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991.
为推动中国地质学会地学科普研学工作的开展,根据 《中国地质学会精品地学研学路线、课程评选办法(试行)》, 学会组织开展了第二批精品地学研学路线、第一批精品地学 研学课程的申报、推荐和评审工作。 相似文献
992.
为评价隧道洞口塌方段的安全性,基于累计变形预测和变形速率趋势分析模型,结合工程实例,研究隧道洞口塌方段的处理效果。实例分析表明:在累计变形预测方面,GA-VMD模型在隧道变形数据的信息分解过程中具有明显的优越性,可利用其将隧道变形数据分解为趋势项和误差项,且通过组合预测能有效保证预测精度,得出累计变形的后期仍具一定增加趋势,但增加速率相对较小;在变形速率趋势分析方面,变形速率具下降趋势,且随时间持续,下降趋势更为显著。综合对比两者结果,隧道变形无明显增加趋势,并趋于稳定方向发展,说明塌方处理措施是合理有效的,为其防治效果评价提供了理论依据。 相似文献
993.
为了能在川藏铁路色拉哈段隧道选址过程中最大限度地规避地质灾害体,本文针对色拉哈断裂及邻区开展了音频大地电磁三维阵列探测研究,获得了研究区可靠的三维精细电性结构.结合地表活动断裂调查结果,对区内三维电性分布特征进行了综合解释.研究表明,色拉哈断裂及邻区地表至500 m,整体表现为高阻特征,局部受断裂控制的区域为低阻特征;500 m以下电阻率下降显著,推测是断裂带在500 m以下的深部构造富含水体所致;此外,位于色拉哈断裂北侧的木格措南阶区以及南侧的断裂交汇区东侧发育两处高导体C1和C2,推测为区内含水的构造软岩,在设计隧道路线的过程中,应尽量避让. 相似文献
994.
目前国家正在复杂艰险构造区修建和规划新的铁路,地震等极限环境耦合作用对铁路交通的影响受到越来越多的关注.本文提出一种列车?桥梁?土耦合系统的数值模型,引入车辆简化模型、桥梁结构非线性有限元模型和层状土半解析模型,采用纯时域求解方法.利用p-y曲线、t-z曲线和q-z曲线建立土?桩基非线性模型,采用双线性模型模拟桥墩及桩基础的滞回特性,计算不良地质体发育区铁路列车?桥梁?土耦合系统的弹塑性地震响应,分析SSI对桥梁弹塑性地震响应的影响.研究表明,列车?桥梁?土耦合系统的第一弯曲模态通常是临界模态,即梁的一个半波形状导致土桥系统固有频率降低.另外,对于横向地震响应来说,考虑SSI(土?结构相互作用)后,影响地震响应的频率成分会发生变化,除了频率会变小之外,频段也会变宽.考虑SSI之前,影响频段是1.8~2.0 Hz,考虑SSI之后变为1.2~2.0 Hz之间.对于梁跨中竖向加速度,从考虑SSI之前的4.576 Hz到考虑SSI之后的14.215 Hz,建议考虑SSI进行设计时候应考虑竖向高阶振型影响. 相似文献
997.
近些年随着土地质量地球化学调查工作的开展,获取了大量表层土壤样品数据。然而,这些数据也存在一个明显的缺陷,即1∶50 000大比例尺表层土壤数据往往缺少成矿元素。鉴于土壤成矿元素含量对于矿产资源勘查的重要指示作用,尝试基于现有数据对大比例尺表层土壤成矿元素含量提供一个补全方案。以稀有金属铷元素为例,采用随机森林算法把同一区域2 548组1∶250 000小比例尺表层土壤数据按照8∶2的比例随机分为两组,用80%的数据进行训练建模,20%的数据对模型进行验证。采用变量重要性度量排序和构建学习曲线的组合方法优选了8种元素(K、B、Ni、V、Zn、As、Co、Cu)作为预测变量,模型对训练数据和测试数据的拟合优度R2分别达到0.983 2和0.895 6,说明预测变量的优选方法是有效的。随后将1∶50 000表层土壤的上述预测变量数据作为输入变量导入模型中,得到预测的Rb元素含量,预测结果比较符合实际特征。本研究表明将大数据机器学习随机森林算法引入表层土壤地球化学元素含量空间定量预测具有可行性,可进一步拓展土地质量地球化学数据的服务应用维度。 相似文献
998.
双极化SAR数据反演裸露地表土壤水分 总被引:1,自引:0,他引:1
为了较高精度地获取大范围地表土壤水分,提出一种基于双极化合成孔径雷达数据的裸露地表土壤水分反演模型即非线性方程组,通过改进的粒子群算法求解非线性方程组从而得到土壤水分。首先通过AIEM模型数值模拟和回归分析,得到一种新的组合粗糙度,然后模拟分析得到土壤水分与雷达后向散射系数的关系,从而建立雷达后向散射系数与组合粗糙度、土壤水分的经验关系。利用ASAR C波段双极化雷达数据,基于经验关系和改进的粒子群算法即可实现土壤水分的反演。经过黑河流域实测土壤水分数据对模型进行验证,反演结果与实测数据具备良好的相关性(R~2=0.778 6)。与以往同一区域研究成果比较,文中的方法反演精度有所提高,更适用于裸露地表土壤水分反演。 相似文献
999.
针对传统的变形监测建模方法一般针对单一监测点的变形预测模型,未考虑到监测点间相互作用的变形特点,该文分析了变形监测点间的相互关联性,通过相关系数法对监测点进行分类,并将邻近监测点的观测序列值作为和时间因素等同的影响因子应用到建模过程中,利用高斯过程算法进行训练,建立预测模型。为提高高斯过程算法的模型预测精度,应选择适合工程案例最优协方差函数。通过实例分析,比较GM(1,1)、多点灰色预测模型和顾及邻近点变形因素的高斯过程等3种模型在基坑围岩、滑坡等变形监测数据处理中的预测精度,表明该文算法考虑到监测点间的变形关联性,充分利用高斯过程在针对小样本、非线性数据建模时的高自适应性等优点,具有较高的预测精度。 相似文献
1000.