基于测深数据的胶州湾底质类型估计方法

探讨了基于高精度多波束水深数据的底质分类方法。对高精度水深数据按一定采样窗口单元提取统计特征;利用聚类分析方法对采样窗口单元进行分类;将分类结果与表层沉积物底质调查结果以及声纳分类结果相对比,发现三者具有一致性。此方法可以用来识别基岩、砾石、沙和粘土等底质类型。     

广西沿岸主要海湾水质和底质环境分析与评价

对1996年夏季和冬季2个航次广西近岸主要港湾的水质和底质监测结果进行分析与评价。结果表明，港湾的水质状况较好，大部分区域的油类和重金属含量均低于一类海水标准；底质受到的污染较轻。     

9810号台风期间厦门近岸海域磷的分布特征

于1998年10号台风期间及台风解除后一周内，对九龙江口和西海域表层水中总磷（TP）、溶解态无机磷（DIP）、溶解态有机磷（DOP）、颗粒态磷（PP）、颗粒态无机磷（PIP）和颗粒态有机磷（POP）进行了为期9d（10月26日至11月3日）的现场观测。根据观测结果，讨论了台风对上述各形态磷的分布特征的影响，认为台风伴随的增水、入海径流量的骤增和底质再悬浮的加剧导致表层水体中各形态磷含量的短期增加。     

表层系列采泥器生产过程中的工艺设计和工艺保障

本文主要介绍了三种系列采泥器在加工生产过程中的工艺设计及工艺保障。     

基于浅地层剖面数据和改进地声模型的底质反演方法

浅地层剖面仪发射的声脉冲能够穿透海底面进入沉积层内部,其回波中携带了丰富的底质信息。地声模型是底质声学与物理性质关系的数学描述,广泛用于海底声学与地声反演研究。本文通过对浅地层剖面数据的处理、解译得到海底反射系数,与考虑底质松密影响的改进Biot-Stoll模型相结合,提出底质反演新方法并开展实例验证。研究结果表明：通过对浅地层剖面原始记录的读取、解译,提取反射波振幅,并结合设备声源级,可有效求取海底反射系数。通过引入相对密度改进孔隙度计算公式,进而在基于Biot-Stoll模型构建海底反射系数和底质平均粒径关系过程中进一步考虑了底质松密的影响。基于山东威海某海域及文献的算例均显示,本文提出的改进地声模型可缩小底质反演与实测结果之间的相对误差、提升基于浅地层剖面数据的海底底质地声反演精度。     

基于Burger’s蠕变模型的采矿车行驶海底稀软底质下陷研究

在陆地矿产资源日渐枯竭的今天,深海矿产资源已成为全球各个国家争相开采与利用的焦点,深海采矿车是实现深海矿产资源开采的重要装备。海底稀软底质是一种承载力与抗剪强度极低的特殊底质,在采矿作业中,深海稀软底质的物理力学特性直接影响采矿车行走的稳定性。文章选取Burger’s接触模型作为深海稀软底质的本构模型,对某海域海底稀软原状土开展室内三轴试验,通过PFC3D颗粒流数值模拟实验对比实际三轴试验,对稀软底质的Burger’s蠕变模型进行参数标定,同时依据标定结果改变相应参数,针对5种不同底质条件的工况,建立海底采矿车的数字仿真模型,模拟各工况下采矿车在不同行驶速度时的下陷深度。结果显示,下陷深度会随行驶速度呈非线性变化,在一定范围内随着行驶速度的增大而减少并逐渐趋于稳定。同时结果还表明,该区域海底稀软底质具有更高的黏粒含量（38.1%～48.4%）、含水率（88.13%～137.79%）和压缩性（压缩系数：1.86～3.73 MPa-1,压缩模量：1.26～2.13 MPa）,具有更低的密度（1.3～1.5 g/cm3）和强度特性（贯入阻力：0.19～1.32 N,黏聚力：3.7～6.9 k...     

海洋底质类型图矢量化智能制作技术研究

海洋底质类型图是海洋学研究重要的基础图件之一。针对现有海洋底质类型图制作方法存在的问题,本文利用随机森林算法,对作图数据网格点处的底质类型进行预测,并基于ArcGIS矢量操作功能改进了底质类型面要素生成与平滑方法,解决了常规成图方法存在的锯齿状边界、后期修改不方便等问题,开发了海洋底质类型图矢量化智能制作技术。利用渤海区域沉积物粒度数据开展应用试验,结果表明,在缺乏沉积物组分信息的情况下,该方法可以获得较好的制图结果,具有一定的实用价值,是对传统底质类型图制作方法的补充与改进。     

渤海湾南堡海域潮流动力地貌特征

渤海湾南堡海域的潮流动力地貌特征较为复杂.近几年随着冀东南堡油田的开发,在南堡近岸海域兴建了3个较大的人工岛,研究该海域的潮流动力地貌特征将会对该海区的人工岛建设等工程具有重要意义.利用实测的该海区的潮位、海流、侧扫声纳、底质取样等资料,对南堡油田3个人工岛所处海域的潮流地貌特征进行了研究和分析,推测测区内沙坝的运移特...     

基于K-L变换的自组织竞争神经网络在海底底质分类中的应用

针对海底质地的特点,利用灰度纹理共生矩阵作为特征参数,K-L变换对海底底质图像进行降维,采用自组织竞争神经网络对图像进行自动分类,对各分类方法精度进行对比。以海底侧扫声纳图像为例,通过实测数据验算,取得理想的效果。     

改进区域生长算法的海洋航道浅剖底质层界智能识别

海底勘测对海洋资源开发利用保护、海洋工程建设和国防安全等具有重要意义,浅地层剖面仪是一种能够勘测海底浅表层底质分布的声学设备,目前剖面仪的底质识别精度取决于操作者的主观性,可靠性较差,为提高效率和解译精度,需进一步研究底质层界自动识别模型。本文提出了适用于海底底质层界识别且不需要人工干预的区域生长改进算法,即在灰度映射和噪声剔除研究的基础上,研究根据迭代最大类间差算法提取图像层界骨架信息,将骨架信息作为初始生长点位,以流变特性修正生长指向,结合灰度加权映射曲线和峰谷波长约束生长邻域,通过本文算法分割层界,提取边缘、连接成线,从而实现海底底质层界识别。连云港港航道浅剖实测数据试验证明,本文算法能够有效识别底质层界,且识别精度达到厘米级,满足海底底质解译分析要求。