一次较强飞行颠簸的成因分析及对策

分析了一次导致飞行颠簸的天气过程 ,其结果表明 ,导致飞机出现较强颠簸的主要原因是低空急流及其垂直风切变 ,并提出利用小球测风资料可有效地短时预报飞行颠簸 ,有效地预报飞行颠簸事故的发生。     

灰色最小二乘支持向量机在滑坡变形预测中的应用

结合灰色系统思想与最小二乘支持向量机构成灰色最小二乘支持向量机,根据目前灰色模型与最小二乘支持向量机结合的方法,提出并联型、串联型和残差型三种预测模型的结构.将上述三种灰色最小二乘支持向量机模型用于对三峡库区石佛寺滑坡垂直位移进行预测,模型精度和预测结果比较理想,优于单一预测模型.试验表明:灰色最小二乘支持向量机可提高预测精度,用于滑坡变形预测是有效可行的.     

露天矿矿坑涌水量预测计算实例

矿坑涌水量预测计算,是矿山水工环工作的重点。不同的矿山具有不同的边界条件,条件不同计算方法不同,按照《矿坑涌水量预测计算规程》(DZ/T0342—2020),有6种基本方法。以西藏某露天矿为例,通过野外收集的有关水文地质参数,进一步作水文地质条件概化、建立模型,选择与之相适应的水均衡法,进行露天矿矿坑涌水量预测计算,为详查阶段的地质报告提供了详实的基础数据,计算结果比较切合实际。为同类型的露天矿矿坑涌水量预测计算,提供一种案例参考。     

SD法在河南省汪老庄矿区石英岩矿资源储量估算中的应用

SD储量估算法是一种最贴近我国实际矿产勘查开发利用情况的储量估算及审定方法.利用河南桐柏县汪老庄矿区20个勘查工程(共290个单工程样品数据),使用SD法对矿区qz-1石英岩矿体进行资源量估算,结果表明:矿区石英岩矿控制资源量+推断资源量已达大型(总矿石量2056.17万吨,SiO2的平均品位为83.56％);与传统的...     

基于地震叠后反演与属性分析的页岩气有利储层预测

中国南方页岩气勘查区块多为勘探新区,仅部署少量二维地震和地质钻井,且资料品质普遍较差,页岩气储层预测很难像成熟勘探区一样开展系统性研究工作,如何对现有数据进行充分挖掘是解决勘探新区页岩气储层预测的关键。为此,综合利用不依赖初始模型的叠后约束稀疏脉冲反演方法和多种频率类属性分析技术,开展页岩气有利储层预测。地震反演能够获得多种参数参与储层预测,属性分析能够从多种角度识别储层,通过多种信息综合应用和叠合分析以提高储层预测精确性和有效性,为新区页岩气勘探提供了一种新的思路。该项技术应用于南方某区块,圈定了页岩气的有利目标区,在该区部署的两口水平井均获得高产工业气流。     

大兴安岭乌兰哈达地区铀矿找矿进展与找矿预测

内蒙古乌兰哈达地区位于大兴安岭林西-扎兰屯多金属成矿带上,属于扎兰屯火山岩型铀成矿远景带.通过1/5万伽玛能谱测量工作发现工区内古生代、中生代地层U背景值1.88×10-6~2.54×10-6,海西期花岗岩U背景值为3.74×10-6,具备很好的铀源条件.该区断裂构造及层间破碎带发育,为铀矿运移提供通道和沉淀的场所.粘土矿化、萤石化等热液蚀变发育,可以作为铀矿找矿的热液蚀变标志.通过放射性测量工作圈定9处铀异常区,发现2处铀矿化带,圈定了2个找矿靶区,为该地区铀矿找矿指明了方向.     

基于Logistic和Gompertz曲线模型拟合的建筑物沉降分析

重大工程建设一般会有定期的沉降和变形监测,本研究利用具有规律变化的Logistic和Gompertz曲线模型进行拟合,并以某大型发电厂为研究对象,利用近15年的监测数据,建立预测模型并进行精度评估。研究结果表明,若监测数据具有一定程度的稳定性,并对计算时监测数据进行合理取舍,对采取的全区、分区平均值或单一点高度值的检测数据,运用Logistic和Gompertz曲线模型来预测大型建筑物的沉降情况是可行的。     

灰色Verhulst-BP模型在沉降分析中的应用

针对软基处理后的地基沉降情况进行分析,利用灰色Verhulst-BP模型对沉降数据进行分析预测。灰色Verhulst-BP模型是利用灰色Verhulst模型的残差值来改进BP神经网络模型,进而提高模型的模拟预测精度。在Matlab9.0平台上,通过Matlab语言编程实现实例检验分析。研究结果表明,灰色Verhulst-BP模型相对于灰色Verhulst模型更适合于S型序列的数据分析预测。该模型预测精度较高,能够较好地反映沉降趋势。     

个旧老厂矿田东部矿床控矿因素、成矿规律及找矿预测

老厂矿田东部是个旧矿区重要的成矿区域之一,矿床地质特征、控矿因素和成矿规律的综合结果表明,该区矿床的产出受地层、构造和岩浆岩的联合控制,矿床的分布以老卡花岗岩体为中心,呈北东向展布,且矿床在平面和垂直方向上具有等间距产出的规律,而成矿元素在平面上具有明显的分带性,其中,内接触带以锡矿化为主,外接触带则以铜矿化为主,在垂向上,上部为锡铜共生,下部以铜为主并伴生锡。根据实际勘探资料,结合前人研究成果,对深部进行了成矿预测,提出了蒙自庙断裂南北部区域两个重点找矿靶区,在该理论指导下,新增铜和锡资源金属储量5万余吨,这对缓解矿山资源危机,保障矿山生产持续和开展深部找矿具有重要现实意义。     

卷积神经网络及其在矿床找矿预测中的应用——以安徽省兆吉口铅锌矿床为例

大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主要受原岩成分、成矿作用影响和地表过程的影响,它们携带某些指示矿体就位的信息,即矿体在地下空间就位时在地表的响应,且未在地表过程中消失。以往的地球化学勘查工作仅仅识别异常,但未能发现矿体在地表响应的成矿特征量。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过机器学习,利用卷积神经网络算法,不断挖掘元素Pb分布特征与矿体地下就位空间的耦合相关性。经过1000次训练后,可以得到准确率0. 93,损失率0. 28的卷积神经网络模型。这种神经网络模型就是矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行矿产资源预测。应用该模型对未知区进行预测,结果显示第53号区域具有很大概率存在尚未发现的矿体。