的探讨

对水流模拟的发展历史进行了总结,指出阻碍水流模拟发展的主要问题,提出克服这些瓶颈问题的方法是将智能科学与水利科学交叉融合,实现水流的智能模拟。据此,介绍了水流智能模型理论,结合遗传算法、模糊逻辑、元胞自动机、混沌分析理论、人工神经网络、专家系统、数据挖掘等智能理论和技术,对水流智能模拟的实现途径作了探讨,并指出建造一个优秀的水流模拟智能系统的关键是联合运用各种智能方法,认为智能化是当前水流模拟发展的新方向,水流智能模型将是水利科学的一种新的研究途径,并将在研究水流问题上具有广阔的应用前景。