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51.
2013年7月31日~8月1日陕西关中盆地爆发了一次强飑线灾害性天气过程,为揭示此次飑线生命史期间对定点地形变观测的影响特征与机理,本文结合多普勒天气雷达和气象资料,系统分析了关中盆地内4个地形变观测数据。结果表明:(1)飑线过境时的短时气压突变是造成定点地形变的主要原因,引起最大的地倾斜和地应变分别达9.70×10~(-3″)和21.02×10~(-9);(2)气压变幅与地形变的弹性响应量具有较好的线性关系,二者持续时间较一致,为2~4h,其中,钻孔体应变的动态气压系数达4.04×10~(-9)/h Pa;(3)宝鸡、乾陵和华阴台对飑线的响应能力较好,西安台则较差;(4)除水管仪外,垂直摆、洞体应变和钻孔体应变等对飑线的响应均较为灵敏。上述结果有助于合理识别和科学推定飑线所导致定点地形变异常变化的物理本质,进而减少实际业务中的误判;同时,还能为定点地形变观测台站的科学选址、仪器的优化布设及不同空间尺度大气负荷模型的实证等提供重要的参考依据。  相似文献   
52.
2013年以来,济南市为正确处理好保泉和市民饮用优质地下水的关系,组织实施了地表水转换地下水补源系列工程,旨在补源保泉的前提下开采地下水。大辛河地表水转地下水工程是其中重要的组成部分,为了查明大辛河渗漏补源后地下水的补给方向、径流速度等,在大辛河主要渗漏段开展了地下水示踪试验。结果显示:地下水渗漏补源后沿渗漏段—龙奥大厦—济南东区供水奥体加压站—贤文小区一线大体自南向北径流,视径流速度约45m/d,越往两侧流速越缓慢,表明大辛河地表水转地下水工程主要对东郊水源地进行补给,对市区四大泉群补给较弱。示踪试验得出的结论,对大辛河地表水转地下水工程运行具有重要指导作用,对后期管理部门合理规划补源、开采布局具有重要的借鉴意义,促进济南保泉和供水的有机统一。  相似文献   
53.
A full‐scale 5‐story steel moment frame building was subjected to a series of earthquake excitations using the E‐Defense shake table in August, 2011. For one of the test configurations, the building was seismically isolated by a hybrid system of lead‐rubber bearings and low friction roller bearings known as cross‐linear bearings, and was designed for a very rare 100 000‐year return period earthquake at a Central and Eastern US soil site. The building was subject to 15 trials including sinusoidal input, recorded motions and simulated earthquakes, 2D and 3D input, and a range of intensities including some beyond the design basis level. The experimental program was one of the first system‐level full‐scale validations of seismic isolation and the first known full‐scale experiment of a hybrid isolation system incorporating lead‐rubber and low friction bearings. Stable response of the hybrid isolation system was demonstrated at displacement demands up to 550 mm and shear strain in excess of 200%. Torsional amplifications were within the new factor stipulated by the code provisions. Axial force was observed to transfer from the lead‐rubber bearings to the cross‐linear bearings at large displacements, and the force transfer at large displacements exceeded that predicted by basic calculations. The force transfer occurred primarily because of the flexural rigidity of the base diaphragm and the larger vertical stiffness of the cross‐linear bearings relative to the lead‐rubber bearings.  相似文献   
54.
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   
55.
机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。  相似文献   
56.
In this work, we tackle the challenge of quantitative estimation of reservoir dynamic property variations during a period of production, directly from four-dimensional seismic data in the amplitude domain. We employ a deep neural network to invert four-dimensional seismic amplitude maps to the simultaneous changes in pressure, water and gas saturations. The method is applied to a real field data case, where, as is common in such applications, the data measured at the wells are insufficient for properly training deep neural networks, thus, the network is trained on synthetic data. Training on synthetic data offers much freedom in designing a training dataset, therefore, it is important to understand the impact of the data distribution on the inversion results. To define the best way to construct a synthetic training dataset, we perform a study on four different approaches to populating the training set making remarks on data sizes, network generality and the impact of physics-based constraints. Using the results of a reservoir simulation model to populate our training datasets, we demonstrate the benefits of restricting training samples to fluid flow consistent combinations in the dynamic reservoir property domain. With this the network learns the physical correlations present in the training set, incorporating this information into the inference process, which allows it to make inferences on properties to which the seismic data are most uncertain. Additionally, we demonstrate the importance of applying regularization techniques such as adding noise to the synthetic data for training and show a possibility of estimating uncertainties in the inversion results by training multiple networks.  相似文献   
57.
为了充分考虑桩间距范围内滑体对抗滑桩受力的影响,从单排抗滑桩加固边坡的整体稳定角度出发,在采用传递系数法分析指定设计安全系数情况下抗滑桩的内力时,提出对一个桩间距范围内的加固坡体进行整体分析,将抗滑桩所在部位单独划分条块,该条块包括桩体受荷段及其两侧桩间距范围内的滑体。推导了与此分析模型相应的桩体受荷段底端内力计算公式,并给出了在滑坡推力线性分布条件下作用于受荷段的净滑坡推力计算表达式。分析结果显示,在不考虑与完全考虑受荷段两侧桩间距范围内滑体抗力作用时,得到是桩体内力及位移的上、下边界值。实例分析进一步表明,理论分析与数值模拟结果具有良好的一致性。所提出的方法比传统方法更有利于抗滑桩设计的经济性。  相似文献   
58.
基于支持向量机的京津冀城市群热环境时空形态模拟   总被引:1,自引:0,他引:1  
城市群热环境作为区域生态重要组成部分,已成为近年来的研究热点。而如何选择针对城市群这种复杂地地貌特征的热环境量化工具一直是亟待解决的技术难点,基于此本研究提出了一种解决多样本、非线性、非平稳及高维函数拟合的计算方法,并建立了基于支持向量机(SVM)的京津冀城市群热环境曲面模型来揭示城市群热环境的时空形态变化。研究结果表明:① SVM模型在刻画多核心、多种土地利用类型城市群热环境的空间分布方面具有理论与实践可行性,能够根据热环境的整体空间布局通过高斯核函数进行局部优化差值,最大限度减少缺省值对模型拟合结果的影响。相比于对照方法可以模拟出更高精度的复杂地貌特征城市群热岛空间分布格局;② 在SVM模型曲面拟合的过程中,拟合精度和拟合时间是衡量拟合结果的重要指标,而原始影像的分辨率则是影响该指标的决定性因素;③ 2003-2013年区域内北京市与天津市的城市热岛效应变化最为明显,热岛面积分别增加7091 km2与4196 km2,空间上呈现出逐年接近连片发展趋势,热岛重心移动轨迹具有明显的时空分异性。北京城市热岛特征为东南部地区异速增长,西部地区缓慢增长;天津城市热岛特征为以城市中心为圆心向周围扩展。本研究进一步丰富了城市群热环境评测的定量方法,可以在实践上对城市群的城市规划、城市建设、环境保护和区域可持续发展等提供定量化、可视化的决策支持。  相似文献   
59.
Di Zhu  Yue Ben  Xinfa Xu 《水文科学杂志》2020,65(12):2128-2141
ABSTRACT

The Ganjiang River is the largest tributary of Poyang Lake in China, and its hydrological regime variation greatly affects the utilization of regional water resources and the ecological environment of the lake. In this study, a novel trend analysis method, the Moving Average over Shifting Horizon (MASH), was applied to investigate the inter- and intra-annual trends of flow and water level from 1976 to 2016 at the Xiajiang and the Waizhou hydrological stations in the Ganjiang River. The Significant Change Rate Method (SCRM) was proposed to determine the MASH averaging parameters. The trend analysis results show a statistically significant decrease in water level series throughout the year and the relationship of flow and water level have changed greatly at the Waizhou station. The sediment load reduction, large-scale sand mining and water level decrease of Poyang Lake are identified as the main causes for the water level decrease.  相似文献   
60.
ABSTRACT

A new deep extreme learning machine (ELM) model is developed to predict water temperature and conductivity at a virtual monitoring station. Based on previous research, a modified ELM auto-encoder is developed to extract more robust invariance among the water quality data. A weighted ELM that takes seasonal variation as the basis of weighting is used to predict the actual value of water quality parameters at sites which only have historical data and no longer generate new data. The performance of the proposed model is validated against the monthly data from eight monitoring stations on the Zengwen River, Taiwan (2002–2017). Based on root mean square error, mean absolute error, mean absolute percentage error and correlation coefficient, the experimental results show that the new model is better than the other classical spatial interpolation methods.  相似文献   
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