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1.
应用PLAXIS 2D/3D有限元分析软件,对某黄土洞室进行了二维、三维分步掘进、三维一次掘进等工况的弹塑性有限元分析,研究分析了不同工况下洞室围岩位移的变化规律,并对掌子面的空间效应进行了分析。分析结果表明,二维与三维分步计算的最终位移基本一致,可以用二维的计算结果来估算洞室开挖的最终位移。三维分步掘进的分析表明,不同埋深的洞室其位移比的变化规律基本一致,当L/B<1时(L为掘进深度,B为洞室跨度),位移比呈线性增加;当L/B>1时,位移比呈非线性增加;当L/B>3时,其最大位移接近最终位移。掌子面的空间效应分析表明,在掌子面处的位移约为最终位移的1/3,距掌子面0.5倍跨度处的位移约为最终位移的2/3,距掌子面2.5倍跨度处的位移基本达到了最终位移。 相似文献
4.
油气资源勘探结果揭示了耐高温石油的存在,但是根据传统理论难以实现对油气资源赋存极限深度的准确判断及预测。因此有必要探讨含烃类混合物在埋藏条件下作为液相稳定赋存的极限深度的合理取值。根据含烃类混合物最终演化为甲烷的地层温度和临界凝析温度,建立以地层温度为300℃、临界凝析温度为-82.55℃的地质温度约束条件,以及地层温度与临界凝析温度相等为取值条件的液相稳定赋存极限地层温度判识标志,通过对理论案例中不同期次含烃类混合物对应地层温度与临界凝析温度交会点的分析表明:液相稳定赋存极限地层温度为220.82℃,对应的埋深为5061.32m。对不同期次含烃类混合物地层温度与临界凝析温度交会点的分布特征,及其与极限地层温度判识标志间的关系,可划分为收敛、截交、发散和杂乱等4种类型,它们分别对应不同的地质意义与极限温度判识流程。以句容凹陷容3井下二叠统烃类流体为分析实例,预测极限温度为192.91℃,对应深度为5 763.58 m,预测结果与研究区耐高温石油的分布范围一致。因此,基于组分检测与相态模拟的含烃类混合物赋存深度下限预测技术具有较好的方法合理性与适用性。 相似文献
5.
近30年的集成研究表明,南大洋吸碳能力从20世纪90年代开始出现明显的下降,但是这种减弱趋势在2002年后又开始转变为显著增强的趋势,展现出一种吸收大气中人为CO2更强的能力,这种态势伴随着南大洋的酸化进一步增强。观测表明,开阔大洋(45°S—50°S)在1991—2000年间的pH下降速率为每年0.0007,文石饱和度Ω文石以每年0.015的速率上升,而在2001—2011年间pH下降速率增大为每年0.0024,Ω文石转变为每年0.017的下降速率。在南大洋近岸海域,海洋酸化程度区域性差别很大,影响因素也更加复杂。例如,普里兹湾在1994—2010年pH和Ω文石分别下降了0.11和0.30,威德尔海在1978—2008年间的表层海水pH下降速率为每年0.0011,Ω文石下降速率为每年0.002。基于现场观测数据和遥感反演参数方法,从点线观测数据评估扩展到海区整体范围的南大洋酸化趋势评估取得了重要进展。而近期改进的模型模拟与观测结果比较在量级和更大尺度空间上都取得了较好的结果。本文对地球系统模型(ESM)预测的包括RCP 8.5等不同情境下的南大洋酸化趋势以及海洋酸化对南大洋生态系统的效应进行综合评述,结果表明到本世纪末南大洋大部分海域都将处于文石不饱和状态,预示着南大洋的酸化进展将会严重影响海洋生物地球化学变化和损坏整个南大洋的生态系统。因此,对南大洋开展海洋酸化过程、驱动机制和预测研究以及生态效应评估已严肃地摆在全人类的面前。 相似文献
6.
为解决高分辨率遥感影像变化检测中存在底层特征缺乏语义信息、像元级的检测结果存在“椒盐”现象以及监督分类中样本标注自动化程度较低,本文提出一种基于超像元词包特征和主动学习的变化检测方法。首先采用熵率分割算法获取叠加影像的超像元对象;其次提取两期影像像元点对间的邻近相关影像特征（相关度、斜率和截距）和顾及邻域的纹理变化强度特征（均值、方差、同质性和相异性）,经线性组合作为像元点对的底层特征;然后基于像元点对底层特征利用BOW模型构建超像元词包特征,并采用一种改进标注策略的主动学习方法从无标记样本池中优选信息量较大的样本,且自动标注样本类别;最后训练分类器模型完成变化检测。通过选用2组不同地区的GF-2影像和Worldview-Ⅱ影像作为数据源进行实验,实验结果中2组数据集的F1分数分别为0.8714、0.8554,正确率分别为0.9148、0.9022,漏检率分别为0.1681、0.1868,误检率分别为0.0852、0.0978。结果表明,该法能有效识别变化区域、提高变化检测精度。此外,传统主动学习方法与改进标注策略的主动学习方法的学习曲线对比显示,改进的标注策略可在较低精度损失下,有效提高样本标注自动化程度。 相似文献
7.
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
8.