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阐述了GIS网络分析中不确定性选址问题的基本模型及特性。从问题的定义可知其为NP完备类问题。推导了最优解在紧条件的下界算法,并结合广义Powell算法及遗传算法,提出了不确定性选址问题的混合遗传算法,实验证明,在最优解的品质和收敛速度上都达到了比较好的效果。同时,实验的结果从另一个角度证明,如果兼顾收敛速度和解的品质这两个指标,单纯的遗传算法未必比其他搜索算法更优越,采用一些局部搜索性能较好的算法结合遗传算法,可以从两方面改善求解效果。 相似文献
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杨税务潜山位于廊固凹陷北部,为一呈北东向展布多断块构成的潜山带,油气资源丰富,由于其埋藏深、裂缝-孔隙-岩溶储层交织,各向异性、非均质性较强,使得有效储层难以分辨识别、油藏分布复杂,选点部井较难.本文在充分分析沉积储层特征及油藏主控因素等基础上,选择有利岩性储层发育段,利用叠前逆时偏移和井控拓频等技术,进行高分辨率及内幕信息丰富剖面处理;利用叠前方位道集属性、分频相干和体曲率属性等技术方法,进行裂缝+孔洞复合型储层识别预测;利用AVO属性及地震频率梯度等组合技术进行储层含油气检测,实现了研究区有效储层油气甜点分布预测,其预测成果有效指导了安探1X、安探3X等工业油流井的部署,实践证明,该套组合技术方法简单、有效实用,适用于深潜山及内幕的有效储层地震预测,对类似区带或构造的有效储层地震预测具有指导意义. 相似文献
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于2016年12月到次年1月采集了珠海市及周边的26个地下水样并测定了常规物化指标,以及样品中的Cu、As、Cd、Pb、Zn等重金属和类金属浓度。结果表明,随着取样深度的增加,地下水的p H、NH+4和总溶剂固体(TDS)呈逐渐上升趋势,深层地下水的水化学类型趋向于与海水相似的Na-Cl型,并且基岩出露区地下水的重金属和类金属浓度较低,而平原区地下水的重金属和类金属存在超标现象,且具有p H较低、TDS高于基岩出露区地下水的特点。研究区地下水中重金属Cd的污染程度最高,污染程度为CdPbAsCu。从来源上看,地下水中污染重金属和类金属主要是由于沉积有机质在沉积古海水存在的环境中发生矿化引发的还原释放、岩石风化及人为污染等。 相似文献
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为探讨高度城市化对地下水重金属/类金属的影响,选取深圳市福田区浅层含水层为研究对象,于2016年1月在福田区采集水样,并测定了pH、氧化还原电位、主量离子、无机氮、总溶解性固体、电导率以及多种重金属/类金属浓度。对比山区与城区地下水的重金属/类金属浓度,可见城区地下水重金属/类金属普遍富集,其中Mn、Co、Ni、Cd浓度升高最为普遍。地下水重金属/类金属污染程度依次为Mn>Tl>Se>Pb>As,其单因子污染指数均达到中度或重度污染;50%的城区地下水为重度污染。主成分分析表明,地下水中Se与Mo的升高与海水的入侵有关;Mn、Co、Ni的升高与城市建筑地基的溶解相关;Cu和Sb的升高与生活污水排放有关;Cd、Tl、Pb的升高可能与酸雨淋滤土壤有关。高度城市化是造成福田区地下水重金属和类金属富集的最主要因素,城市地基溶解的影响最为显著。 相似文献
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分析了GIS网络的基本要素和网络关系,提出了完备表达网络的TDN数据结构,从时间和空间效率上进行了推演,并以试验验证了该结构的实用性。 相似文献
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在0.1~1200mg/L不同Cd^2+浓度条件下,进行了五个地区土壤对重金属Cd^2+的静态吸附实验。土壤分别采自于北京城近郊丰台区北天堂村、大兴区庑殿村、通州区永乐店镇、海淀区四季青乡和朝阳区来广营乡五个地区。实验结果表明:常温常压下,土壤对Cd^2+的吸附量与加入到土壤中的Cd^2+总量呈现出一定的正相关。四季青、永乐店的重粉质壤土、庑殿的中粉质壤土及北天堂的轻壤土对Cd^2+的吸附量S与土壤溶液中的平衡浓度C都基本满足直线拟合。在相同外源Cd^2+浓度下,土壤对Cd^2+的吸附量为:庑殿的中粉质壤土〉四季青的重粉质壤土〉永乐店的重粉质壤土〉来广营的重粉质壤土〉北天堂的轻壤土。在所拟实验条件下,土壤对镉的吸附很大程度上受到土壤有机质含量、土壤的粘粒和粉粒所占比例的控制,而酸碱度pH和氧化还原电位Eh对类型不同的土壤的吸附影响效应不很明显。 相似文献
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为解决多输出边坡变形预测问题,提高预测模型的精度及计算效率,提出基于多输出相关向量机(MRVM)的边坡变形预测新模型。通过将标准RVM的单输出功能拓展到多维输出功能的方式建立MRVM,并利用PSO算法优化其参数。以某大型干坞边坡变形为例,基于MRVM建立边坡坡顶水平变形与沉降变形预测模型,并对其精度及计算效率进行分析。实验结果表明,MRVM的精度高于BP 神经网络、支持向量机(SVM)、RVM,证实拓展RVM所采用的方法可行,并具有较好的边坡预测精度;MRVM的计算时间远小于BP 神经网络、支持向量机(SVM)、RVM,具有较高的计算效率,并简化了建模程序,实现了对边坡的多个变形量进行同时预测。 相似文献
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大数据科学研究范式是大数据时代的必然结果。在大数据时代,地质学研究正面临着前所未有的挑战与机遇,亟需地质大数据分析的基础支撑。本文介绍若干种有价值的地质大数据分析工具及其应用。知识图谱以其强大的语义处理能力和开放组织能力,为大数据时代信息的知识化组织和智能应用提供了有效工具。它旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,构成一张巨大的语义网络图,以节点表示实体或概念,边则由属性或关系构成。机器学习与卷积神经网络模型仍然是当前地质大数据研究的热点。演化算法借鉴了自然界中生物进化与自适应过程的思想,是一种基于种群的元启发式最优化算法。它具有无需先验知识、能在全局范围内进行隐并行搜索的优点,可以用来精确地获取大数据中隐含的演化趋势与时空特征。图形社区发现技术将网络划分为若干个内部节点相似社区,为分析和理解网络提供有力的技术支持。随着空间分辨率、时间分辨率和辐射分辨率不断提高,遥感技术已广泛成为地质数据获得的主要技术手段。遥感大数据的数据存取和智能处理是最重要的发展方向。这些地质大数据分析方法已有成功的应用案例,并将广泛用于各种地质研究,如城市土壤污染智能监测、模拟、管控与预警研究,得益于地质大数据研究支撑系统的恰当选择以及地质大数据技术的强力支持,建立了可解释的多源多层城市土壤污染知识图谱,源于多源异构大数据有效融合的主要障碍正在去除。 相似文献