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泥石流是一种多发的地质灾害,常对人民生命财产安全带来极大的威胁,其暴发不仅与降雨有关,还与众多地质环境因子相关。本文以流域面积、松散物质比率、沟床平均坡度为地质因子,以最大小时雨强(T)和总降雨量(R)的乘积作为降雨指数,在获取的泥石流地质因子和降雨指数因子综合样本库的基础上,采用遗传规划法建立了泥石流临界降雨指数智能预测模型,克服了以往以雨量为单一指标的预警模型的弊端,模型验证结果显示,泥石流预测精度高、适应性强。 相似文献
42.
阶地型古老滑坡体形成后,长期受各种营力影响,导致古老滑坡地貌形态破坏严重甚至消失。目前遥感技术和普通工程地质调绘很难发现这些滑坡的存在,给工程建设和后期运营造成较大安全隐患。为准确识别形态特征不明显的古老滑坡体,从阶地物质结构特征演变入手,找到阶地受剪切破坏产生的典型物质结构特征,将地层结构错断、卵砾石异常定向排列、摩擦镜面和泥包粒的眼球构造等作为滑坡准确识别依据。首先采用沿沟谷进行工程地质测绘的纵横交错追踪法确定滑坡体纵向范围和滑面形状,再结合地貌特征推测各级、块滑坡平面范围和分布,最后用点状勘探工程验证和校正推测结论。可将其总结为由"地貌异常、沿沟追踪、面上推断、点状校验"组成的阶地型滑坡识别方法,即物质结构异常推断法。结合线状工程勘察设计各阶段工作特点,提出线状工程前期工作中阶地型滑坡识别步骤,并在临渭高速公路工程建设项目中取得成功应用。 相似文献
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地震储层预测是油气勘探的重要组成部分,但完成该项工作往往需要经历多个环节,而多工序或长周期的研究分析降低了勘探效率.基于油气藏分布规律及其在地震响应上所具有的特点,本文引入卷积神经网络深度学习方法,用于智能提取、分类并识别地震油气特征.卷积神经网络所具有的强适用性、强泛化能力,使之可以在小样本条件下,对未解释地震数据体进行全局优化提取特征并加以分类,即利用有限的已知含油气井段信息构建卷积核,以地震数据为驱动,借助卷积神经网络提取、识别蕴藏其中的地震油气特征.将本方案应用于模型数据及实际数据的验算,取得了预期效果.通过与实际钻井信息及基于多波地震数据机器学习所预测结果对比,本方案利用实际数据所演算结果与实际情况有较高的吻合度.表明本方案具有一定的可行性,为缩短相关环节的周期提供了一种新的途径. 相似文献