洛阳地震台2015—2020年水氡异常变化成因探讨

在2015—2020年部分时段内,洛阳地震台水氡测值出现异常变化,利用水质和地球化学分析方法,对观测井、周边水井、伊河、龙门煤矿进行分析,认为水氡异常变化主要与台站更换水泵、大气降水、伊河水位变化以及附近龙门煤矿透水有关,排除地震异常,可为周边地区震情研判提供参考。     

GBDT识别致密砂岩储层岩性

岩性识别是一项重要的地质基础研究内容.以交会图为代表的常规岩性识别工具虽然在构建的二维或三维图版中能够依据手动归类的测井数据点集来明确各种岩性的一系列测井响应判定,但却无法适用于致密砂岩储层,其原因是该类储层的岩性成分不仅复杂,且较多岩性的测井响应特征具有相似性.根据机器学习在数据分析上的强大性能,本文提出利用在模式识别方面能力出众的GBDT模型来解决岩性识别问题.本文以姬塬油田西部长4+5段致密砂岩储层测井资料为基础,通过设计两种实验来验证提出模型的岩性识别能力.为提高验证效果,在实验中加入BP、PNN和KNN三种传统模式识别模型进行对比.实验结果显示,GBDT识别准确率最高,分别为90.14％和90.41％.基于GBDT较传统模式识别模型能够给出更为准确的预测值,实验结果充分证明了提出模型不仅能有效识别致密砂岩储层岩性,在岩性识别研究领域上还具有良好的推广应用前景.     

基于DBN模型的火山岩岩性识别方法——以车排子地区为例

准噶尔盆地西北缘红车断裂带石炭系火山岩储层历经火山多期喷发形成,岩石矿物组成与岩石结构复杂、岩石类型繁多,导致常规方法识别岩性存在困难.为了能提高火山岩岩性识别精度,提出一种基于深度置信网络(DBN)识别岩性的方法.本文通过对薄片鉴定资料、岩心观察资料及测井数据统计分析,根据火山岩类型总结的测井响应特征绘制交会图,发现...     

土钉支护现场测试及三维数值模拟分析

在进行土钉轴力和边坡位移测试的基础上 ,进行了土钉支护的三维数值模拟研究 ,对边坡位移、土钉轴力、塑性区分布等分别作了较为深入的探讨 ,认识到土钉与土体相互作用形成了一个完整的支护体系 ;基坑失稳破坏并非传统意义上的土体和土钉的破坏 ,而是土钉支护体系的整体性破坏 ;土钉支护体系的形成正是通过土钉的分担作用、应力传递与扩散作用来实现的 ,这是土钉支护作用的实质.     

城市空间框架数据研究

该文基于地理空间概念和地理信息数字化表达与共享的特点,探讨了框架数据的作用、确定原则,推导出城市空间框架数据体系,即建立城市直接空间参照体系和间接空间参照体系。后者中,基于地块的多尺度无缝不规则网格是整合城市社会经济数据的关键,也是当前城市空间数据基础设施框架数据体系建设中的薄弱环节。     

中国城市化快速发展的路径选择

开放条件下中国城市化快速发展面临资源和制度的双重约束。从城市化的数量和质量两个方面考虑,中国城市化快速发展必须树立城乡协调、可持续和低成本三大目标。美国、日本等发达国家的经验表明,城市体系由市场力量决定。中国城市化的快速发展应该引导城市群的有序发展,加强大城市和中心城市的辐射功能,重视城市外围地区小城镇的可持续发展。     

PIMA在云南普朗斑岩铜矿矿物识别中的应用

PIMA(Portable Irdrarecl Mineral Analyser)是由澳大利亚Integrated Spectronics Pty Ltd公司生产的一种短波红外反射光谱分析仪,波长1300～2500nm,分辨率7～10nm,取样间距2nm;信噪比通常是2500：1。普朗斑岩铜矿床位于云南省中甸地区,行政上隶属香格里拉藏族自治州格咱乡所辖。2003年9月下旬至10月中旬,中国地质调查局发展研究中心PIMA项目组同云南地质调查院和普朗项目组在矿区共同进行了野外地表岩石样品和钻孔岩芯样品的采     

一种适用于高放废物地质处置数据管理的多源信息分类与编码体系

综合考虑高放废物地质处置多源信息的数据特点,按照学科专题领域划分原则,同时兼顾GIS等信息技术在新兴领域中的应用,形成了一套适用于高放废物地质处置数据管理的多源信息分类与编码体系。该体系遵循相关国际或国家基础信息标准及废物处置等行业标准,同时采用面向对象程序设计与兼顾GIS分析的思想,有利于更大程度地满足核技术领域信息共享需求。     

基于STA/LTA岩石破裂微震信号实时识别算法及工程应用

微震监测获取的数据中通常混有大量的非岩石破裂信号,该类信号目前主要通过人工经验进行识别与滤除,这消耗了大量的宝贵时间,严重影响灾害的防治和救援效率。对大量微震信号进行分析,发现STA/LTA算法在信号实时触发后能大致表征波形振幅和频率的变化,岩石破裂信号和非岩石破裂信号在延迟位置处R值具有差异性。基于此,提出了岩石破裂微震信号实时识别算法。新算法应用到白鹤滩水电站地下厂房、红透山和阿舍勒铜矿深部采场3个工程,岩石破裂事件识别的准确率分别是85.98%、92.45%和91.06%,非岩石破裂事件滤除的准确率分别是72.06%、83.11%和49.87%。该算法使基于岩石破裂微震信息的岩石工程灾害自动分析与预警成为可能,具有重要意义。