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水下爆炸事件的监测作为一项重要的任务备受地球物理学家的关注。2022年9月26日,北溪在波罗的海地区发生两次水下爆炸。媒体和欧洲地中海地震中心(EMSC)的报告得出结论,一次探测到的事件发生在格林尼治标准时间17:03:49,震级为里氏3.1级,另一次缺乏更多信息。为了进一步调查北溪事故的细节,我们利用周围的14个站点进行以下分析。通过应用线性反演方法,我们估计这两起事故发生在00:03:30和17:03:49,对应位置分别位于54.87°N,15.52°E和55.59°N,15.80°E,里氏震级分别为2.3和3.1。频谱分析证实这两个事件是水下爆炸,频域中的一些异常信号可以为估计源参数和特征提供有用的线索,特别是对于第一个事件。 相似文献
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利用GRACE和SWARM重力卫星星载GPS观测数据,基于简化动力学方法进行精密定轨,通过相位观测值残差分析、重叠轨道对比和科学轨道对比进行轨道精度检核。GRACE和SWARM卫星相位观测值残差RMS值稳定在6 mm左右,重叠轨道对比差值RMS在径向、切向和法向均优于1.24 cm;通过与GFZ和ESA提供的GRACE卫星与SWARM卫星精密轨道对比,GRACE卫星简化动力学轨道在R,T,N方向的轨道精度分别达到1.3 cm、2.1 cm和1.3 cm;SWARM卫星简化动力学轨道在径向、切向和法向的轨道精度分别达到0.8 cm、1.3 cm和1.6 cm。实验表明,基于简化动力学方法,GRACE和SWARM卫星定轨精度均到达厘米级。 相似文献
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地震道编辑是数据预处理中一个繁琐的过程。这可能需要大量的人力和时间成本,特别是对于大型三维数据集。目前的地震道编辑方法通常耗时较长,如果粗略地去除噪声道,可能会遗漏一些潜在的重要信息。在本章的研究中,我们提出了一种基于机器学习的自动编辑地震道的方法。此外,我们还将霍夫变换技术与卷积神经网络(CNN)相结合,以提高方法的可行性。霍夫变换是一种帮助识别图像中异常直线的特征提取方法,我们将其用来预先检测可能存在的噪声道和坏道的位置。然后,利用设计好的带通滤波器和训练好的CNN模型来识别霍夫变换标记的目标区域内真正的噪声道和坏道。在识别之后,应用自动的处理方式来确定经过处理的地震道是否有用或是仍然应该丢弃。整个方案包括四个主要步骤:数据预处理、霍夫变换检测、CNN网络训练和CNN网络预测。在实际数据应用中,准确率达到了98%,表明所提出的自动道编辑方案在实际应用中是有前景的。 相似文献
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江西潭港地区流纹英安岩的LA-ICP-MS锆石U-Pb年龄为(136.2±1.5)Ma,属早白垩世火山-岩浆活动产物。其地球化学特征是:富硅(66.82%~68.04%)、高碱(7.56%~7.73%)、高Al_2O_3(14.91%~15.17%)、准铝—弱过铝质(A/CNK=0.999~1.042);富集大离子亲石元素和轻稀土元素,亏损高场强元素;稀土元素配分曲线模式图为右倾型,轻重稀土分异程度较高(LREE/HREE的平均值为10.04),轻稀土内部分馏程度相对重稀土内部分馏程度高,中等程度的Eu负异常(δEu平均值为0.48)。与相山流纹英安(斑)岩形成时代一致,地球化学特征相同,表明两者成岩物质来源相同,属陆壳硅铝层物质重熔演化产物,且为同一岩浆活动产物,即前人所指的相山第一旋回火山活动的产物。通过地质条件对比与分析,笔者认为潭港地区具有一定的铀矿成矿潜力。 相似文献
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