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浅层地下水人工回灌应用于上海市工程性地面沉降防治的试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
上海地面沉降主要由过量开采地下水资源和大规模工程建设等因素共同影响,工程性地面沉降引起的地面沉降漏斗严重影响了周边地区生命线工程的建设及运营安全。通过开展试验研究,将深部承压含水层中应用成熟的地下水人工回灌技术引入浅部含水层中,但由于浅部含水层砂层结构及水动力条件与深部含水层差异较大,回灌工艺及方法也存在差异。本次试验工作中,改进了地下水人工回灌工艺流程,并通过同步地面形变监测分析了浅层地下水人工回灌对控制地面沉降的作用效果。结合上海地区实际地层特征以及各种回灌工艺的实际效果,评价了浅层地下水人工回灌技术在防治工程型地面沉降中推广应用的可行性及适用性。 相似文献
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基于ANN与GIS技术的区域岩溶塌陷稳定性预测———以桂林西城区为例 总被引:6,自引:0,他引:6
岩溶地面塌陷是岩溶区常见的一种地质灾害, 塌陷区域预测是进行国土规划、资源开发与灾害防治的必要工作.由于岩溶塌陷的影响因素众多且相互作用, 发展过程复杂, 加之各评价因子的数值获取困难, 致使长期以来塌陷区域定量预测成为一个难以解决的课题.现行的区域预测模型不能描述塌陷形成模式的非线性特征, 也难以克服评价因子权重确定过程中人为经验因素的影响.神经网络技术的自学习、自适应与高度非线性映射特点显示了其在塌陷区域预测领域中应用的前景.根据研究区内地面塌陷空间聚集分布的特征, 提出了不同因子组合条件下塌陷发生可能性的定量化方法, 结合选定的评价因子类别确定了神经网络预测模型的结构, 利用312个塌陷点样本中的292个进行网络训练, 余下的20个样本的校验结果表明该模型具有较高的可信度.运用GIS技术将研究区进行评价单元划分, 并获取各评价因子的取值, 输入到训练好的网络中进行预测.将各单元的输出值进行归并处理后得到研究区岩溶塌陷的稳定级分区图. 相似文献
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