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52.
为查明隐伏塌陷区域,分析重庆市中梁山地区岩溶塌陷的特征,发现塌陷主要发生在以岩溶裂隙发育为主的松散粉质黏土区域;地震映像法能方便、快速地查清土层的松散状态,而高密度电阻率法通过正演模拟发现只能探测出2~3倍电极距的异常范围,但能反映出岩溶裂隙发育的漏斗形态,即只要能找出岩溶裂隙的大致位置和浅表松散土层的范围就能圈定隐伏塌陷的区域。对中梁山地区某居民点进行野外勘测,综合以上两种方法圈定隐伏塌陷区域,其推断结果与钻探资料十分吻合,说明这种隐伏岩溶探测思路是可行的。 相似文献
53.
北山成矿带东缘的内蒙古呼伦西白地区近年来发现了多处铌稀土矿床(点),矿床(点)产于二叠纪二长花岗岩外接触带上,矿体赋存于滨浅海相碳酸盐岩-变碎屑岩内,其形态、产状、规模受构造-岩浆活动控制,并与磁异常对应,其中灰石山东北铌稀土矿区Nb2O5品位0.02%~0.56%、平均0.11%,REO品位0.13%~2.63%,平均0.93%,辉森乌拉西铌金矿区Nb2O5品位0.01%~0.1%,与白云鄂博Nb-REE-Fe超大型矿床特征类似,成矿潜力巨大。结合区域地质背景及铌稀土多金属矿成矿特征,初步认为区内该类型矿床的找矿标志为:二叠系滨浅海相碳酸盐岩-变碎屑岩地层、构造挤压形成的虚脱空间或韧-脆性转换部位、二叠纪二长花岗岩外接触带、放射性异常梯度带-磁异常位置、岩石蚀变(褐铁矿化、硅化、碳酸盐化等)和石英细网脉发育地段。对该地区铌稀土多金属矿成矿特征和找矿标志的研究有利于拓展北山地区三稀矿产的找矿思路,也可为此类矿产的找矿方向提供借鉴。 相似文献
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55.
与常规三维地震勘探相比,全数字高密度地震勘探采用高横纵比、宽方位观测系统,使用单点数字检波器接收。宽方位地震勘探有利于高陡构造和复杂断块成像,但存在各向异性问题,而单点数字检波器地震信号频带宽、保幅性好、噪声强。为了充分发挥全数字高密度地震资料优势,克服其缺点,必须将宽频、宽方位处理技术运用到煤炭高密度三维地震数据处理中,以提升数据处理效果。以淮北矿区全数字高密度地震资料为基础,针对淮北矿区地质构造复杂特点,以叠前保幅去噪、振幅补偿、OVT处理技术以及全方位角偏移成像技术为重点,开展了煤炭全数字高密度地震资料的宽频、宽方位处理技术研究。结果表明:保幅去噪在几乎不损伤有效信号的前提下实现了对噪声的有效压制,振幅补偿恢复了地震信号高低频能量的损失,宽方位处理不仅消除了各向异性影响,改善了成像效果,还获得了丰富的叠前数据。宽频宽方位处理技术是全数字高密度地震资料处理的必要手段,其处理成果比常规处理成果频带更宽,对复杂构造成像更好,分辨率更高,能够实现煤田复杂地质条件地震资料精细成像。 相似文献
56.
浑河断裂是辽宁省内一条重要的北东向地震构造带,断裂两侧的地球物理重磁场存在差异。通过浑河断裂的区域重力场与磁场研究,认为浑河断裂既控制了深、浅部岩石地层的发育,同时浑河断裂的重力场、磁场分布随着深、浅部地层岩性发育的差异而有所变化。浑河断裂的重力场和磁场梯度带主要位于抚顺以西至沈阳一带,浑河断裂历史以来有记录的最大破坏性地震位于重力梯度变化较大的沈阳段。综合浑河断裂地球物理场特征及区域地质资料,浑河断裂虽然活动性一般,但抚顺地区的采煤活动对断裂的活动性有一定影响。近些年抚顺地区频发的沉降、滑坡和地裂缝等地质灾害应当引起对浑河断裂活动性研究的重视。 相似文献
57.
针对水下地形测量仿真器中的多波束测深结果仿真环节中,对海量已知水深点云数据进行处理时存在的检索效率低、内存占用大的问题,设计了一种基于四叉树的数据处理方案。以四叉树数据结构并采用序列化方式存储索引文件,提高点云数据的检索效率;通过内存映射的方法读取海量点云数据,减少内存占用。数据实验表明:相对于常见的遍历检索,在检索点云数不超过总点云数的约四分之三时,四叉树水深点云检索效率提高了1倍以上;在检索点云数越少,总点数云越多时,四叉树水深点云检索的效率最多可提升30倍以上。基于四叉树的数据处理算法可有效地提高点云数据的检索效率,适合于多波束测深结果仿真过程中的海量点云数据的处理。 相似文献
58.
为了研究上海大陆岸线的最新变化,以5年为间隔,选取1988~2019年间的近30年多期Landsat遥感影像,采用多尺度分割和光谱分割相结合的分割方法,提取影像中研究区域的水边线,并利用同年不同时相的水边线和平均大潮高潮位数据进行潮位校正,获取相对准确的海岸线位置。使用线性回归速率方法(LRR)对大陆岸线的外扩距离和速度变化进行了统计,同时对上海大陆岸线长度和面积的时空变化进行了分析。结果表明,从1988~2019年,上海大陆岸线总长度增加了10.4km,增幅达5.19%,长度变化呈“减增减”的趋势。海岸线的平均外扩距离为1.35km,平均LRR值为50m/年,外扩距离最大处位于南汇嘴。上海大陆沿岸总的新增土地总面积达到220.39km2。 相似文献
59.
60.
水声目标识别技术是水声信号处理的重要组成部分,是水声信息获取与水声信息对抗的重要技术支撑。针对水声目标识别时探测数据量大、自动化程度不高、识别效率低下等问题,研究了深度学习在水声目标识别中的应用。首先,介绍了水声目标识别技术的研究现状及当前形势下面临的挑战。然后,对深度学习的网络结构原理及改进型进行了分析,并分别对深度学习在水声声信号识别领域和水声图像信号识别领域的应用现状做了阐述。最后,指出了由于受当前技术条件和水下复杂环境的制约,此方法尚且存在着不足之处。该方法为进一步优化深度学习算法、拓展深度学习技术应用范畴、提升水声目标识别效率提供了参考。 相似文献