秭归地区闪长岩岩体风化壳微量元素地球化学特征

通过对秭归地区闪长岩岩体风化壳中微量元素的分布规律研究,将该风化剖面中的微量元素划分为3类。第一类包括Sc、V、Cr、Co、Ni、Cu、Zn、Zr、Hf、Nb、Ta、U、Th、Mo、W,基本属于非活动性元素,在风化过程中得以有效保留,其中U、Cr、Cu等受氧化还原条件的影响,有时呈局部富集现象,规律性不明显。第二类以Ca、Rb、Cs、Sr、Ba、Pb、Ga、Gd、Tl为代表,随着风化作用的进行而逐步从风化壳中淋失,属活动性元素。第三类以稀土元素为代表,在风化壳内部发生局部的再分配,从剖面上层随风化溶液向下淋滤亏损,到剖面中下部沉淀富集,其中重稀土元素的淋失程度大于轻稀土元素。由于母岩中斜长石的风化淋滤,Eu在氧化环境下逐渐从正异常变为负异常。Ce在地表氧化条件下很容易生成四价氧化物（方铈石）,并在表层明显富集,剖面介质中氧化还原条件的变化导致Ce的波动变化。     

砂土地震液化预测的GA_SVM_Adaboost模型

为快速准确地对砂土液化情况作出预测,选取地震烈度、地下水位、覆盖厚度、标贯击数、平均粒径、地貌单元、土质及不均匀系数为主要影响因素,运用相关性分析和因子分析模型对其进行分析和属性约减,采用遗传算法（GA）对支持向量机（SVM）的参数寻优,结合Adaboost迭代算法,建立预测砂土地震液化的GA_SVM_Adaboost模型。选用唐山地震砂土液化现场勘察资料中的329组数据对模型进行训练,利用该模型对剩余68组砂土液化数据进行预测。最后,将预测结果与GA_SVM和SVM模型预测结果进行比较。结果表明,3个模型的平均预测准确率分别为100%、98.04%、89.71%,基于因子分析的GA_SVM_Adaboost模型的预测准确性优于GA_SVM模型和SVM模型,是一种解决砂土地震液化预测问题的有效方法,具有一定的应用参考价值。      

基于APSO-WLS-SVM的含瓦斯煤渗透率预测模型

为了较准确预测含瓦斯煤渗透率,有效预防瓦斯安全事故,提出自适应粒子群算法（APSO）优化的加权最小二乘法支持向量机（WLS-SVM）算法。根据对含瓦斯煤渗透率的相关理论及文献研究分析,选取有效应力、瓦斯压力、温度和抗压强度作为主要特征指标,采用APSO算法对WLS-SVM模型的组合参数（C、σ）寻优,建立APSO-WLS-SVM含瓦斯煤渗透率预测模型。结合现场实测资料中的40组数据作为训练样本,其余10组为预测样本,对该模型进行训练与检验,并将其预测结果与利用PSO-WLS-SVM和WLS-SVM模型的预测结果进行对比。结果表明:APSO-WLS-SVM模型的预测效果优于另外2个模型,提高了煤体渗透率的预测性能与泛化能力。