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41.
本文以动三轴试验和原位测试数据为基础,以天津地区砂性土为例,探讨砂性土振动液化机理及孔隙水压力变化规律,采用多种方法分析判别砂性土液化,为高烈度地区重要工程建筑抗震设计提供重要数据。  相似文献   
42.
R.  Cattin  A.  Loevenbruck  X.  Le  Pichon  李岩峰 《世界地震译丛》2005,(4):58-70
1999年集集地震使台湾中西部褶皱逆冲带内的车笼铺逆序逆断层(简称CTF断层)发生了破裂。该破裂的一个重要特征为:计算出的滑移量自车笼铺断层的底部至近地表,沿板块自南东向北西会聚方向,呈现由小到大接近线性增加的趋势。根据长周期和地震周期两个不同时间尺度上应力和位移的研究结果,对同震滑移分布规律的成因给出了一个新的解释模式。在最近的0.5百万年内,造山带前缘的聚合速率被前锋带3条主要的逆断层——彰化断层(简称Ch.F断层)、车笼铺断层和双塘断层(简称Sh.F断层)——来调节。根据先前已发表的平衡地质剖面研究成果,我们估算了彰化断层和车笼铺断层分布调节5%~30%、30%~50%造山带前缘长周期的滑移量。上述长期聚合速率的差异以及震间和震后位移模拟结果表明,车笼铺断层与震间应力载荷方向斜交和彰化断层、车笼铺断层深部递增的无震蠕变,这两个因素共同影响着同震滑移独特的线性分布特征。许多早期对滑移量分布特征及其成因的解释主要考虑到了物质属性、软弱层的滑动作用、场地效应、断层几何学以及地震波动力学等因素的影响。至于各因素对滑移量分布特征的影响程度仍不太清楚。考虑到车笼铺断层倾角的影响,采用了应力集中区的动力学模型来解释同震滑移的总体分布特征。值得一提的是,最近的研究表明集集地震前应力在空间上的不均匀分布可能对同震滑移的分布起到重要的作用。地震活动性分析结果表明,历史大地震不能够解释应力分布的不均。根据我们的研究方法,认为Oglesby和Day(2001)提出的车笼铺断层北面存在一高应力集中区,反映了因车笼铺断层斜交引起的震间耦合在纬向上的变化规律。  相似文献   
43.
晋中至太原城际铁路位于山西断陷带次级构造单元太原断陷盆地内,盆地内部新构造运动复杂,城际铁路沿线跨越多条第四纪隐伏活动断裂,并穿过榆次地裂缝发育地带及砂土液化区域,这些地质问题极大地影响着晋中至太原城际铁路的前期勘测选线。本文从地质构造、地层岩性、浅层地震勘探等方面对穿越城际铁路的三条活动断裂的危险性进行了分析评价,以查明断裂错动对城际铁路的影响。结合前人对榆次地裂缝的研究成果,对城际铁路附近的地裂缝发育情况进行了调查验证,以查明榆次地裂缝对城际铁路的影响。通过在城际铁路车站及车辆段布置地质钻孔,进行标贯试验、剪切波速测试,以查明城际铁路沿线工程地质条件,对沿线车站及车辆段场地进行液化判定及场地类别判定。针对城际铁路沿线存在的上述地质问题,给出了相应的工程建议,对城际铁路前期勘测设计具有重要的指导意义。  相似文献   
44.
渤海海域自升式钻井平台作业频率高,在同一区块多次插桩作业情况多,为自升式平台插桩作业带来严重的滑移风险。通过建立常用的两种类型桩靴的有限元分析模型,采用模拟计算和对比分析的研究方法,对在“老脚印”不同距离位置插桩时,桩基土体的塑性破坏特性、运移规律及桩靴所受侧向滑移力进行了模拟研究,得出了在不同土质条件下,桩基土和桩靴的受力特性及规律,分析了不同位置的“老脚印“对自升式平台插桩滑移风险的影响。  相似文献   
45.
针对典型滑坡滑动单元在地震过程中的滑移特征,制作了典型振动台物理模型,通过输入不同频率、峰值和持时的正弦地震波,开展了一系列的实验研究工作,得了一些比较有意义的新成果:(1)在输入地震波强度足够大时会出现瞬时沿滑带向上的滑移行为,存在向上和向下两个滑移屈服加速度;(2)在研究分析中,不可以坡底输入的地震加速度值而应以滑带处局部加速度值作为判别滑移与否和滑移量大小的计算数据;(3)滑体沿滑带产生的永久滑移总量随地震波持时增加呈阶梯波状增长;(4)不同时刻任一周期的振动滑移特征相对独立,且每一地震波周期时间内具有几乎相同的周期性滑移特征,总体滑移量是无数周期内滑移量的累加;(5)在每一地震波周期时间内,滑体向上和向下的滑移特征受控于相应向上和向下屈服加速度,其向上和向下滑移矢量和构成每一周期时间内的永久位移。  相似文献   
46.
为了厘清陕北府谷矿区煤炭资源的清洁潜势、探究其更加清洁高效利用的可能性,在整理分析相关煤炭勘查资料的基础上,通过对矿区主采煤层样品进行系统煤质分析、煤岩组分鉴定、微量元素测试以及相应的对比分析,以探讨其清洁高效利用潜势及途径。结果表明:府谷矿区煤具有中高灰、低硫、高挥发分、高氢碳原子比、低有害元素、富惰质组分等特点,较高的灰分是府谷矿区煤清洁利用的最主要障碍。经对比评价,府谷矿区原煤洁净等级为Ⅲ级,浮煤为Ⅱ级。低热演化程度、高挥发分、高氢碳原子比的特点使其在煤炭直接液化利用方面具有较大的优势,浮煤直接液化利用是府谷矿区煤炭资源清洁高效利用的选择之一。   相似文献   
47.
为了实现地下矿山采动垮塌区域边缘矿体的安全回采,首先采用数值模拟方法进行采动垮塌机理研究,确定垮塌区域大致范围,然后在垮塌区边缘矿体内部掘进巷道对隐患结构进行超前探测,进一步探明隐患结构分布情况,最后通过钻探对数值模拟和超前探测结果进行验证并注浆加固.研究表明:采空区两帮为充填体、上部为矿体时,其采动垮塌破坏机理可以概括为"两帮下部三角形平动-两帮上部圆弧形转动-顶板楔形垮塌-两侧采场条形滑移-上部采场整体下沉".通过对数值模拟、超前探测和钻孔验证的综合运用,可以实现对垮塌区域隐患结构的精确探查和控制.  相似文献   
48.
为揭示沂沭断裂带深部结构及发生—发展过程,查清断裂切割深度及对岩石圈地幔的破坏,探讨沂沭断裂带的构造组合样式、运动方式、地壳稳定性及其对资源环境的约束作用,研究团队于2019年在沂沭断裂带南段沂南—莒县附近布设了一条长约60 km的深反射地震剖面,系统采集了沂沭断裂带和两侧地块的地震数据,对沂沭断裂带深部岩石圈精细结构进行了解剖.结果显示,该区岩石圈结构在横向上表现为以沂沭断裂带为界的块状结构特征,地壳厚度约30.8~39.5 km;莫霍面总体呈西浅东深态势,并被西倾的沂水—汤头断裂(F2)和昌邑—大店断裂(F4)错断,垂直落差达10.5 km.与浅部"两堑夹一垒"的构造组合样式不同的是,沂沭断裂带在深部剖面上表现为由沂水—汤头断裂(F2)和昌邑—大店断裂(F4)向上延伸与分叉散开的多条断裂组成"双枝状"构造组合样式.断裂带内被断层切割的界面反射波多呈向上的拱弧形,其构造形迹具有伸展、挤压和走滑并存的特征,推断这些界面为层间滑脱构造,它们指示了沂沭断裂带"多层滑移"构造运动方式.该断裂带不仅切穿了近地表、壳内地质界面,F2、F4断裂还向下切割莫霍面,深入岩石圈地幔,是深达地幔的深大断裂构造带,为地幔热物质的上涌提供了通道,对中生代的岩浆活动和内生成矿具有控制作用.地震剖面西端的铜井金矿成矿与沿F2断裂上侵的铜井杂岩体关系密切;剖面东端的火山机构保存完整,没有明显构造破坏痕迹,据此认为沂沭断裂带左行走滑主要发生在早白垩世青山期以前,其后水平滑移量应不大.从区域地质分布及地震反演结果看,昌邑—大店断裂(F4)明显将山东省分割为鲁西和鲁东两个地质构造单元,因此将其作为区域地质构造分界线是合理的.本项研究结果进一步加深了沂沭断裂带深、浅部结构的认识,为分析研究沂沭断裂带的深部过程和浅部构造响应及对资源环境的影响提供了资料约束.  相似文献   
49.
断裂带的变形行为和断层滑移机制是目前地震研究关注的热点,断裂带岩石特征、内部结构与物理化学性质是确定断层蠕滑或粘滑行为以及断层滑移机制的基础和关键。本文以鲜水河断裂带乾宁段地表出露的断裂岩为研究对象,通过野外地质调查、室内光学显微镜、扫描电镜、粒度统计、粉末X射线衍射分析(XRD)和薄片X射线荧光光谱分析(XRF)等多种研究方法,对鲜水河断裂带岩石特征、结构构造、物性、矿物成分及化学元素分布开展了详细的分析,并探讨了相关变形行为和滑移机制。分析表明:(1)断裂带核部主要由黑色断层泥、浅黄色及黄色断层角砾岩和灰色碎裂岩、灰色断层角砾岩组成,呈单核对称结构;(2)黑色断层泥厚3~5cm,具有快速滑动结构特征,表现为断层粘滑行为。断层泥可划分出13个滑移带,最窄滑移带厚约40μm,至少代表13期古地震事件;(3)断层泥主要由伊利石、高岭石和石英等矿物组成,其中边部伊蒙混层含量异常高,为最新一次古地震的主滑移带。由于伊利石和伊蒙混层(或蒙脱石)为主要黏土矿物的断层泥渗透率低、孔隙流体压力大,以及发现断层泥楔入脉,表明地震过程中断层滑动存在热增压弱化机制;(4)从断层泥不同滑动带中碎块蚀变程度和矿物分布特征来看,地震主滑动带有向碎裂岩方向迁移的趋势。推测断层在滑动过程中,更趋向于向弱矿物含量高(如伊利石、伊蒙混层)、强矿物含量低(如方解石、高岭石)的围岩一侧迁移。  相似文献   
50.
波致瞬态液化渗流导致海床内细粒沉积物向海水中运移,这一过程对海底沉积物再悬浮的贡献率不容忽视,但是贡献率的准确估计和预测比较困难。本研究将黄河水下三角洲的观测数据(包括水深、有效波高、有效波周期、实验舱内悬沙浓度、实验舱外悬沙浓度)作为模型输入数据集,基于长短时记忆循环神经网络建立了瞬态液化对再悬浮贡献率的深度学习预测模型。为了客观评价模型的性能,以平均绝对百分比误差、均方根误差和平均平方误差-标准偏差为评判标准,将该深度学习模型与其他预测模型(支持向量回归模型、人工神经网络)的预测结果进行了比较。结果表明,基于长短时记忆循环神经网络的深度学习模型对3.5d以内的瞬态泵送再悬浮贡献率预测误差最小,其平均绝对百分比误差、均方根误差和平均平方误差-标准偏差分别为5.87%、1.6730、0.1574。因此,该模型可以有效地减少机器学习方法在连续预测中产生的误差叠加问题。  相似文献   
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