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991.
集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)方法已广泛应用于地下水水流和污染物运移模拟相关问题的求解。但前人研究多建立在同化系统预报模型是准确的基础上,忽视了模型概化的不确定性。当模型概化不准确时,将导致预报偏差,可能带来错误的系统估计。因此,文章提出考虑模型预报偏差的迭代式集合卡尔曼滤波(Bias aware Ensemble Kalman Filter with Confirming Option,Bias-CEnKF)方法。以地下水水流数据同化为例,研究模型概化存在不确定条件下,边界条件、初始条件、源汇项概化不准确时新方法的有效性。结果表明,当预报模型概化不准确时,使用标准EnKF方法进行数据同化,可能会导致滤波发散,造成同化失败。Bias-CEnKF方法不仅保留了较好的同化性能,同时减小了参数、变量、偏差项非线性关系带来的不一致性。针对文章中4种情景,Bias-CEnKF同化获得的含水层渗透系数场以及水头场均接近真实场,且预报结果可靠。本研究进一步提升了模型概化不确定时EnKF方法的适用性,为实际野外复杂条件下地下水水流数据同化问题提供了可靠的方法。 相似文献
992.
岩土工程场地勘测数据一般包含多个土体参数的数据,这些数据不仅具有交叉相关性,而且具有三维空间自相关性。如何有效地利用这些数据去量化土体参数的不确定性是一个富有挑战性的问题。为此,提出了考虑多源勘测数据三维空间相关性的土体参数联合概率密度函数估计方法。首先介绍了基于单钻孔多源勘测数据(仅考虑勘测数据垂直相关性)的土体参数概率密度方法,在此基础上,提出了基于Gibbs抽样的考虑多钻孔多源勘测数据垂直和水平相关性的土体参数概率密度函数估计方法。最后以一模拟虚拟场地和美国德克萨斯州一实际场地为例阐明了所提方法的有效性。结果表明,所提方法能为融合多源勘测数据的场地土体参数不确定性量化提供一种有效分析工具。采用多钻孔勘测数据能够有效地降低土体参数的统计不确定性。 相似文献
993.
深部地质钻探钻进过程数据价值密度低,传统方法难以在钻中流式大数据条件下有效去除尖峰、毛刺等各类钻进过程数据噪声。本文提出一种深部地质钻探钻进过程流式大数据分析与动态预处理方法,并成功应用于辽宁丹东3000 m科学钻探工程。首先,深入分析过程工艺和数据处理需求,建立深部地质钻探钻进过程流式大数据分析与动态预处理框架结构;然后,运用限幅滤波结合过程数据分布特征、司钻/机长人工操作经验去除过程数据中的离群值;接着,引入滑动窗口策略对流式钻进大数据进行动态处理,在每个窗口中运用Savitzky Golay滤波进一步提升数据质量。仿真实验和工程应用结果验证了本文方法具有很好的工程适用性和有效性。 相似文献
994.
遥感技术广泛应用于地质基础调查、矿产资源勘探、环境评估和地质灾害调查等方面。它已从多光谱发展到高光谱阶段,Landsat-8是目前最具有代表性和最常用的多光谱数据,ASTER具有高的分辨率和多波段特征,资源一号02D(ZY1-02D)卫星是我国2019年发射的高光谱业务卫星。为了更好地了解多源遥感数据在岩矿识别中的作用,在新疆东天山卡拉麦里地区进行了相关研究。结果表明:Landsat-8 OLI的PCA变换结果清晰识别了研究区不同的岩性和地层;使用Landsat-8 OLI、ASTER和ZY1-02D高光谱数据,分别采取不同的图像端元提取方法,在进行光谱分析的基础上,利用光谱角填图(SAM)即可得到研究区的主要矿物分类图件。通过野外验证,应用GIS技术进行集成和分析,修正相关图件后,便得到了精准的矿物分类综合图。研究表明:多源遥感数据的集成在岩矿识别方面效果良好、前景巨大。 相似文献
995.
中国蛇绿岩研究取得了很大的成绩,也存在许多问题。文中简要评述了日喀则、三江、青海、北秦岭、中亚造山带、东北以及中国南方蛇绿岩的若干问题,指出中国划归入蛇绿岩的地质体(组合)太多了,把许多可能不是蛇绿岩的地质体(组合)也当成了蛇绿岩。当前需要做的是去伪存真,对中国蛇绿岩进行一次认真的清理。文中指出,地幔橄榄岩无疑是蛇绿岩最重要的成员,它来自洋壳下。世界上还有另一类来自陆壳下的地幔岩,被称为“造山橄榄岩”。因此,地幔橄榄岩并非蛇绿岩所独有。此外,有越来越多的数据表明,在许多不同的构造背景下都可以出现类似MORB(大洋中脊玄武岩)地球化学性质的玄武岩,例如洋岛、岛弧、大陆溢流玄武岩、板内玄武岩以及太古宙(拉斑玄武岩和科马提岩)等。因此,不能简单地认为一个地区只要有了地幔橄榄岩和MORB就是蛇绿岩了。文中回顾了蛇绿岩研究的两个发展阶段:前一个阶段以1972年的彭罗斯会议为标志,开启了蛇绿岩研究的新篇章,当时的学术界主要关注蛇绿岩的岩石学和地球化学问题,关心蛇绿岩的岩石组合。新的阶段是从20世纪后期逐渐发展起来的,于近期取得了突出的进展。笔者等强调指出,蛇绿岩(野外出露更多的是蛇绿混杂岩)即蛇绿岩套,它不仅包括一个特定的岩石组合,还包括深海沉积。文中肯定了中外学术界在蛇绿岩构造研究方面获得的许多新发现、新思路和新进展。此外,大数据和地球物理方法也是非常有意义的。蛇绿岩是一个复杂体系,不确定的问题相当多。它们的解决需要构造地质学家、地层学家、古生物学家、岩石学家、地球化学家、年代学家以及地球物理学家的共同努力。 相似文献
996.
遥感技术广泛应用于地质基础调查、矿产资源勘探、环境评估和地质灾害调查等方面。它已从多光谱发展到高光谱阶段,Landsat- 8是目前最具有代表性和最常用的多光谱数据,ASTER具有高的分辨率和多波段特征,资源一号02D(ZY1- 02D)卫星是我国2019年发射的高光谱业务卫星。为了更好地了解多源遥感数据在岩矿识别中的作用,在新疆东天山卡拉麦里地区进行了相关研究。结果表明:Landsat- 8 OLI的PCA变换结果清晰识别了研究区不同的岩性和地层;使用Landsat- 8 OLI、ASTER和ZY1- 02D高光谱数据,分别采取不同的图像端元提取方法,在进行光谱分析的基础上,利用光谱角填图(SAM)即可得到研究区的主要矿物分类图件。通过野外验证,应用GIS技术进行集成和分析,修正相关图件后,便得到了精准的矿物分类综合图。研究表明:多源遥感数据的集成在岩矿识别方面效果良好、前景巨大。 相似文献
997.
高光谱成像作为目前遥感领域最先进的技术,在地质应用中取得了巨大成功。岩石和矿物由于电子过程和分子振动可以产生特征的光谱吸收,因此可以利用高光谱技术进行岩矿填图,快速且准确地获取区域内岩石和矿物的分布情况,进而圈定有潜力的找矿靶区。岩矿高光谱通过对岩矿信息的提取可获得矿物类别和矿物丰度分布甚至矿物化学成分的填图结果,识别方法包括光谱匹配、模式识别和人工智能方法 3大类。GF-5卫星上搭载的高光谱成像仪覆盖度宽、光谱分辨率和信噪比高,满足矿物精细识别和大比例尺、大面积岩性填图的要求,应用前景广阔。青藏高原地区矿产资源丰富、岩体裸露但地势偏远,有利于高光谱遥感蚀变矿物填图,开展区域找矿工作。同时,高光谱遥感凭借其空间尺度优势,可以方便快捷地获取区域整体信息,结合地球化学的时间信息,可为青藏高原关键地质科学问题的解决提供新的视角。提升岩矿高光谱遥感的定量化和智能化水平,将传统地质学方法获得的地下深部资料与遥感手段获取的地表数据结合,是促进地质遥感和地球系统科学发展的重要途径。 相似文献
998.
近些年来,深度学习网络的兴起极大地推动了人工智能技术在地震数据处理、反演以及解译等领域的应用.地震波阻抗反演是石油地震勘探领域的一项关键技术,其反演精度在圈定油气储层构造中起到非常重要的作用.提出了一种基于数据驱动时间卷积网络(temporal convolution network,TCN)模型的地震波阻抗反演方法,旨在无需建立初始反演模型,直接利用工区的少量测井标签数据,以地震振幅数据为输入,将波阻抗反演转化为时间序列建模任务,最终输出地下模型的阻抗信息.采用Marmousi2数据集对基于TCN的波阻抗反演模型进行训练、验证和测试,结果显示,在测试集上该模型预测结果的皮尔逊系数和决定系数分别达到97.92%和95.95%,并对远离训练区域的波阻抗信息预测有着良好的泛化性,且在预测时间和预测精度等方面都要明显优于前人的相关研究工作.上述结果表明,TCN时间序列深度学习模型在复杂地层波阻抗反演中具有一定优越性和应用前景,为地震波阻抗反演提供了新思路. 相似文献
999.
武功山地区高滩组是华南板块分布较为广泛的早古生代地层之一,经历了绿片岩相?角闪岩相变质,其沉积时代限定与物源性质确定对客观重建华南板块早古生代地壳演化过程具有重要的意义.本文利用LA-ICP-MS对高滩组中的含榴云母石英片岩进行了碎屑锆石U-Pb测年与稀土元素分析,获得含榴云母石英片岩最年轻一组碎屑锆石年龄为524±12 Ma,结合区域上高滩组被早古生代约462 Ma花岗岩侵入的地质关系,初步限定武功山地区高滩组的沉积时代为524~462 Ma.高滩组含榴云母石英片岩碎屑锆石U-Pb年龄变化于3 622~497 Ma之间,最主要的年龄峰值为956 Ma,4个次要的年龄峰值分别为2 456 Ma、1 644 Ma、850 Ma与524 Ma.对比扬子、华夏陆块早古生代沉积岩系的碎屑锆石年龄图谱,发现高滩组与华夏陆块早古生代地层具有相似的物源特征,指示早古生代期间武功山地区属于华夏陆块的组成部分. 相似文献