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东海是月球上最年轻的多环撞击盆地,关于其形成机制的研究很多,但成果大都基于正撞击的机制提出的,虽然有部分学者提出东海是斜撞击的,但缺乏具体撞击参数。本文通过多源数据融合,综合分析LRO影像数据、LOLA地形数据、M~3高光谱数据和IIM高光谱数据,对东海地区的地貌特征、物质成分进行了较为系统的解译,发现在东海中央熔融区存在一条与东海撞击方向垂直的中央隆起区域(中央隆起线),其也是中央熔融区粗糙部分与光滑部分的分界线,结合撞击坑成坑理论,认为其可能是撞击过程冲击波作用引起的堆叠作用形成的。同时利用GRAIL数据及对该地区的重力异常的成因进行了分析,认为异常是由于压强、温度及岩石粘度的改变引起局部莫霍面抬升和中央熔融物的形成而出现的,进而估算出熔融物占盆地内物质的25%,约为1.1×10~6km~3。同时,对GRAIL数据的剖面分析结果也支持了本文的斜撞击理论。最后,综合多方面的信息和撞击理论获取东海盆地构造分布图,并根据中央隆起线、溅射物及线性构造的分布特征等,提出东海盆地理论上是由一直径在50~100km的撞击体以10~30km/s的速度自东偏北约20°~30°方向以20°~30°的角度斜撞击月表而形成的。这可为研究更早期的月球撞击坑提供理论参考。 相似文献
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Revisiting the death of geography in the era of Big Data: the friction of distance in cyberspace and real space 总被引:1,自引:0,他引:1
Many scholars have argued that the importance of geographic proximity in human interactions has been diminished by the use of the Internet, while others disagree with this argument. Studies have noted the distance decay effect in both cyberspace and real space, showing that interactions occur with an inverse relationship between the number of interactions and the distance between the locations of the interactors. However, these studies rarely provide strong evidence to show the influence of distance on interactions in cyberspace, nor do they quantify the differences in the amount of friction of distance between cyberspace and real space. To fill this gap, this study used massive amounts of social media data (Twitter) to compare the influence of distance decay on human interactions between cyberspace and real space in a quantitative manner. To estimate the distance decay effect in both cyberspace and real space, the distance decay function of interactions in each space was modeled. Estimating the distance decay in cyberspace in this study can help predict the degree of information flow across space through social media. Measuring how far ideas can be diffused through social media is useful for users of location-based services, policy advocates, public health officials, and political campaigners. 相似文献
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随着全球气候变暖,滑雪运动呈现出对气候变化高度的敏感性和依赖性,各地滑雪季将不同程度地缩短。储雪作为一种应对气候变化的方法在雪务保障中逐渐得到研究和应用。在新疆阿勒泰地区吉木乃县开展储雪实验,应用谐波反应法研究了雪堆融化量与外界空气温度、太阳辐射和绝热保温结构热学性能之间的定量关系。实验中,覆盖两层绝热保温材料雪堆1的平均融化量为18.0 kg·d-1(相当于初始质量的0.85%),未覆盖绝热保温材料雪堆2的平均融化量为120.8 kg·d-1(相当于初始质量的6.67%)。模拟期间观测到的雪堆1质量减少了1 438.0 kg,对应的模拟值为1 520.8 kg。谐波反应法可以为评价绝热保温结构的热学性能和提前确定储雪量提供重要的参考依据。由于许多物理过程都未考虑,导致模拟的雪堆融化量与实际融化量之间存在不确定性。雪堆所用绝热保温结构的性能可以用反射率、总传热系数、衰减度和延迟时间来衡量。 相似文献
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锂离子电池作为现代文明中重要的能量载体被广泛且大量地使用。浅层钻探是一种重要的浅表层调查取样手段,将锂离子电池储能技术应用于便携式钻机的研发,可解决山区、林草区等特殊地貌区防火期内调查取样的难题,实现浅钻调查零碳排,助力绿色勘查发展;本文重点介绍了锂电池电动钻机的技术参数、特点及试验情况,该机型具有体积小、质量轻、无噪音、无污染,主要钻进参数可显示、可调控,钻进数据可采集、可存储等特点,锂离子电池储能技术在便携式钻机中的应用为浅钻装备数字化、信息化和智能化发展奠定了基础。 相似文献
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David A.Wood 《地学前缘(英文版)》2021,12(6):444-457
The capability of accurately predicting mineralogical brittleness index(BI)from basic suites of well logs is desir-able as it provides a useful indicator of the fracability of tight formations.Measuring mineralogical components in rocks is expensive and time consuming.However,the basic well log curves are not well correlated with BI so correlation-based,machine-learning methods are not able to derive highly accurate BI predictions using such data.A correlation-free,optimized data-matching algorithm is configured to predict BI on a supervised basis from well log and core data available from two published wells in the Lower Barnett Shale Formation(Texas).This transparent open box(TOB)algorithm matches data records by calculating the sum of squared errors be-tween their variables and selecting the best matches as those with the minimum squared errors.It then applies optimizers to adjust weights applied to individual variable errors to minimize the root mean square error(RMSE)between calculated and predicted(BI).The prediction accuracy achieved by TOB using just five well logs(Gr,pb,Ns,Rs,Dt)to predict BI is dependent on the density of data records sampled.At a sampling density of about one sample per 0.5 ft BI is predicted with RMSE~0.056 and R2~0.790.At a sampling density of about one sample per 0.1 ft BI is predicted with RMSE~0.008 and R2~0.995.Adding a stratigraphic height index as an additional(sixth)input variable method improves BI prediction accuracy to RMSE~0.003 and R2~0.999 for the two wells with only 1 record in 10,000 yielding a BI prediction error of>±0.1.The model has the potential to be applied in an unsupervised basis to predict BI from basic well log data in surrounding wells lacking mineralogical measure-ments but with similar lithofacies and burial histories.The method could also be extended to predict elastic rock properties in and seismic attributes from wells and seismic data to improve the precision of brittleness index and fracability mapping spatially. 相似文献