多相糜棱岩内第二相对应变局部化的影响——以秦岭群花岗质糜棱岩为例     

韩宁  赵中宝  王根厚  孙丽静  巴合达尔·巴勒塔别克 《地质学报》2021,95(5):1614-1629

糜棱岩韧性变形发生的应变局部化过程,尤其是多相糜棱岩第二相对基质相变形的影响一直是显微构造研究难点.研究表明糜棱岩借助颗粒边界滑移实现多相混合,形成多矿物相集合体.在多相糜棱岩内,第二相在基质相颗粒边界施加齐纳阻力,牵制基质相颗粒边界的迁移速率,破坏基质相颗粒的动态平衡过程,使基质相颗粒位于古应力计对应的颗粒粒度以下,导致基质相整体的表面积增大,促进扩散交换过程,提高了扩散蠕变,降低了基质相位错蠕变和结晶学优选方位(CPO)形成的效率,使变形机制从颗粒粒径不敏感蠕变机制(GSI)过渡为颗粒粒径敏感蠕变机制(GSS).另外,多相糜棱岩内的第二相具有诱导应变局部化的效应,使塑性应变局部化更为强烈,引起物质强度的变化,进而引起岩石变形过程和岩石圈流变行为的改变.选取秦岭群花岗质糜棱岩进行多相矿物糜棱岩定量化研究,结果显示花岗质糜棱岩伴随着云母含量的增多以及各相混合程度的增大,石英的颗粒粒度明显减小,CPO强度显著降低,基质相显微变形受第二相控制逐渐增强.  相似文献   

基于深度学习的岩石矿物智能识别     

任伟  张盛  乔计花  黄金明 《地质论评》2021,67(Z1):67z1281-67z1282

  相似文献   

基于重磁数据梯度比值的深度学习技术实现场源位置反演方法          下载免费PDF全文

马国庆  吴琪  熊盛青  李丽丽 《地球科学》2021,46(9):3365-3375

场源中心位置的计算是重磁数据反演的主要任务之一,现主要通过异常与场源位置之间的数学物理方程来估算地质体的位置.为了快速、准确获得地质体的位置信息,提出基于重磁梯度比值的深度学习技术实现场源位置的获取;其利用深度学习技术所建立的重磁梯度比值水平分布与地质体埋深、构造指数的关系,快速实现异常场源位置计算,且提出利用多个值的相互关系来更加准确、稳定地计算出地质体的信息.该方法可以计算复杂地质体的中心位置,且避免了以往线性方程反演方法需对结果进行筛选的复杂过程,对于存在剩磁的磁异常则采用解析信号的深度学习方法来进行位置反演.理论模型试验证明利用梯度比值的深度学习方法可以准确获得地质体的深度,且通过对比更多点的深度学习计算结果发现,采用多个不同比例极值点可以减弱噪声带来的干扰,从而得到更加准确的位置.最后将该方法应用于实测磁异常的反演工作,获得了地下磁性物体的中心位置,且计算结果与欧拉反褶积法相接近,因此该方法具有良好的实用性.   相似文献   

适用倾斜滑面的刚性抗滑桩最小嵌固深度计算方法     

肖世国  齐远  孙来宾 《中国地质灾害与防治学报》2021,32(4):113-119

为计算确定桩前滑面倾斜情况下加固边坡的抗滑桩最小嵌固深度,基于倾斜地面条件的抗滑桩计算地基系数法,确定嵌固段桩侧土层压力,同时采用塑性极限分析方法,推导与滑面倾角密切相关的嵌固段土层极限抗力,并根据桩侧地层最大压力不超过其极限抗力的条件,建立了抗滑桩最小嵌固深度计算方法,并确定了其与滑面倾角的关系。实例分析表明,抗滑桩最小嵌固深度随滑面倾角呈非线性增大,在倾角为10°～30°范围内变化显著;嵌固段地层黏聚力、内摩擦角和重度对抗滑桩最小嵌固深度均有明显影响,且呈负相关关系;本文方法所得桩体最小嵌固深度比传统考虑桩前滑面倾斜影响的方法约小18%。  相似文献   

波致海床瞬态液化对再悬浮贡献率的深度学习预测方法     

冯春健  刘汉露  刘锦昆  贾永刚  侯方  薛凉  权永峥 《工程地质学报》2021,29(6):1788-1795

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   

降水相态转换机制及积雪深度预报技术研究     

王一颉  赵桂香  马严枝 《干旱气象》2019,37(6)

利用2014—2017年山西省地面和高空气象观测资料、NCEP/NCAR FNL再分析资料、山西及周边地区多普勒天气雷达资料,对山西冬半年雨转雪过程进行归类与分析,探讨地面气温在降水相态转换中的作用,提取降水相态转换的前兆信息。针对降雪过程,统计分析降雪量和积雪深度增量的关系,总结提炼积雪深度预报指标。最后,选取气候特征相似的两次雨转雪过程进行对比分析,揭示降水相态转换的物理机制。结果表明:(1)山西省11月发生雨转雪的站次最多,其次为2月。地面气温作为降水相态变化的重要指标,其与气候和天气(如冷空气强度和路径)特征、地理位置等有关。(2)山西冬半年积雪深度增量与降雪量比值约0.68 cm·mm~(-1),且比值随着气温降低而增大,因此存在明显的时空差异。(3)在雨转雪的不同时段,随着对流层低层降温,冰雪层厚度在总云层的比例有所增加,且云中固态凝结物下落路径缩短,使得固态凝结物在下落过程中融化概率减小,造成相态变化。  相似文献   

基于模糊熵的GLLE熵阈值分割方法     

何春明  许磊  卢国胜  邓丽珍 《南京气象学院学报》2019,11(6):757-763

图像分割是计算机视觉中基础且重要的一个问题.熵阈值图像分割作为一种有效的分割方法,被广泛应用于模式识别和图像处理中.传统的图像分割方法并不能获得足够有效的图像特征.为解决这个问题且进一步探究熵阈值在图像分割中的应用,引入一种GLLE（Gray Level and Local Entropy）二维直方图改进熵阈值图像分割模型,并提出了基于模糊熵的方法计算所建立的二维直方图模型.通过标准实验数据集上的对比实验表明,基于模糊熵的GLLE熵阈值分割方法可以得到更加准确的阈值,提高了分割精度.同时在处理不同类型图像的表现上优于往常的算法,具有更强的鲁棒性.  相似文献   

青藏高原积雪对陆面过程热量输送的影响研究     

王婷  李照国  吕世华  姚闯  马翠丽 《高原气象》2019,38(5):920-934

利用1979-2016年中国区域长时间序列逐日雪深资料,分析了青藏高原积雪深度与积雪日数的分布及变化特征,并将积雪期划分为三个阶段(积累期、鼎盛期和消融期),结合ERA-Interim月平均再分析资料,分析了积雪与地表热状况(气温、地表和土壤温度)和能量输送量(地表净短波辐射、地表净长波辐射、感热通量、潜热通量、地表热通量和土壤热通量)的相关关系,初步探讨了积雪在高原陆面过程中的作用。结果表明:研究时间范围内青藏高原积雪(深度和日数)主要呈减少趋势,仅在黄河源区及高原边缘地区为增加趋势,积雪鼎盛阶段(1-2月)的减少趋势最显著;高原积雪对地表主要起降温作用,深层土壤温度对积雪的响应存在滞后性,积雪的减少抑制了土壤向上的热量输送进而不利于冻土的发育;高原积雪与地表感热和地表热通量主要呈现负相关关系,潜热通量与积雪也呈负相关特征但比感热通量的相关性小。由于ERA-Interim资料对高原积雪深度的描述与本研究使用的卫星遥感积雪深度存在较大偏差(包括空间分布、气候倾向率、年际变化以及绝对大小等),导致本研究中积雪与地表热状况和热通量的相关度不高,需要通过陆面模式模拟做进一步探讨。  相似文献   

循环神经网络在雷达临近预报中的应用          下载免费PDF全文

韩丰  龙明盛  李月安  薛峰  王建民 《应用气象学报》2019,30(1):61-69

该文将循环神经网络（recurrent neural network,RNN）应用于雷达临近预报。使用预测循环神经网络（predictive RNN）架构,利用雷达历史组合反射率因子建模,给出雷达组合反射率因子未来1 h的预报结果。预测循环神经网络的核心是在长短时记忆单元（long short-term memory,LSTM）中增加时空记忆模块,能够提取雷达回波不同尺度的空间特征,配合循环神经网络架构,可以有效解决反射率因子预测问题。北京大兴雷达和广州雷达长时间序列的独立检验结果和2个强对流天气个例检验结果表明:该方法和传统的基于交叉相关法的1 h雷达外推临近预报相比,在20 dBZ和30 dBZ检验项目内,临界成功指数（CSI）可以提升0.15~0.30,命中率（POD）提高0.15~0.25,虚警率（FAR）降低0.15~0.20,该方法对反射率因子强度变化有一定预报能力。  相似文献   

基于高阶局部模态的弹性地基上框架结构物理参数识别研究     

易伟建  周云 《地震工程与工程振动》2007,27(1):117-124

利用框架结构的整体振动模态信息进行局部损伤的判别具有明显的局限性。高阶模态逐渐被人们认识并用来进行局部物理参数识别并用来进行损伤判别。本文以弹性地基上独立基础的框架结构底层柱为研究对象,利用增加的质量块对柱子进行局部损伤的制造,利用脉冲锤击法和激振器扫频实验进行高阶模态对比测试,利用PolyMAX模态分析方法进行损伤前后高阶模态的识别,发现了“高灵敏度高阶模态”的存在。最后通过两端约束Euler梁的计算模型,通过高阶模态来识别物理参数以及地基参数,其中物理参数结果具有较好的可靠性。  相似文献