雪宝顶区块流域钙华形成的生物作用研究

钙华不仅具有重要的景观旅游价值,而且对确定区内碳酸盐沉积特征、环境演化规律及同期环境生物的作用与贡献有重要的研究意义.本文在对比国内外典型钙华特征的基础上,以黄龙和九寨沟为例,对雪宝顶区块流域内钙华的沉积特征、环境化学与生物作用进行阐述,指出了雪宝顶区块流域冷水型钙华的形成与演化是化学沉积-溶解作用、生物沉积与溶蚀作用...     

应用P-T-t理论再认识辽河群变质作用

辽河群是出露于辽宁省东部的独具特色的古元古代变质岩系,赋存丰富的矿产资源,研究历史悠久.但对有关辽河群变质作用的一些重要问题上看法诸多,很难取得一致意见.本文应用P-T-t轨迹理论重新认识这些问题,认为引起辽河群变质作用的根本原因是大陆碰撞造山带使辽河群俯冲到地下深处;辽河群变质作用在时间上和空间上有独特的演化特征;辽河群变质作用与不同规模的构造或不同层次的构造的关系是不一样的.     

陕西洛南县蓟县系洛南群层控玉化硅质岩特征、成因及意义

华北板块南缘陕西洛南县北部中元古界蓟县系洛南群巡检司组顶部层控玉化硅质岩中,发育似层状硅质玉髓及透镜状燧石,这些燧石及硅质玉髓已经玉化,质细色艳,达到高品级石英岩质玉石级别,已申报为国家宝玉石矿种,并在宝玉石市场崭露头角,显示出巨大的经济开发潜力.作者以岩石学及地球化学分析为手段,研究该层控玉化硅质岩特征、成因及意义....     

天津近岸海域大型底栖动物摄食功能群特征及其与环境因子的关系

摄食功能群是指生态系统中食性相同的生物群落,研究摄食功能群有助于科学评估区域生态健康状况.基于2015年9月、2016年5月和2016年9月的天津近岸海域大型底栖动物调查数据,结合同步获取的环境因子,分析研究区大型底栖动物摄食功能群组成及其变化特征,探究大型底栖动物摄食功能群组成及变化的原因.结果表明,3个航次的大型底...     

基于粒子群优化和随机森林的最优含水率与最大干密度的预测模型

土体压实可以通过外力迫使土颗粒压密来增大土体密实度,从而改善土体的力学性能.因此,土体压实参数的确定对于土工结构有着重要影响.本文采用基于粒子群优化的随机森林模型对最优含水率(wopt)和最大干密度(ρdmax)进行了预测.首先,利用灰色关联度算法计算最优含水率和最大干密度与特征变量(含砾量,砂含量,细粉含量,液限,塑...     

数字孪生铁路多目标粒子群任务调度方法

展示/分析/探索多层次任务及存储/计算/网络资源高效调度是数字孪生铁路的关键技术,随着存储、计算和网络等分布式异构资源不断接入,数字孪生铁路多层次任务并发场景异构资源分配倾斜、任务优先级不匹配、时延高等问题突显。现有调度方法大多针对单一层次任务资源进行设计,无法直接适用多层次任务调度场景,难以保障多层次任务调度的最大完工时间和资源负载均衡全局最优。针对上述问题,本文设计了适用于数字孪生铁路特点的多层次任务调度模型,提出了多目标粒子群任务调度算法,基于云仿真平台CloudSim对该方法进行对比测试,基于DTScope引擎设计实现数字孪生铁路“安全—质量—进度”智能施工管理案例原型。结果表明,本文方法适用于数字孪生铁路多层次任务并发调度场景,与现有方法相比明显提高了多层次任务完成时间效率和任务调度均衡性,可有效支撑数字孪生铁路展示—分析—探索多样化应用。     

基于SAPSO-ELM的瓦斯涌出量分源预测及应用

为了提高瓦斯涌出量预测精度,针对瓦斯涌出量影响因素的多重相关性、复杂性等问题,结合主成分分析法和分源预测理论,对开采层、邻近层、采空区的瓦斯涌出量数据分别进行主成分分析降维,得到预测指标。针对极限学习机(ELM)存在的输入权值矩阵与隐含层阈值随机生成的问题,利用模拟退火粒子群算法(SAPSO)对极限学习机的参数寻优,将新疆某煤矿回采工作面瓦斯涌出量及影响因素作为SAPSO-ELM模型的输入进行训练,再利用训练好的SAPSO-ELM模型对陕西某煤矿回采工作面的瓦斯涌出量进行验证预测,并对比原始ELM模型的预测结果。结果表明,SAPSO-ELM模型的平均相对误差为3.45%,ELM模型的平均相对误差为8.81%,与ELM模型相比,SAPSO-ELM模型预测精度及效率均优于原始ELM模型。分源预测理论和主成分分析法的结合有效解决了多因素间的多重相关性并降低了预测模型的复杂度,SAPSO-ELM预测模型实现了瓦斯涌出量的快速精准预测,对预防瓦斯事故发生和保障煤矿安全高效开采具有较好的指导作用。      

基于测井参数优选的煤层含气量预测模型

随着煤层气勘探的不断深入,对煤层含气量预测精度提出了更高的要求。基于煤层含气量测井响应特征,分析测井参数与含气量的相关性,提出MIV（Mean Impact Value）技术与LSSVM（Least Squares Support Vector Machine）结合的测井参数优选策略,优选最优测井参数作为网络建模的输入自变量组合,通过粒子群算法优化LSSVM网络核心参数,最后构建一套适用于煤层含气量预测的MIV-PSO-LSSVM模型。在此基础上,分别对比分析LSSVM、PSO-LSSVM、MIV-LSSVM和MIV-PSO-LSSVM模型对煤层含气量的预测性能,并与传统多元回归方法进行了对比,利用拟合优度和均方根误差对此5类模型进行评价。结果表明:PSO优化下的LSSVM模型预测精度得到有效提升,结合MIV方法优选测井参数可大幅度改善神经网络建模性能,MIV-PSO-LSSVM模型可实现煤层含气量高精度预测,为煤层气勘探及其储层评价提供新的技术支撑,且本研究的建模策略及思想可广泛应用于其他机器学习建模研究领域。      

气候变化对植物多样性的影响研究综述

植物多样性是生态系统结构和功能的基础,气候变化已对其产生了深刻的影响,甚至于严重威胁.植物多样性的减少或丧失必然会影响生态系统结构和功能的稳定性,导致严重的生态、经济和社会后果.植物多样性对气候变化的响应受控于气温和水分的动态平衡.本文系统总结了气候变暖和降水格局变化对植物多样性的影响,分析了气候变化对不同生态系统、群...