渤海新近系浅水三角洲沉积体系与大型油气田勘探

新近纪渤海具有构造稳定、沉降缓慢、湖泊水域范围大、内部无分割、地形平缓、坡度小等特点,广泛发育浅水三角洲,从而形成渤海海域新近系良好的储盖组合和优越的油气成藏条件。浅水三角洲砂岩储层由于受河流作用的控制,砂体具有明显的方向性,存在明显的分叉现象,与曲流河相比,砂体连通性较好,砂体等厚图呈典型的朵叶状。湖相厚层泥岩普遍发育,与浅水三角洲砂体组成多套垂向优质储盖组合。浅水三角洲发育于渤海新近纪至今处于生烃的峰期主力富烃凹陷的有利区带,新构造运动造成新近纪以来凹陷主力源岩生烃峰期与新构造运动的同步耦合,为渤海大型浅水三角洲成因的优质储层油气成藏创造了优越条件,可以形成大型油气田。因此,重视并充分挖掘渤海浅水三角洲储层类型油气藏的勘探潜力将是追求浅层优质油藏、进一步增储上产的方向所在。     

江苏潮滩沉积物激光粒度仪与移液管-筛析分析结果的对比

激光粒度仪的广泛应用带来了与历史数据的对比问题,因此需要建立激光粒度仪与早期分析结果之间的关系。根据江苏海岸潮滩沉积物样品的激光粒度仪和移液管-筛析法分析,对粒度参数、粒度组分等进行了对比,对两种方法的差异进行了分析。结果表明,对于江苏潮滩沉积物粒度参数中平均粒径的激光粒度仪与移液管-筛析分析结果之间有良好的线性关系;筛分法测得的粗颗粒物质较激光法偏少,而移液管法法测得的细颗粒物质较激光法偏多;将样品分类之后再进行两种方法所获粒度参数的回归分析,相关性得以提高,说明不同粒度组成的沉积物对分析结果的对比有不同的影响。两种方法之间的换算关系不仅与研究区域有关,而且与沉积物本身的粒度组成有关。     

BTOPMC模型与新安江模型在史河上游的应用比较研究

介绍了一个由TOPMODEL发展而来的基于栅格的分布式水文模型--BTOPMC模型.选取史河流域黄泥庄水文站以上集水面积为研究区域,在空间分辨率为30秒的数字高程模型数据基础上构建数字流域水系,基于IGBP全球陆面土地覆被数据以及FAO全球数字土壤数据运用BTOPMC模型和新安江模型分别对黄泥庄站1982年到1987年的日径流过程进行模拟.采用模拟与实测洪量比和确定性系数对两个模型的模拟结果进行比较分析.结果表明两个模型都能很好地模拟日径流过程,新安江模型有更好的模拟效果.     

Matlab遗传算法工具GUI率定马斯京根模型参数

本文针对传统及改进马斯京根洪水演算模型,利用简单易行的Matlab遗传算法工具(gatool)GUI进行模型参数最优估计,获得不同优化准则下的模型参数,并进行检验.结果表明用Matlab遗传算法工具GUI优选改进后的马斯京根模型参数,收敛能力强、计算时间短、所得演算流量更接近实际.     

基于BP神经网络的抚河水环境质量评价研究

水环境质量评价中.评价因子和评价等级之间是一种复杂的非线性关系.人工神经网络权重因子可以通过学习自动调节,不需要人为设置权重,能较好的处理复杂的非线性关系.通过构建基于BP(反向传播)算法的人工神经周络模型.对抚河水质进行评价.评价结果与模糊聚类方法得出的结果进行对比可发现,神经网络法可以客现、准确的得出评价等级,同时还可以分析出同一类别河段污染程度的不同,实例证明它是一种较好的水环境质量评价方法.     

济南岩溶地下水化学成分的形成

本文研究济南岩溶排泄区地下水化学成分的形成。先用Cl-和NO3-浓度作为示踪剂分析补给区的大气降水输入,鉴别出西郊和平安店排泄区地下水没有被明显污染,市区和东郊排泄区地下水受到明显污染,污染主要来自当地浅层地下水或近地面土层。之后,利用西郊排泄区的测试数据进行了横向径流带的水-岩作用定量分析,与示踪剂研究结果一致,市区和东郊排泄区地下水被明显污染,同时提出地下水在径流过程中发生脱白云石化过程的趋势线。     

基于Mindlin理论Winkler地基参数的Kalman滤波识别

提出了Winkler地基参数的Kalman滤波识别方法。引入Mindlin理论后,推导了Winkler地基上板的控制微分方程。利用Fourier变换,推求了Winkler地基上简支板的Fourier闭式解。推导了Winkler地基参数的Kalman滤波方程,研究了Winkler地基参数的Kalman滤波识别的具体计算步骤。研究表明,运用Kalman滤波理论进行Winkler地基参数的识别,能有效地估计Winkler地基参数;Winkler地基参数的滤波收敛速度和精度受地基参数初始值选取和位移实测资料的影响,且Kalman滤波理论也可用于其他地基模型地基参数的识别。     

河流集合预报方法(ESP)在水资源中长期预测中的应用研究

中长期径流预测是水文水资源研究领域中的一项重要内容,为水资源规划管理及可持续利用、防汛抗旱、水库调度与发电计划制作、工农业用水计划编制等提供科学依据,对国民经济发展具有十分重要的意义.但由于大气圈极其复杂,水文要素并非仅是气象强迫输入的函数.它还受流域基本特性,前期来水以及人类活动等诸多因素的影响,中长期径流预测在其计算中存在着多种不确定性.因此,中长期径流预测一直是水文预测研究中难度较大的课题之一.本文引入河流集合预报方法(ESP),以丹江口水库为应用实例,利用水文气象历史资料和新安江水文模型,预测分析水库2007年10月份每旬的平均入库流量及概率分布统计,并经与实测流量过程对比分析,满足水库运行调度需求,为水库发电计划制作提供了可靠依据.     

基于分布式水文模拟的三峡区间洪水预报(Ⅰ)——模型构建及验证

长江三峡区间因暴雨形成的洪水峰高量大,对三峡水库的防洪安全和运行调度的影响很大.本论文依据三峡地区的地形地貌特征,采用基于GIS的机理性分布式水文模型,来模拟三峡区间入库洪水,以尽量减少洪水预报中的不确定性.利用近期建成的78个自动雨量站网监测的小时降雨信息作为模型的输入,对模型参数进行了率定和验证,结果表明:大多数洪水过程的模拟精度较好,但也有的模拟结果较差,其中降雨信息缺失是洪水预报不确定性的主要来源.     

基于AGA的SVM需水预测模型研究

需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度.