利用混合法构建三维数字岩心(英文)

在弹性波有三维数字岩心描述了岩石的微观孔隙结构。X射线CT扫描是获取三维数字岩心最准确和直接的方法,但实验成本高。本文结合沉积过程模拟和模拟退火算法,提出了重建三维数字岩心的混合法,基于岩石二维图像重建三维数字岩心。利用岩石颗粒沉积算法构建初始数字岩心,作为模拟退火算法的初始状态。运用模拟退火算法调整岩石颗粒和孔隙的相对位置,使三维数字岩心与岩心二维图像具有相似的自相关函数,从而建立三维数字岩心。与传统模拟退火算法相比,该方法计算时间明显减小。运用局部孔隙度理论定量比较了重建数字岩心和岩心X射线微CT图像,两种数字岩心具有相似的均质性和孔隙连通性。利用有限元方法和格子玻尔兹曼方法分别模拟了重建三维数字岩心的地层因素和渗透率,数值模拟结果与实验结果相符。相比传统模拟退火算法,混合法重建数字岩心的传导特性更接近真实岩心的传导特性。     

土壤传导－对流热通量计算的初步结果

本文利用气象站的地温资料，设计了一种同时考虑传导、对流两种传热方式时的土壤热通量计算方法，计算了土壤中的传导热通量、对流热通量及总热通量。发现对流热通量与传导热通量具有同样的量级，均为１０１—１０２ｍＷ／ｍ２。另外还初步分析了三种热通量结果与地震的关系，单站热通量序列表明地震前地热能量是持续累积的。     

大陆岩石圈有效弹性厚度的计算及其地质意义

大陆范围内 T e值有很大的范围,不同构造单元有不同的 T e值.T e值的大小与岩石圈的热结构(热年龄)、壳幔耦合等因素有关.同时 T e值和地壳厚度、地表有关矿产的分布、岩石圈地幔的物质组成等也有一定关系.     

煤田火区特征的土地覆盖分类方法 ——以乌达煤田火区为例

土地覆盖变化是土地分析与评价和生态环境变化预测的重要科学基础, 通过精确的土地覆盖分类方法 获取高精度的土地覆盖图是研究煤田火区生态环境变化的必要手段。本文以最大似然法、光谱角度法、面向对象 分类法和基于复合分区的分层分类法进行乌达煤田火区土地覆盖分类的方法研究。研究结果表明, 基于复合分区的 分层分类方法分类精度较高, 总体分类精度为92.97%, kappa 系数为0.9155。该方法通过基于地表热辐射特征、热 异常状况、地貌类型, 以及对生态系统扰动状况等的划分, 减少了地物信息的混淆度, 即通过提     

基于自由振动响应的基础隔震建筑减震能力评估方法研究

目前国内外已修建完成了大量隔震建筑,但仅有少量经受了地震检验,绝大部分隔震结构减震能力能否达到设计目标尚存疑问.本文针对基础隔震建筑,提出了一种基于自由振动响应的减震能力评估方法.首先,对隔震建筑进行多级幅值初位移自由振动原位试验,获取结构的抗震能力曲线;其次,根据地震反应谱建立地震需求曲面,进而确定隔震结构性能点;最...     

地球轨道旋回沉积节律研究进展——兼论轨道旋回的沉积学特征、年代学意义和研究方法

地球轨道旋回是古代沉积记录中常见的由地球轨道参数变动控制的沉积节律,它不仅自身表现显著的节律性,而且通过反馈体系强烈影响着沉积作用。同时,轨道旋回节律在不同的沉积背景下以不同的沉积特征显现和规则性叠加。地球轨道旋回赋有的规则频率变化特征又使其具有年代学意义和应用价值,它是天文地质学、地层学及沉积学研究的重点内容。根据国内外资料综述了这些方面的研究进展,并探讨了地球轨道旋回的研究方法。     

基于Stacking集成学习的恒星/星系分类研究

机器学习在当今诸多领域已经取得了巨大的成功,但是机器学习的预测效果往往依赖于具体问题.集成学习通过综合多个基分类器来预测结果,因此,其适应各种场景的能力较强,分类准确率较高.基于斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey,SDSS)计划恒星/星系中最暗源星等集分类正确率低的问题,提出一种基于Stacking集成学习的恒星/星系分类算法.从SDSS-DR7(SDSS Data Release 7)中获取完整的测光数据集,并根据星等值划分为亮源星等集、暗源星等集和最暗源星等集.仅针对分类较为复杂且困难的最暗源星等集展开分类研究.首先,对最暗源星等集使用10折嵌套交叉验证,然后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)、XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)等算法建立基分类器模型;使用梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)作为元分类器模型.最后,使用基于星系的分类正确率等指标,与功能树(Function Tree,FT)、SVM、RF、GBDT、XGBoost、堆叠降噪自编码(Stacked Denoising AutoEncoders,SDAE)、深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)、深度感知决策树(Deep Perception Decision Tree,DPDT)等模型进行分类结果对比分析.实验结果表明,Stacking集成学习模型在最暗源星等集分类中要比FT算法的星系分类正确率提高了将近10%.同其他传统的机器学习算法、较强的提升算法、深度学习算法相比,Stacking集成学习模型也有较大的提升.     

城市化对四川盆地夏季气温变化影响的观测和模拟研究

城市化引起的气温上升是土地覆盖变化影响区域气候的重要体现.本文采用"观测资料减去再分析"（Observation Minus Reanalysis,OMR）的方法估计四川盆地和周边地区下垫面城市化改变对夏季地面2 m气温变化趋势的影响.设计了不同城市化下垫面扩展变化的WRF模拟试验,对1998—2012年四川盆地及周边区域夏季逐日平均温度和日最高最低气温进行模拟.在检验模式模拟性能的基础上,利用OMR方法类似的思路定量探讨城市化下垫面对地面气温变化趋势的可能影响.结果显示,（1）基于站点观测资料的OMR分布表明成都、重庆地区的城市下垫面对夏季升温的影响可达0.1℃·a-1;（2）WRF试验模拟的结果与实际观测接近,能较合理刻画出该地区夏季温度的平均分布及时间变化特征,可以用于该地区城市化区域气候效应的研究;（3）不同城市化进程的模式模拟试验中气温变化趋势的差值与基于站点观测的OMR方法计算得到的结果类似,都证明了重庆和成都的城市下垫面对地面2 m温度的升高具有显著影响,其中在日内低温的表现尤为突出.     

潮汐河口潮流涨落特性定量判定方法

本文研究了潮汐河口潮流涨、落特性的定量判定方法,给出了判定原则、数学公式和求解方法.并结合实际算例分析了该方法与常规判定方法之间的计算误差.得出结论该方法在实际应用中是实用的,且避免了常规判定方法所存在的问题,计算过程更加合理,计算结果更为可靠.尤其是该方法能通过计算机程序化,将大大提升潮汐河口水文资料整编工作的效率.     

大型地面太阳望远镜选址云量调查

利用中国756个地面基本、基准气象站1961～2008年云量年值、月值数据集,分析全国地面太阳望远镜选址的云量条件,结果表明;40°N纬度带和藏西南地区,云量条件最优;其次是新疆西部和北部、东北北部和东部、青藏高原南部拉萨、江孜一带;西藏东部、四川西部及云南大部,云量条件居中;33° N以南,包括江南华南、青藏高原东南部林芝附近及四川盆地、重庆、贵州一带,云量条件较差.