VPN技术在煤炭地质档案网络服务中的应用

网络服务是煤炭地质档案业务发展的必由之路,为了解决在公共网络传输过程中的安全问题,本文介绍了一种虚拟专用网络技术,通过分析其应用于煤炭地质档案网络服务中的优势,为行业内外部的信息共享提供了一个新的思路。     

改进BP神经网络在岩质边坡稳定性分析中的应用

使用MATLAB软件中的NNtool工具箱建立了一个通过添加动量改进的BP神经网络模型,用以分析岩质边坡的稳定性。通过对天津某工程的边坡进行分析来检验这个模型的可靠度。根据现场调查的实际情况分析,该边坡岩体比较破碎,因此文中选择了几个有代表性的岩石完整性参数作为输入层参数,通过收集的一些类似边坡的参数对所建立的神经网络模型进行训练,以保证此模型适合被用来分析该工程。结果证明,所建立的模型是可靠的,此种方法在分析岩质边坡稳定性的的实践中具有广泛的使用性。     

大兴安岭东南部油气资源勘查区重磁异常初步解释

区域重磁异常的初步解释表明,西拉木伦河以北的松辽盆地外围地区存在诸多中、新生代盆地,发育3条NW向深大断裂和近NEE向的弧形构造.1∶20万重力异常显示,本区中、新生代盆地边界具有较明显的梯度异常特征,1∶5万航磁异常可较为清晰地勾画中新生代火成岩的分布.重、磁、电剖面联合反演揭示,中生代地层厚度1～4km,古生界规模宏大,厚度可达4～6km,是本区寻找油气的重要层位;古生界含油气盆地基底为志留系及更老地层;大兴安岭NE向展布的花岗岩具有蘑菇状侵入特征.通过重、磁异常联合反演,消除火成岩影响,得出突泉和扎鲁特地区的中生代基底深度1.5～4km,古生代的基底深度为2～6km.     

从重力异常探讨威宁地区深部地质构造

从1：20万布格重力异常分离出来的剩余重力异常和水平梯度重力异常为主要研究对象,结合威宁地区的地质、物化探、遥感资料,揭示该区深部存在8条断裂,火山机构1个,基性-超基性侵入岩体1个。     

一种新的可靠度计算方法及其在工程中的应用

利用神经网络拟合极限状态方程、几何法计算结构可靠度,并推导了基于神经网络的几何法计算公式。最后比较了该法与其他可靠度计算方法的精度以及计算效率,并将该法应用于实际工程当中。     

二红洼镁铁-超镁铁杂岩体特征及成因

新疆哈密二红洼镁铁-超镁铁杂岩体地表分南北两个岩体,深部可能连为一体,可划分为两个侵入期、四个岩相.第一侵入期构成岩体的主体部分,分异良好,由重力结晶分异形成自橄揽岩相、橄榄辉长岩相向含石英苏长辉长岩相的分异趋势,基性程度依次降低.岩浆多次贯入使得纵向上橄榄岩相和橄榄辉长岩相重复出现.第二侵入期辉长苏长岩相分异程度低,岩性稳定,为岩浆快速冷凝的产物.岩浆属于拉斑玄武岩系列,发生过金属硫化物熔离,有利于铜镍硫化物成矿.     

基于地震反演方法的奥陶系顶部含隔水层探测

在山西阳泉泊里矿区,太原组K₂灰岩是15号煤层上部主要的含水层,查明其富水分布特征对上下组煤层安全开采至关重要。为了准确得到K₂灰岩的富水分布区域,首先,利用常规的波阻抗反演获取精确的K₂灰岩空间展布特征。然后,结合皮尔逊相关系数法与交叉验证−逐步回归法优选出9种地震属性,构成网络的训练数据。此外,引入适合于时序数据处理且能够捕捉测井曲线前后相关性的长短期记忆神经网络(LSTM),构建智能化、多变量LSTM视电阻率预测模型,以精确地预测研究区视电阻率进而得到地层富水性分布特征。同时,分别利用常规多属性回归算法与多变量LSTM模型在井点位置建立电阻率测井曲线与地震属性井旁道之间的映射关系。最后,将井点处训练好的网络模型推广至无井区得到全区视电阻率体,根据视电阻率值的高低、矿区地质构造与陷落柱发育情况圈定灰岩富水区。实际数据的测试结果表明：与常规多属性回归算法相比,多变量LSTM模型预测误差小,与测井相关系数高,说明多变量LSTM模型可以更加精确地预测出工区视电阻率,在含煤地层的富水性预测中有较好的应用价值。\t\t\t\t

     

全球锑原材料贸易格局演化分析

随着中国锑矿产量下降以及全球新能源领域对锑需求量的增加, 全球锑原材料供需格局正在改变。对全球锑原材料贸易格局的现状及演化过程开展分析, 有助于世界各国构建弹性的锑原材料供应链。本文基于物质流与复杂网络分析方法, 定量刻画了四类锑原材料(锑矿石、锑金属、锑初级加工品、再生锑)的全球贸易格局(2002—2020年), 分析了典型国家(地区)的锑原材料贸易结构及贸易地位变化特征, 总结了贸易格局的演化规律。研究发现: (1)锑初级加工品是全球最主要的贸易品种, 其贸易量占全球锑原材料总贸易量的一半以上; (2)中国和美国分别是贸易地位排名前两位的国家, 印度、欧盟、韩国是贸易地位上升最快三个国家(地区); (3)欧盟锑金属的进口来源呈现明显的多元化趋势, 显著降低了对中国的进口依赖, 表明欧盟近些年实施的关键原材料多元化进口战略取得了显著成效; (4)中国在全球锑原材料供应格局中的绝对优势地位在下降, 与此同时, 全球锑原材料贸易格局正朝着更加多元的方向发展。     

基于卷积神经网络的磁异常反演

针对传统反演方法存在的初始模型依赖、计算时间较长等问题,提出一种基于卷积神经网络的磁异常反演方法。该方法首先设计大量磁异常体模型,进行正演模拟产生样本数据集;接着借鉴经典的卷积神经网络VGG-13设计了一种全新的VGG磁异常反演网络(VGGINV);然后使用样本数据集训练该网络,并优化网络参数;最后对理论模型和实测数据进行反演实验。实验结果表明,该方法可以准确地反演出磁异常体的位置和磁化强度,具有较强的学习能力和一定的泛化能力,能有效解决磁异常数据反演问题。     

基于动态重力信息的地震前兆与强震短临预报

地震预报是当今世界尚未破解的重大科技难题,短临地震预报是地震预报的难点,有效的前兆信息则是短临预报的关键。笔者围绕短临地震预报难题,研制了高精度动态固体潮汐重力仪和大气潮汐重力仪,成功捕获到2010～2023年间的玉树7.1级地震、土耳其7.8级地震等震前几十个小时的动态重力场变化信息。这些信息再现了强震孕育–发生的过程,初步揭示短临阶段“基本稳定→闭锁蓄能→震前平静→能量释放”的强震物理机制,可作为短临地震预报的前兆信息。为实现对短临地震“时−空−强”的准确预报,提出通过动态重力场变化组网观测和分布式前兆信息数据库建设,进一步揭示不同类型地震的动态重力信号响应规律,建立强震发生概率、时间、震中位置及震级预报模型的可行性路径,渴望破解强震短临预报的世界难题。