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21.
本文通过对黄河三角洲埕岛海域146个表层样的粒度分析,表明该区有5种沉积物类型,以砂质粉砂为主体,呈斑块状分布,极细砂与粗粉砂是沉积物的主要粒级,普遍分选差。运用"粒径趋势"分析的方法,分析探讨了埕岛海域表层沉积物净输运趋势。研究区的沉积物的净输运趋势大致以12 m水深为界,深水区沉积物的净输运趋势向岸,12 m以浅海域的沉积物具有离岸的净输运趋势,说明深水区沉积物受冬季风浪作用向岸运移作用显著,12 m以浅海域的沉积物受夏季风浪作用离岸运移作用显著,沉积物运移的季节变化已成为研究区海域沉积物净运移的主要控制因素。 相似文献
22.
介绍一个预测不同温度、压力、盐度和沉积物毛细管孔径条件下甲烷水合物 溶液 气体多相平衡模型。该模型以Van der Waals和 Platteeuw热力学模型、量子力学从头算粒子相互作用势能、DMW 92状态方程和Pitzer电解质理论为基础,能在很宽广温压范围内预测温度、压力、盐度和毛细管力对甲烷水合物形成和分解的影响。通过对比本模型的预测结果与实验数据,可知本模型能够准确地预测海水和多孔介质中甲烷水合物的相平衡条件。对于一定盐度下多孔介质中甲烷水合物的形成温压条件的在线计算可浏览: www.geochem model.org/models.htm。 相似文献
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24.
创新型企业作为塑造创新地理格局的重要力量,其区位选择的外部特征及内在机理亟须予以系统化研究。基于对安徽省创新型企业的细分行业与空间建库,采用核密度估计和地理探测器等方法,对细分行业下的创新型企业空间集聚特征及影响因素进行研究。结果表明:(1)安徽省创新型企业类型以先进制造和自动化为主,并以生物与新医药、新材料、电子信息为辅;(2)创新型企业空间集聚的不均衡特征显著,呈现出“一核一带多节点”的集聚分布特征,且合肥、芜湖是两个重要集聚区;不同细分行业视角下创新型企业的空间分布形态各异,可归纳为点-轴式、极核式、双核式及多核分散式等4种空间组织形态。(3)创新型因子对于创新型企业的空间集聚最为重要,但传统型和政策型因子的重要性仍不容忽视。其中,产业基础、人力资本、创新投入是最核心的因素,但各行业创新型企业的影响因素作用力则表现出一定的异质性。 相似文献
25.
针对海底地形与重力异常和重力异常垂直梯度在相应频段呈现强线性相关的特点,引入多元回归分析技术,提出并详细推导了联合多元重力数据的海底地形建模方法。然后,在西南印度洋SWIR(Southwest India Ridge)所在部分海域开展了海底地形反演试验及地形地貌分析研究。试验结果表明:6种海深模型中,基于多元回归分析技术构建的海深模型(BDVG模型)检核精度最高,相较于S&S V18.1模型和ETOPO1模型精度分别提高了11.51%和57.81%左右;2000 m以上水深海域,各个海深模型的检核精度较高,相对误差波动较小,反映了深海海域具有良好的反演效果;地形起伏剧烈海域或者浅海海域,BDVG海深模型,相较于以重力异常和重力异常垂直梯度作为单一输入源建立的BDG模型和BVGG模型相对误差及相对误差波动变化较小,反映了BDVG模型拥有更好的稳定性,从而体现了联合反演的必要性和优势。Indomed FZ—Gallieni FZ上唯一轴部缺失裂谷洋脊段(27洋脊段)目前属于岩浆供应充足阶段,构造作用的海底扩张对其影响较小;同时由于对称裂离方式影响,27洋脊段沿轴南北对称分布有地形隆起。 相似文献
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27.
为充分挖掘海洋重力数据在反演海底地形中的应用潜力,尝试探索利用大地水准面高反演海底地形的技术途径,并以夏威夷—皇帝海山链拐点所在海区作为反演试验区进行验证。首先采用Belikov列推法计算伴随(缔和)勒让德函数,利用EIGEN-6C4地球重力场模型解算获取了分辨率为1'的大地水准面高格网数值模型;然后通过综合分析反演比例函数和转换函数特点、研究海区大地水准面高与海底地形的相干特性以及大地水准面高本身尺度特征,获得了利用大地水准面高反演海底地形的频段范围;最终以试验海区大地水准面高为数据输入,构建了相应的海底地形模型(BNT模型),并与ETOPO1等海深模型进行比对分析。试验结果表明:BNT模型检核差值在一倍均方差范围检核点数量占比70.60%,相比正态分布更加集中;BNT模型检核精度低于ETOPO1等海深模型;海深模型检核精度随着水深增加不断提升,水深小于1 000 m时,海深模型相对误差出现较大发散现象;计算海域ETOPO1模型精度最高,GEBCO模型和DTU10模型检核精度相当。 相似文献
28.
北黄海海底麻坑群形态的定量研究及控制因素 总被引:1,自引:0,他引:1
本文基于高分辨率多波束水深数据和反向散射强度数据,对北黄海海底麻坑群的形态参数进行定量研究,结合水深、地形坡度和后向散射强度的变化准确界定了麻坑的轮廓,识别出圆形、椭圆形、拉长型麻坑共282个,并在ArcGIS软件中对其形态参数进行了分析计算,麻坑的平均长轴1.36 km,短轴0.78 km,直径0.94 km,面积0.88 km2,平均周长3.82 km,长宽比1.83,深度0.3~2.5 m,平均面积密集度13%,麻坑的剖面形态有麻坑边缘凹陷、中部有明显凸起(W1型),麻坑边缘凹陷、中部略凸起(W2型),麻坑中部单纯凹陷(V型),分别集中分布在麻坑群的北部、南部、西部。麻坑的平面规模大、深度小的原因与地层中形成麻坑的游离气体浓度较小有关,也可能受到了地震、海啸等外力的诱发。麻坑的长轴优势走向为ENE-WSW、NNE-SSW,底流对其形状的塑造起了较大作用,部分麻坑成串排列,形成串珠状的麻坑链,其排列方式受到海底古河道、古潟湖等沉积地层结构的控制。海底麻坑群发育区反向散射强度为-60~-71 dB,麻坑内部较麻坑外部平均高5 dB,可能为麻坑内部气体泄漏引起海底沉积物被剥蚀后残留下的粗颗粒物质或海底生物活动留下的遗迹导致的。 相似文献
29.
运用粒度参数分析、黏土矿物含量分析、Flemming三角图示法和Gao-Collins二维的"粒度趋势分析"等方法,对采自莱州湾海域的表层沉积物样品和黏土矿物样品进行分析,了解了该研究区域的沉积环境及沉积物的运移趋势。研究区由岸向海沉积物类型大致依次为砂-粉砂质砂-砂质粉砂-粉砂-黏土质粉砂,并且研究区表层沉积物在近岸区域呈现较为明显的平行岸线的条带状特征;同时沉积物的平均粒径、分选系数、偏态、峰态等粒度参数也呈现出良好的正相关性或负相关性;研究区黏土矿物为伊利石、蒙脱石、绿泥石、高岭石,除伊利石分布大致为黄河三角洲近岸低,向研究区东北方向逐渐升高外,其余的黏土矿物都表现出了近岸高,远海低的分布特征,且主要物源为黄河物质输入。Flemming三角图研究区所有采样点大部分分布在Ⅱ区,少部分分布在Ⅲ区,说明研究区整体水动力较强;采样点在A—E区均有分布,但在C、D两区分布最多,说明研究区沉积物粒径较集中。研究区表层沉积物整体呈由岸向海输运的趋势,具体来看,黄河沉积物入海后向北、向东、向南运移,研究区内沉积物的来源是黄河输沙以及周围入海的小河流的输沙和沿岸冲刷的物质。 相似文献
30.
测井资料中包含丰富的岩性信息,相比于取心资料,具有连续性强、成本低等优点。用机器学习方法探索测井曲线与实际取心段样本岩性之间的关系,实现储层岩性的自动识别,降低岩性识别成本,提高识别效率和准确性,可以为储层评价提供有效手段。基于岩性分类依据选择适合样本的分类方案,选取适合岩性分类问题的机器学习方法设计试验方案,提出了融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法,利用深度窗对常规测井数据和已知岩性数据进行了序列采样,生成了训练样本。用逻辑回归、支持向量机、随机森林、卷积神经网络和Stacking集成学习5种不同方法分别建立模型,对新疆某油田的强非均质岩层原始样本进行了岩性识别。结果表明,当深度窗宽度与岩层厚度相匹配时,在原始样本具有强非均衡性的情况下,用本方法对其进行预处理之后,各个机器学习方法获得的岩性识别准确率均有较大提高。深度窗的宽度决定了方法识别岩层厚度的精度,深度窗越小,识别精度越高;深度窗越大能够保留的纵向信息越多,对相应厚度的岩层识别准确率越高。本文的融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法能提升测井资料岩性识别的准确性,给非均质薄岩层的自动有效识别提供了经济有效的参考方案。 相似文献