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451.
基于变渗透系数的深基坑单井抽水沉降研究 总被引:1,自引:0,他引:1
地下水抽采是造成地表沉降的重要原因。基于弹性多孔隙介质Konzeny-Carman渗透模型,考虑地层在抽水过程中变形导致土层内部物理力学性质的改变,建立了基于土体应变的变渗透系数模型,并引入了渗透影响系数概念。运用有限元多物理场耦合软件COMSOL建立模型,采用Darcy渗流模式与弹性多孔隙介质完全耦合方法,研究了抽水过程中地层沉降量与渗透影响系数以及渗透系数的变化规律,并与实测沉降值进行对比。研究表明,采用考虑土体变形的变渗透系数模型所计算的沉降量与实测沉降变形较好地吻合,该模型能更好地反映抽水过程中沉降动态过程。 相似文献
452.
1月7日,有关专家对河南省煤田地质局一队承担的首个省地勘基金科研项目、省国土资源厅地质矿产科技攻关项目——“新郑矿区深部煤层地热地质条件与赋存规律研究”进行了验收。 相似文献
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本文应用喜马拉雅南麓地区MODIS NDVI 植被遥感数据和格点数据,采用趋势线分析、多元回归等方法分析了该研究区2001-2015 年植被 NDVImax 时空变化特征,同时利用Person 相关分析探讨了植被 NDVImax 时空变化特征与气候因子的响应关系。结果表明:(1)2001-2015 年,喜马拉雅南麓地区年内平均 NDVImax 1~3 月份呈下降趋势,4~6 月份开始缓慢生长,6~9 月份进入植被生长高峰期,10 月份开始逐渐降低;植被 NDVImax 平均值为0.59,植被覆盖度较高;空间上植被覆盖度总体呈东南高西北低,由东南向西北递减;平均 NDVImax 随海拔变化表现出明显规律性,80%的植被主要分布在较低海拔区(<4 050 m)。(2)15 a 间,喜马拉雅南麓地区植被 NDVImax 变化具有阶段性特征,年均 NDVImax 呈三个变化阶段:2001-2006 年和2010-2015 年分别以0.003 9·a-1、0.005 3·a-1 的速率增长,而2006-2010 年以-0.007 0·a-1 的速率减少。植被生长季 NDVImax 呈4 个阶段:2001-2004 和2007-2010 年分别以-0.001 8·a-1、-0.010 6·a-1 的速率逐年减少,但2005、2006 两年(0.014 8·a-1)快速增长至最大值,2010-2015 年(0.006 3 a-1)波动增长。空间上大部分地区表现出不显著退化,但少部分地区表现出不显著改善(0.05< p<0.01),而西段低海拔区表现出极显著改善。(3)喜马拉雅南麓地区植被的变化主要由温度和降水量共同影响,此外,高海拔区气温上升引起的冰川融水对植被生长起到一定的作用,中部低海拔区可能还受到人类活动的影响。 相似文献
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455.
通过对北京西山下苇甸剖面中典型风暴成因竹叶状灰岩的野外实测和镜下薄片分析,明确了59套风暴沉积特征,确定了风暴沉积序列并建立了陆表海风暴作用沉积模式,主要取得如下认识:(1)北京西山下苇甸寒武系共有泥晶灰岩相、含砾屑泥晶灰岩相、颗粒泥晶灰岩相和泥晶颗粒灰岩相4种岩相类型。(2)鲕粒灰岩-砾屑灰岩型序列发育原地型风暴岩,泥岩和粉砂岩-砾屑灰岩型序列发育近源型风暴岩,泥晶灰岩-砾屑灰岩型序列发育远源型风暴岩。(3)原地型风暴岩发育侵蚀面,砾屑含量高,长短轴比大;近源型风暴岩砾屑定向性好,可见递变层理;远源型风暴岩基质含量高。(4)竹叶状灰岩沉积在陆表海背景下的潮下带,原地型、近源型和远源型风暴岩沉积范围以正常浪基面和风暴浪基面为界,距风暴中心距离和搬运距离依次增加。本次研究不仅补充了下苇甸寒武系的风暴沉积记录,而且为该时期的古环境研究提供了证据。 相似文献
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针对倾斜影像匹配正确率低、匹配时间较长等问题,该文提出一种注意力机制优化的倾斜影像局部特征匹配算法。该算法以尺度不变特征变换(SIFT)特征为基础,通过特征点优选及深度学习匹配策略提高匹配正确率及效率。构建尺度空间进行SIFT特征点检测并确定主方向;根据地物反射光谱特性构建可见光植被指数,引入语义信息约束剔除不稳定特征点,并基于特征点邻域梯度统计值计算特征点描述向量;采用基于深度学习的注意力机制图匹配算法进行特征匹配,通过注意力机制图神经网络聚合特征点空间及上下文信息,再求解聚合后特征向量的最优部分分配矩阵,并基于阈值确定匹配点。利用不同类型无人机航空倾斜影像进行实验对比,结果表明,该文算法比现有算法匹配正确率有较大提升,匹配耗时明显降低。 相似文献
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互联网中存在大量的与地理信息相关的信息,其中文本信息是这些信息的重要组成部分。针对构建地理实体库过程中依赖人工制定规则、信息提取不充分等问题,本文通过利用爬虫技术获取百度百科文本信息并构建地理实体语料库,端到端的深度学习模型BERT-BiLSTM-CRF模型对自建的地理实体语料库进行了命名实体识别(NER),模型在传统的BiLSTM-CRF模型上加入了BERT预训练模型,使得模型可以更好地结合文本上下文及语义信息。结果表明,该模型相比于BiLSTM-CRF模型和BiLSTM模型在地理实体命名实体识别中取得了更好的结果,且对进一步构建地理实体知识图谱、知识库等具有重要意义。 相似文献