基于改进变权模型的煤层底板突水危险性评价

在目前煤层底板突水评价模型中,变权模型解决了常权模型中权重不变所导致的主控因素指标值被其他指标中和的问题,凸显了主控因素指标值突变的控制作用特征。但变权模型中状态变权函数区间划分不符合正态分布规律,同时,调权参数的确定过于繁琐。针对此,对现有变权模型进行改进,首先将状态变权函数区间由四段式,调整为符合正态分布的三段式,即惩罚区间、不惩罚不激励区间、激励区间。其次,通过分析主控因素指标值归一化累积频率确定变权区间阈值,并分别选取累积频率界限值25%、75%对应值作为各区间的阈值d_j1、d_j2。最后,通过对调权参数赋初值、微调整,确定最终调权参数,从而构建煤层底板突水的变权评价模型。以三交煤矿5号煤层为例,应用改进的分区变权评价模型对目标煤层底板突水脆弱性进行评价,并与常权评价模型评价结果进行对比分析,发现突水危险区整体分布趋势一致,但局部断层突变处存在明显差异,表明变权模型有效凸显了断层对突水的控制作用,较好地刻画区域底板突水情况,较符合实际。     

压裂煤储层气水两相流模型及煤层气产量分析

水力压裂是促使煤层气增产的关键技术,研究压裂煤储层中的气水两相流特征具有重要意义。以鄂尔多斯盆地大宁-吉县区块2 000m以深的8号煤层为研究对象,建立了研究区COMSOL软件下的模拟模型,基于储层物性参数和煤层气井排采参数,得到了与实际产量较接近的日产气量和日产水量。研究表明,排采过程中储层压降范围是以井口为中心,从压裂区逐渐向未压裂区扩展的近似椭圆形区域,椭圆长短轴分别沿水力压裂区域的长短边方向,压裂区压降速度远大于未压裂区。压裂区大小和井底流压变化特征对煤层气井产量产生重要影响,扩大压裂区有利于煤层气井稳产阶段日产气量提升;排采阶段井底流压的大幅波动和台阶式下沉会导致煤层气井后期产量的下降。     

基于无人机高光谱棉田土壤含水量反演研究

以兵团农六师共青团农场示范园棉田为研究区域,采集无人机高光谱数据、土壤含水量及棉花叶片光谱数据,分析土壤含水量与叶片光谱特征相关性,构建地面高光谱与无人机高光谱土壤含水量反演模型。基于两种数据源相同采样点光谱曲线特征对比分析结果,对无人机高光谱土壤含水量反演模型进行优化校正,实现地面研究成果与航天/空遥感数据结合,为无人机高光谱遥感技术在精准农业中的应用提供思路和方法。     

基于熵值法的四川省综合气候舒适度订正

基于近50 a四川省33个国家地面气象站的逐日观测资料,利用熵值法、距离法和百分位法,针对不同台站的海拔差异,对四川省气候舒适度进行了有效订正,并建立了气候舒适度指数在不同季节的预报模型。结果表明：（1）从未订正的综合气候舒适度指数看,除川西高原部分地区外,春、秋季四川省均为较舒适或舒适;除盆地东部部分地区外,夏季四川省由于天气凉爽,气候舒适度较好;冬季四川省气候普遍偏冷,大部分地区较不舒适;春、秋和冬季舒适地区多集中在四川盆地。（2）海拔高度对气候舒适度影响较大,海拔订正后的综合气候舒适度指数总体呈由高原山地向盆地逐渐增大的分布特征,即人体感觉由高海拔到低海拔变得逐渐舒适,达州万源市为四川省春、夏、秋季人体体感最舒适地区。（3）不同季节气候舒适度的影响因素存在显著差异,必须对应选取适宜的物理因子构建预报模型。     

贵州省降雨型滑坡预警预报模型2020年应用检验分析

基于概率拟合曲线的贵州省降雨型滑坡预警预报模型,利用降水预报数据和实况数据对2020年强降水背景下的27次降雨型滑坡事件进行预警预报,从两个方面检验了该模型的业务实用性。结果表明：利用降水预报数据开展降雨型滑坡预警预报,提前3 d和提前1 d的效果优于提前2 d,其准确率均为63%,具有一定的业务实用性;利用降水实况数据开展降雨型滑坡预警预报,滑坡实际发生的位置与模型预警预报中可能性较大以上的区域吻合度较高,进一步验证该模型具有一定的准确性和实用性;能否准确把握降水强度和落区是影响降雨型滑坡预警预报准确率的关键因素。     

大型GNSS观测网的并行计算

CGCS2000精化及其全球拓展需要采用最新的模型,处理长期积累的大型GNSS观测网数据,大型GNSS网联合、快速和协同解算是空间基准精化、维持与服务的重要技术方向.在大数据技术背景下,以并行计算、云计算为代表的高性能计算技术逐渐成为大规模数据处理的首选方法.针对海量、多源、异构GNSS数据在解算处理与平差分析等方面面...     

基于机器学习的区域工程地质分层思路与方法研究

传统的地质分层方法通常依赖于人工解释和经验判断,存在过程繁琐、工作量大、受人为因素影响较大等缺点。本文旨在研究基于机器学习的区域工程地质分层的思路与方法,将地层分层问题转换为地质体空间单元的序列到序列预测任务及地质属性特征分类任务,以提高地质分层的准确性和效率。本文在对工程地质原始数据开展深入研究的基础上,提出采用深度学习方法对静力触探试验数据进行地质分层的训练和预测,通过分类算法对取土孔土样进行分层,并定量评价了相关算法的适用性。通过对比传统方法和机器学习方法的结果,验证了机器学习在地质分层中的优势。本研究为区域工程地质研究提供了一种新的地质分层思路,具有重要的实践意义。     

InSAR数据约束的2020年西藏定日Mw5.7地震源模型及构造意义

2020年3月20日,处在北喜马拉雅断裂与申扎一定结断裂交会区的西藏定日发生Mw5.7地震,此次地震发震断层源模型的研究对于认识该地区的复杂地质构造具有重要意义.本文利用升、降轨Sentinel-1A星载SAR数据,通过合成孔径雷达干涉测量(InSAR)处理获得了地震引起的地表位移场,其中,雷达视线方向(LOS)最大地...     

基于仿射变换的数字影像内定向的误差控制分析

数字化摄影测量生产中的误差来源众多,尤其是系统误差常常很突出。针对这个问题,首先深入分析了附有未知数的仿射变换控制模型参数的误差估计,然后利用误差传播定律和误差综合原理,推导出了任意非检控点经仿射变换后输出数据精度的计算公式,并通过数值分析从理论上验证了用四个角框标进行数字影像内定向是最佳误差控制方案。     

基于ArcEngine的数字高程模型更新方法研究

采用COM技术,以ARCENGINE所提供的类库和凸包算法,实现了数字高程模型(DEM)数据更新的边界检测和利用矢量地形数据采集更新数字高程模型数据的方法。保证了数字高程模型数据的精度,可以满足数字高程模型的现势性需求。