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72.
针对我国中西部某矿区的特厚水平煤层综放开采导致的沉降变形、地表裂缝等问题,本文在总结该矿区各工作面地质采矿条件的基础上,结合以往沉陷预计中岩层岩块物理力学参数的选取原则,以摩尔-库伦塑性模型作为计算模型,采用离散元3DEC数值模拟的方法,分析了煤层开采后的地表下沉和水平变形情况。同时,本文结合实地采集的裂缝和塌陷区数据,对开采后上覆岩层垮落情况及裂缝发育情况进行研究,总结出该煤矿水平特厚煤层开采后地表裂缝的分布规律和地表移动变形规律,对该煤矿的生产和开采具有指导意义。 相似文献
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倾斜影像技术是当前测绘领域的一项高新技术,突破了传统航摄测量技术的局限性。相对于传统的垂直航空摄影,倾斜影像技术具备有效地获取地物侧面纹理、可对同一地区进行多视角重复观测,在保证三维模型定位精度高、纹理细节好的同时,实现了获取城市实景三维模型的高度自动化,因而在三维城市建模中得到广泛的应用。本文介绍了一种基于倾斜影像技术的三维城市建模影像筛选方法,并通过实验,验证了该方法具有较高的可行性。 相似文献
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为了更充分地利用GF-2卫星影像数据,文章选取GF-2卫星全色和多光谱影像数据进行融合实验。首先选择PCA(principal component analysis)变换、HIS(intensity hue saturation)变换、Contourlet变换三种融合方法以及它们的结合算法对全色和多光谱影像进行融合,然后对融合结果进行主观定性分析和客观定量评价,最后综合比较得到融合质量较好的方法。实验表明:PCA+Contourlet变换、HIS+Contourlet变换和HIS+PCA+Contourlet变换不仅提高了融合影像的空间分辨率,突出了目标的细节、边缘、纹理信息,保留了原多光谱图像的光谱特性,而且有效地去除了噪声,较适用于高分二号影像的融合。 相似文献
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现有铬盐生产技术阻碍了铬盐行业的清洁化发展,研发新型铬盐生产技术实属必要。中国科学院青海盐湖研究所自行研发出一套以电化学法为基础的铬盐清洁生产工艺,涵盖三条大工艺和四种母系铬盐产品。包括氢氧化钠溶液中电化学氧化铬铁制备铬酸钠联产三氧化二铬和三氧化二铁工艺,离子膜电解法从铬酸钠合成重铬酸钠工艺,以及离子膜电解法从重铬酸钠合成铬酸酐工艺。相比现有铬盐生产技术,该技术的优势主要体现在以下五点:温和化、去渣化、高值化、自动化和高效化。目前相关研发工作业已走出实验室,走过产业化中间试验,正向产业化示范线迈进。 相似文献
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先进天基太阳天文台(Advanced Space-based Solar Observatory, ASO-S)卫星是我国首颗太阳观测卫星, 主要观测太阳耀斑和日冕物质抛射以及产生它们的磁场结构. ASO-S卫星的科学应用系统是科学卫星工程的6大系统之一, 它连接科学用户和卫星数据, 为将卫星的科学数据转化为科学成果提供保障. 科学应用系统的数据库是连接软件与海量数据的枢纽, 为科学数据生产和用户服务及运行提供数据层的支撑. 介绍了科学应用系统的数据库架构设计、数据库的选择以及数据库性能优化和表样例. 这里的数据库包括观测计划、工程参数、运维日志、科学数据、定标数据和特征事件识别等数据库. 这些数据库的建设将为ASO-S卫星工程科学应用系统的顺利运行提供数据支撑, 也可以为未来其他科学卫星类似数据库的搭建提供参考和借鉴. 相似文献
80.
机器学习在当今诸多领域已经取得了巨大的成功,但是机器学习的预测效果往往依赖于具体问题.集成学习通过综合多个基分类器来预测结果,因此,其适应各种场景的能力较强,分类准确率较高.基于斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey,SDSS)计划恒星/星系中最暗源星等集分类正确率低的问题,提出一种基于Stacking集成学习的恒星/星系分类算法.从SDSS-DR7(SDSS Data Release 7)中获取完整的测光数据集,并根据星等值划分为亮源星等集、暗源星等集和最暗源星等集.仅针对分类较为复杂且困难的最暗源星等集展开分类研究.首先,对最暗源星等集使用10折嵌套交叉验证,然后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)、XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)等算法建立基分类器模型;使用梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)作为元分类器模型.最后,使用基于星系的分类正确率等指标,与功能树(Function Tree,FT)、SVM、RF、GBDT、XGBoost、堆叠降噪自编码(Stacked Denoising AutoEncoders,SDAE)、深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)、深度感知决策树(Deep Perception Decision Tree,DPDT)等模型进行分类结果对比分析.实验结果表明,Stacking集成学习模型在最暗源星等集分类中要比FT算法的星系分类正确率提高了将近10%.同其他传统的机器学习算法、较强的提升算法、深度学习算法相比,Stacking集成学习模型也有较大的提升. 相似文献