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31.
基于逻辑回归模型和确定性系数的崩滑流危险性区划 总被引:1,自引:0,他引:1
崩滑流是崩塌、滑坡和泥石流地质灾害的总称。本文根据逻辑回归模型和贵州省崩滑流地质灾害发生的确定性系数CF,统计贵州省内崩滑流发生概率与其影响因子之间的函数关系; 并利用GIS技术编制贵州省崩滑流地质灾害危险性区划图。首先根据影响因子子集中已发崩滑流灾害面积和影响因子子集面积来计算崩滑流地质灾害发生的确定性系数CF; 其次将灾害是否发生作为因变量,影响因子子集发生崩滑流地质灾害的确定性系数CF作为自变量,应用逻辑回归模型统计分析它们之间的函数关系; 然后利用GIS技术计算研究区内各独立属性单元发生崩滑流地质灾害的概率p,按p值10等分标准将研究区划分为10个危险性等级区,并绘制贵州省崩滑流地质灾害危险性区划图; 最后用已发崩滑流地质灾害的分布数据来检验危险性区划的效果。研究结果表明:本文根据逻辑回归模型和崩滑流地质灾害发生的确定性系数CF,将贵州省分为Ⅰ~Ⅹ的10个崩滑流地质灾害危险性等级区与实际情况基本符合,能够良好地反映贵州省境内发生崩滑流地质灾害的难易程度。 相似文献
32.
针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)在GNSS坐标时间序列的降噪过程中存在筛选准则的选取和模态混叠效应等问题,本文引入Hausdorff距离(Hausdorff distance,HD)筛选准则并结合小波分解(wavelet decomposition,WD),提出EMD-HD&WD算法。通过对我国大陆构造环境监测网络149个GNSS测站的垂向坐标时间序列降噪处理,分别利用复合指标T值、测站的速度不确定度和闪烁噪声振幅验证算法的可靠性和普适性。结果显示:HD优于现有的筛选准则;EMD-HD&WD算法对测站的速度不确定度和闪烁噪声振幅的平均改正率均为88.4%。分析表明,本文算法能够有效识别和剔除噪声并且改善EMD的模态混叠效应,提高GNSS垂向坐标时间序列的模型精度。 相似文献
33.
34.
微地震监测技术在水平井压裂中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
用微地震法在油田生产波及区对生产动态进行实时监测,是目前国内外广泛关注的前沿课题。文中论述了产生微地震事件的力学机理、微地震监测原理及方法。利用微地震监测技术对泌阳凹陷BYHF1页岩水平井分段大型压裂过程实时监测,运用偶极子测井和VSP资料建立监测井区的初始速度模型,并通过射孔炮对其校正。在识别出有效微震事件的基础上,利用纵波和横波信息计算得到微地震事件的位置,通过可视化技术对压裂井区裂缝发育的方向、大小、空间分布进行了描述,监测结果与成像测井结果吻合良好。 相似文献
35.
论述压裂过程中诱发微地震的激发机理,分析人造裂缝与地应力关系并叙述了微震事件的定位方法。利用微地震监测技术,通过实时定位理论系统对深凹区BYHF1井页岩水平井分段大型压裂过程实时监测,运用偶极子测井和VSP资料建立监测井区的初始速度模型,并通过射孔炮对其校正。在对实时监测定位理论系统数据进行综合处理分析,及有效微震事件识别的基础上,利用纵波和横波信息分析计算得到微地震事件的位置,通过可视化技术对压裂井区裂缝发育的方向、大小、空间分布进行了描述,监测结果是裂缝发育方向基本上为NE34°,与成像测井结果吻合良好。 相似文献
36.
37.
中文地名地址具有构成复杂、语义多样、标准化困难等特征,随着地理信息共享平台及地名地址库建设,地名地址服务成为提升地理空间信息粘着力的核心接口。本文探讨了引入正则表达式改进了传统地名地址匹配算法流程的可行性,并基于WCF完成地名地址Rest服务开发,满足了哈尔滨市地理信息共享平台应用要求。 相似文献
38.
39.
利用sPL震相确定海南儋州2.6级地震震源深度 总被引:1,自引:1,他引:0
对海南测震台网记录的2014年7月28日海南儋州2.6级地震波形数据进行预处理,发现松林岭(SLL)地震台记录到sPL震相,运用频率—波速(F—K)方法,合成在不同震源深度模型下的理论波形。通过该台记录的实际波形和理论波形拟合对比,确定海南儋州2.6级地震震源深度约14 km。 相似文献
40.
为了精确剔除全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)坐标时间序列中的噪声,提出一种联合遗传算法(genetic algorithm, GA)和变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)的降噪方法 GA-VMD。该方法首先利用GA优化VMD参数,然后引入多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy, MPE)作为噪声分量的筛选标准,最后将剩余分量重构得到降噪后的信号。通过仿真信号和实测数据的降噪实例,并与小波降噪(wavelet denoising, WD)、经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)等方法对比,分析GA-VMD的降噪效果。实验结果表明:对于仿真信号而言,GA-VMD方法相较于WD、EMD方法,信噪比分别提高了5.18 dB和2.91 dB,互相关系数分别提高了0.05和0.02;对于实测数据而言,GA-VMD方法对测站的速度不确定度和闪烁噪声的平均改正率分别为79.89%和84.46%,优于其他两... 相似文献