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为明确黔北正安地区上奥陶统五峰组至下志留统龙马溪组的页岩气地质特征,充分应用页岩气地质调查、重磁电、二维地震、地质调查井及测试分析等工作方法,开展黔北正安地区1:5万页岩气基础地质调查,对五峰组至龙马溪组富有机质页岩的分布、沉积环境、有机地球化学、岩石矿物、储集性能及含气性等特征进行分析研究,结果表明: 研究区五峰组—龙马溪组富有机质页岩为深水陆棚相沉积,主要分布有安场向斜、斑竹向斜和泥高向斜,厚度14.5~55 m,埋深0~3 200 m; 有机碳(TOC)含量1.0%~4.0%,有机质镜质体反射率(Ro)为1.82%~2.23%,有机质类型以Ⅰ型干酪根为主; 岩石主要由石英、长石和黏土矿物组成,脆性矿物含量高,一般大于50%; 孔隙度为2.03%~3.89%,渗透率为0.35×10-5~1.86×10-5μm2,表现为低孔、特低渗的特征; 最高含气量为2.88 m3/t,显示出较好的含气性特征。综合分析和评价圈出3个页岩气聚集有利区,分别为安场区块、斑竹区块和泥高区块,这为研究区页岩气进一步勘探开发指明了方向。 相似文献
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最优权组合预测法在采煤沉陷变形预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
煤矿地表沉降变形预测多基于煤矿开采沉陷预计理论展开,基于变形分析理论的变形预测模型目前多集中在单模型预测。本文基于组合预测思想,以非等间隔灰色预测模型与BP神经网络模型为预测单模型,以陕西北部某煤矿采煤工作面上方实测地表沉降值为数据源,以最优加权法对单模型预测结果开展了最优权组合,组合模型中两种单模型的权重分别为0.466 7、0.533 3。选取部分监测点的预测结果进行模型精度评价,结果表明:3种预测模型精度均达到了一级。经对比3种模型预测结果,最优权组合预测的模型精度较单模型明显提升,预测结果较非等间隔灰色预测模型与BP神经网络预测模型有明显增益。 相似文献
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采用传统ELM算法进行滑坡位移预测时,其网络输出权值由最小二乘估计得出,导致ELM抗差能力较差,从而造成网络训练参数不准确。为此,将M估计与ELM相结合,提出一种基于M估计的Robust-ELM滑坡变形预测方法。该方法利用加权最小二乘方法来取代最小二乘法计算ELM输出权值,以减少滑坡监测数据中粗差对ELM预测的干扰。分别以链子崖、古树屋滑坡体为例,将Robust-ELM进行了单维、多维粗差的抵御性验证。结果表明,该方法能够有效降低粗差对预测的影响,具有良好的抗差能力。 相似文献
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针对GNSS多天线转发式欺骗干扰在实际应用中,当干扰机与目标机距离大于一定范围时,将引起目标机钟差突跳,从而易被目标机检测和识别的缺陷,提出了基于干扰机阵列的转发式欺骗干扰新方法。干扰机阵列按照正六边形网型布设,可实现目标区域的无缝覆盖,并且灵活易拓展。不论目标机位于区域的任何位置,均有一个最优干扰机能够对其实施有效干扰。为了确定相邻干扰机的最优间距,本文在干扰机阵列不同间距下对具有钟差突跳自适应检测能力的目标机的干扰有效性进行了仿真研究。结论表明,综合考虑各种约束因素,相邻干扰机最优间距为17 km,满足该条件的干扰机阵列在实施欺骗干扰过程中,不会造成目标机钟差突跳,有效解决了该干扰方式易被目标机识别的问题。 相似文献
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