基于多方法的煤层底板突水危险性评价

选择平顶山煤田二矿、十矿和十二矿51个钻孔的隔水层厚度、断层复杂程度、含水层水压、含水层单位涌水量、采高5个因素为评价因子,以层次分析法和灰色关联分析法计算的常权权重为基础,应用变权理论确定各指标因子的变权权重;分别利用物元可拓法、模糊可变集理论、突变理论、模糊综合评价法,对煤层底板突水危险性进行评价并确定突水危险性等级。与实际开采情况的对比分析证明,模糊可变集理论是最适宜研究区的底板突水危险性评价方法,评价结果与开采实际较为吻合。模糊可变集理论的评价表明,二矿、十矿、十二矿带压区内安全区占比分别为4.08%、14.30%、0,低威胁区占比分别为76.91%、83.14%、85.78%,高威胁区占比分别为19.01%、2.56%、14.22%,研究区内暂无危险区。      

《岩土工程技术》杂志社论文著作权转让书

《岩土工程技术》杂志社:全体作者同意将本文(题目:)著作权中的汇编权、发行权、印刷版和电子版的复制权、翻译权、信息网络传播权在全世界范围内转让给《岩土工程技术》杂志社。未经《岩土工程技术》杂志社书面许可,我(们)不会授权他人以任何形式汇编、转载、出版本文的任何部分。我(们)保证本论文为原创作品、无一稿两投,并且不涉及保密及其他与著作权有关的侵权问题。若发生一稿两投、侵权、泄密等问题,一切责任由我(们)负责。     

基于3DEC特厚水平煤层开采地表裂缝分布规律研究

针对我国中西部某矿区的特厚水平煤层综放开采导致的沉降变形、地表裂缝等问题,本文在总结该矿区各工作面地质采矿条件的基础上,结合以往沉陷预计中岩层岩块物理力学参数的选取原则,以摩尔-库伦塑性模型作为计算模型,采用离散元3DEC数值模拟的方法,分析了煤层开采后的地表下沉和水平变形情况。同时,本文结合实地采集的裂缝和塌陷区数据,对开采后上覆岩层垮落情况及裂缝发育情况进行研究,总结出该煤矿水平特厚煤层开采后地表裂缝的分布规律和地表移动变形规律,对该煤矿的生产和开采具有指导意义。     

Application of Organic Inclusions in Offshore Oil—Gas Exploration

Studies of organic inclusions from the offshore oil and gas fields provide much information about the number of times,temperature,depth,time and phase state of oil-gas migration,as well as about the composition of organic inclusions.On the basis of the type,character,composition and distribution of organic inclusions in the Zhu-Ⅲ Depression at the Pearl River Mouth,information can be developed about the source rocks of oil and gas,and their evolution and migration.     

“野外地质掌中宝”系统的及其应用

“野外地质掌中宝”系统是以Ｗｉｎｄｏｗｓ ＣＥ为软件平台,以掌上电脑为硬件载体, 适用于野外地质勘探和国土资源调查的便携式工作平台。它包括前端工具软件包、后台伺服处理子外地质勘探和国土资源调查技术的一次重要实践,它的研制成功将为野外地质工作才提供面向２１的高效、实用、方便的现代化工作平台。     

人类移动数据生成方法：研究进展与趋势探讨

人类移动行为与交通、传染病、安全应急等现实应用息息相关。尽管现代信息和通信技术发展使得采集大规模个体移动定位数据成为易事,但涉及个人隐私又存在冗余、缺失和噪声的原始轨迹数据在实际中的可得性和易用性仍有很大局限。通过建模方式生成个体轨迹数据和群体移动数据,使其在统计层面接近并在应用层面可替代真实数据,是值得尝试的解决思路。本文面向个体轨迹数据生成和群体移动数据生成两大研究主题,将生成方法分为基于机理模型的方法和基于机器学习的方法,对其研究进展进行了系统总结,并探讨了其发展趋势和所面临的挑战。本文提出,未来人类移动数据生成方法研究需要多学科深度交叉共同探索人类移动行为底层机制、关注机理模型与机器学习耦合建模、借助生成式人工智能与大语言模型前沿技术、平衡生成数据可用性与隐私保护效果、强调空间泛化与迁移学习能力、控制模型训练与使用成本等。本文认为,人类移动过程是典型的人地交互过程,地理信息科学应在吸纳计算机科学、统计物理学、复杂性科学等多学科理论方法的基础上,充分发挥本学科特色,将空间依赖、距离衰减、空间异质性、尺度等地理空间效应显式纳入建模过程,提升模型性能及合理性。     

通过软硬变化检测识别冬小麦

提出一种软硬变化检测的作物识别方法 SHLUCD(Soft and Hard Land Use/Cover Change Detection Method)。该方法利用多期遥感影像能够有效表达作物的生长物候特征,以达到在离散变化区(即纯净像元区,包括完全转换成作物的突变区域和非作物区域)和连续变化区(即渐变区,混合像元区,是部分转化为作物的区域)准确进行作物的识别。在北京市选择一个研究区,以冬小麦为研究对象,选用2011年10月6日(播种期)和2012年4月16日(拔节期)两期环境减灾1号卫星影像,分别采用硬变化检测方法 HLUCD(Hard Land Use/Cover Change Detection Method)、软变化检测方法 SLUCD(Soft Land Use/Cover Change Detection Method)和SHLUCD进行冬小麦的识别。实验结果表明:在不同尺度窗口下,SHLUCD较传统方法表现出较明显的优势,具有更低的均方根误差RMSE(SHLUCD为[0.14,0.07],HLUCD为[0.15,0.07],SLUCD为[0.16,0.08])和偏差bias(SHLUCD为-0.0008,HLUCD为-0.007,SLUCD为0.014)和更高的决定系数R2(SHLUCD为[0.68,0.86],HLUCD为[0.62,0.86],SLUCD为[0.60,0.86])。针对冬小麦突变区域、冬小麦渐变区域和非冬小麦区域分别进行评价,表明SHLUCD识别精度接近各区最佳的识别方法,进一步验证了SHLUCD的灵活性和适用性。SHLUCD方法在离散变化区能够通过土地覆盖类型状态变化来有效地识别出冬小麦,在连续变化区可识别出土地覆盖的状态变化程度定量表达冬小麦的丰度,是其他作物多时相遥感变化检测的前期实验基础。     

四元数的基本概念与向量旋转的欧拉公式

为方便理解四元数,首先针对两个相互平行或垂直的向量,定义它们之间的一种不可交换乘积,命名为格拉斯曼乘积,同时约定这一不可交换积满足分配律。由此,进一步给出任意两个向量之间格拉斯曼积的具体表达式,并引出四元数的概念和运算法则。从理论上证明,任意四元数都可表示为两个向量之间的格拉斯曼积,并可以利用单位四元数的正交变换来表示向量旋转的欧拉公式。     

基于移动智能设备数据的深圳市商业零售中心网络的演变特征

近期学界涌现了很多利用兴趣点等新数据从供给端探究城市商业空间结构演变的研究。从需求端出发,基于移动智能设备位置大数据平台提供的深圳市购物中心地理围栏到访数据,旨在刻画海量消费者行为,分析各购物中心集聚区的客源网络竞争关系,透视高密度城市化区域与存量开发背景下的城市商业零售景观。研究发现,深圳市核心区多个购物中心集聚区连绵成带,能级持续提升,辐射扩展到全市区域,突破了原来规划的多中心组团的结构;随着核心区就业人口向外疏散和郊区轨道交通建设的支撑,外围涌现了很多新兴的高等级消费热点集聚区;在远郊还存有相对独立、较低等级的购物中心集聚区;不同层次的网络化特征显示出城镇化在深圳市域范围内推进的节奏时差,也对下半场城镇化的高质量发展提出了均衡、同步与补短板的政策需求。     

GF-2在城市绿地分类及景观格局度量中的应用

城市植被是维护城市生态系统平衡的重要组成元素,不同类型的植被具有不同的生态服务效益,然而基于植被精细分类的城市绿地景观格局度量研究较少。因此本文以北京城市副中心为研究区,使用夏、冬两季GF-2卫星遥感影像,基于随机森林特征优选和面向对象分类,划分了植被类型,并在此基础上使用景观指数法和移动窗口法分别度量了功能区尺度和栅格尺度绿地景观特征。研究结果表明：针对GF-2数据,使用多尺度分割后影像对象的光谱、纹理特征可以有效地提取植被信息;不同时相的影像能反映各类型植被的物候特征,相比于单时相数据,其分类精度更高,达到了87.7%;各功能区绿地景观格局特征差异较大,城市绿心拥有最丰富的植被且分布集中,商业区植被覆盖度和多样性均较低,绿地景观破碎;北京城市副中心景观多样性及各类型植被分布特征的空间差异显著,当前副中心绿地景观格局已形成规划的基本轮廓,但城市绿心和老城区公共绿地的建设仍有不足。研究探明了北京城市副中心绿地建设现状,证明了国产GF-2卫星在城市生态环境监测中具有较高的应用价值,有助于推动GF-2在城市生态环境领域的应用,并为副中心建设中的绿地系统监测和优化提供参考。