磁矢量三维反演技术在深部铀矿勘查中的应用前景探讨

磁矢量三维反演是近年发展起来的磁反演技术,能三维显示地下不同磁性体的空间展布,国外在磁性矿产勘查方面应用效果明显,开展该方法在铀矿勘查中的应用研究,可为寻找隐伏铀矿提供方法技术参考。文章简要介绍了磁矢量三维反演的基本理论,在此基础上选择龙首山铀成矿带中段新水井-芨岭地区的航磁数据分析其在碱交代型铀矿勘查中的应用效果,并利用二连盆地锡林浩特地区的航磁数据探索其在古河道型铀矿中的应用效果,探讨了将该技术应用于深部铀矿勘查的前景。结果表明:在碱交代型铀矿勘查中,磁反演结果可以较好地定位深部岩性界面这一有利找铀环境的空间位置;在古河道型铀矿勘查中,磁反演可以分辨出局部隆坳格局,缩小寻找深部古河道发育有利地段的范围。磁矢量三维反演可为寻找深部有利铀成矿环境提供地球物理参考,值得推广应用。     

几种梯度场计算的数值算法及其地学应用

梯度作为标量场在空间上最重要的微观变化特征,能较好地反映其在空间上的变化趋势。本文介绍了中心差分算子、相邻梯度因子和Sobel梯度算子三种梯度数值算法。以点电荷在三维空间中产生的电势场构造了一标量场,通过理论公式求解了其梯度值,并将理论梯度值与三种数值算法的结果进行了对比与统计分析,验证了三种梯度数值算法的有效性和适用性。结果表明,排除场源的影响后,Sobel梯度算子相较其它两种数值算法更逼近于理论梯度值。最后,利用Sobel梯度算子求取了某铜矿区可控源音频大地电磁法(CSAMT)三维视电阻率场的梯度场,用梯度场刻画了视电阻率在空间上的变化趋势,提高了对三维地下空间的电性分布规律和地质情况的认识。     

Spectral and Multiscale Signal-to-Noise Thresholding of Spherical Vector Fields

The basic concepts of spectral and multiscale selective reconstruction of (geophysically relevant) vector fields on the sphere from error-affected data is outlined in detail. The reconstruction mechanism is formulated under the assumption that spectral as well as multiscale approximation is well-representable in terms of only a certain number of expansion coefficients at the various resolution levels. It is shown that spectral denoising by means of orthogonal expansions in terms of vector spherical harmonics reflects global a priori information of the noise (e.g., in form of a covariance tensor field), whereas multiscale signal-to-noise thresholding can be performed under locally dependent noise information within a multiresolution analysis in terms of spherical vector wavelets. An application of the multiscale formalism to Earth's magnetic field determination is presented.     

粘弹性介质地震波传播特征及反射特征研究

理想弹性介质并不能解决许多复杂的实际问题。在实际介质中,地震波的传播过程存在吸收作用,使地震波能量发生了损耗、频带变窄、相位延迟、频率降低,尤其是高频部份。这种特性可以用传播矢量和衰减矢量来表示,衰减矢量越大,介质的吸收越强。这里通过引入广义平面波、纵横波品质因子以及衰减角,利用应力应变关系和连续性条件,推导了粘弹性介质精确的Zoeppritz方程,并通过求解精确的Zoeppritz方程,分析了粘弹性介质中传播矢量、衰减矢量、纵波反射系数、转换波反射系数与频率、衰减角、入射角、品质因子、速度等物理量之间的关系,详细地了解了粘弹性介质中地震波传播特征及反射特征,为粘弹性介质中储层预测问题的研究提供了理论基础。     

基于粒子群算法优化小波支持向量机的岩土力学参数反演

常用的确定岩土力学参数的方法有原位测试和室内试验两种,但都存在一定的局限性,参数选择的合理与否,对设计计算及数值模拟分析结果的有效性影响很大。支持向量机法在理论基础和求解算法方面都具有明显优势,为确保岩土力学参数取值的合理性,采用支持向量机法对岩土力学参数进行反演。先通过小波分析理论构造出支持向量机的核函数,再用粒子群算法(PSO)分别优化Morlet小波、Mexico小波和RBF函数的支持向量机模型参数,通过小波支持向量机模型建立反演参数与沉降值间的非线性映射关系。根据正交试验和均匀试验对需反演的岩土力学参数进行设计,结合有限元软件进行计算分析,得到学习样本和测试样本。分别采用Morlet小波、Mexico小波和RBF函数得出的预测结果和原始数据进行对比分析,发现采用Morlet小波核函数预测效果更佳。使用Morlet小波核函数预测的参数输入到Midas模型中计算建筑物最终沉降量,比较计算值与实际监测值,其相对误差不超过8.1%。研究结果表明,该方法在岩土工程参数的反演中具有良好的应用价值,对今后岩土力学参数的确定及校核提供了一种新方法。     

三维高频远场平面波电磁勘探中的E_z研究

随着电磁探测的发展,三维精细勘探为复杂地质模型的分析提供了有效工具,为了更精细地研究大地介质的特性,利用三维矢量有限元模拟分析了三维异常模型的Ez、Hz分量的响应特征。Ez分量对界面异常敏感,在界面处存在突变;Hz分量则在界面处不存在突变,但界面处出现Hz分量极值,对异常体的变化也有一定的灵敏度。同时,进一步提出采用上下两个测点的数据比值进行归一化处理来获得稳定的传输函数。     

基于聚类分析的边坡稳定性研究

在边坡稳定性分析中,滑面搜索方法对于得到边坡的稳定性系数至关重要。现今两种常用的边坡稳定性分析方法,极限平衡法以及强度折减法,可以得到极限应力状态下边坡的潜在滑面。而为了评价边坡在当前应力场下的稳定性,提出一种基于聚类分析概念的滑面搜索方法。这种方法综合考虑了边坡各点的位移以及点安全系数,采用K均值聚类法将具有相近性质的点进行分类,把边坡体分为潜在危险区以及稳定区。潜在危险区的边界即为边坡在当前应力状态下的潜在滑面,并运用矢量和方法计算得到其稳定性系数。采用上述方法对3个算例进行验算,并与极限平衡法以及强度折减法进行对比。结果表明：（1）基于聚类分析的边坡稳定性评价方法具有较好的合理性和可靠性;（2）当边坡处于临界状态附近,通过聚类分析得到的潜在滑面与其他两种方法得到的滑面基本一致;当边坡处于较稳定状态时,当前应力状态下的潜在滑面要比强度折减法得到的滑动带范围要更深更广,但求出的稳定性系数也较高;当存在软弱夹层时,矢量和计算出的滑面更为陡峻,稳定性系数比其他两种方法的结果要小。     

How do machine learning techniques help in increasing accuracy of landslide susceptibility maps?

Landslides are abundant in mountainous regions.They are responsible for substantial damages and losses in those areas.The A1 Highway,which is an important road in Algeria,was sometimes constructed in mountainous and/or semi-mountainous areas.Previous studies of landslide susceptibility mapping conducted near this road using statistical and expert methods have yielded ordinary results.In this research,we are interested in how do machine learning techniques help in increasing accuracy of landslide susceptibility maps in the vicinity of the A1 Highway corridor.To do this,an important section at Ain Bouziane(NE,Algeria) is chosen as a case study to evaluate the landslide susceptibility using three different machine learning methods,namely,random forest(RF),support vector machine(SVM),and boosted regression tree(BRT).First,an inventory map and nine input factors were prepared for landslide susceptibility mapping(LSM) analyses.The three models were constructed to find the most susceptible areas to this phenomenon.The results were assessed by calculating the receiver operating characteristic(ROC) curve,the standard error(Std.error),and the confidence interval(CI) at 95%.The RF model reached the highest predictive accuracy(AUC=97.2%) comparatively to the other models.The outcomes of this research proved that the obtained machine learning models had the ability to predict future landslide locations in this important road section.In addition,their application gives an improvement of the accuracy of LSMs near the road corridor.The machine learning models may become an important prediction tool that will identify landslide alleviation actions.     

峨嵋山地区块体图的计算机绘制

本文介绍了用计算机辅助设计软件AUTOCAD与三维动画软件3DMAX来绘制峨嵋山地区块体图的方法，以此为例子讲述了将地形图改画面三维图的具体操作步骤，并进一步论述了用计算机绘制块体图的方法有着广泛的应用及其实用价值。     

地下管线探测的基本原理及解释方法研究

本文较详细地讨论了电磁直接探测法探测地下管线的基本原理和解释方法;提出了一种新的求解管线位置和深度、并给出探测结果可信度的向量交绘法。现场提供高可信度的结果;对管线探测仪器设备及应用效果作了介绍。