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1.
2.
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
3.
采用对角斜撑模拟纵向填充墙的作用,建立考虑填充墙和不考虑填充墙厂房结构模型,采用拉丁超立方抽样技术建立考虑材料不确定性的结构分析样本,基于随机Pushover分析确定结构不同破坏状态下的统计参数。综合考虑结构材料强度及输入地震动不确定性的影响,通过非线性时程分析开展单层钢筋混凝土厂房结构易损性研究,在此基础上比较结构横、纵向易损性的差异,研究填充墙对结构易损性的影响。研究结果表明:钢筋混凝土厂房结构体系横向地震易损性显著大于纵向地震易损性;对纵向结构体系而言,加入填充墙会明显降低结构易损性,但在相同强度的地震动作用下,填充墙破坏程度比主体结构严重,这与厂房结构的实际震害特征相符。 相似文献
4.
针对InSAR技术研究地表三维形变时监测信息不足的问题,以GPS监测信息为先验信息,建立附有随机模型约束的地表三维形变模型。考虑到SAR卫星极轨方式运行导致LOS向观测量对南北向形变不敏感的问题,以GPS南北向形变观测值作为强约束,构建三维形变解算的函数约束条件。模拟数据与西安地区实测数据的计算结果表明,基于随机模型与函数模型共同约束的地表三维形变参数最小二乘解的精度优于仅有函数模型约束或仅有随机模型约束及无任何约束的参数解精度。 相似文献
5.
依靠岩浆构造环境的地球化学成分认识岩浆形成过程是岩石地球化学中的重要应用。当前利用岩石地球化学成分判别构造环境的工作还不够深入。用4种基于决策树的机器学习方法对来自全球新生代洋岛玄武岩(OIB)、岛弧玄武岩(IAB)及大洋中脊玄武岩(MORB)等镁铁-超镁铁岩中单斜辉石的13种主量元素构成数据集进行了岩浆构造环境判别和主要特征排序。通过对比4种基于决策树的机器学习方法,验证了树类算法对于地球化学成分识别问题的有效性,并总结出4种方法在处理岩浆构造环境判别问题时的优劣:决策树算法判别过程更易于理解,但是其准确率欠佳;boosting算法中的AdaBoost和GBDT对于岩浆构造环境的鉴别准确度较高,但构造过程复杂;bagging集成算法随机森林在权衡性能和模型可理解性时不失为一个良好的选择。此外,还通过4种算法的特征重要性排序得出Cr_2O_3,TFeO,TiO_2,FeO和Al_2O_3是进行岩浆构造环境判别的重要成分。 相似文献
6.
7.
本文选择大连市中山区长利巷地区的边坡,通过现场采取岩土样,进行室内试验得出各地层力学物理参数,对边坡进行稳定性分析。针对目前所拥有的模拟软件与方法,分析并筛选出适合该边坡的模拟软件。利用GeoStudio软件建模、模拟,使用Morgenstern-Price方法进行计算,通过分析得到计算结果,该边坡的安全安全系数为1. 127,认为其属于不稳定边坡。对于不稳定边坡,本文对主流的边坡支护方法进行分析筛选,拟采用扶壁式挡土墙支护方案对其进行预防。根据规范设计挡土墙尺寸,并对该挡土墙进行抗倾覆抗滑移验算,得出的验算安全系数满足规范要求,由此可得知该支护方案方法合理,技术可行。 相似文献
8.
大直径宽浅式筒型基础,阻水宽度大,在位工作期间受波浪海流作用,其周围土体易被冲刷。为研究单侧地基土体受冲刷后筒型基础的竖向极限承载力变化,通过引进冲刷率的概念,采用有限元方法研究了不同冲刷率下筒型基础的竖向极限承载力;并基于Meyerhof理论建立了计算不同冲刷率下筒型基础竖向极限承载力的极限平衡方法。研究结果表明,随着冲刷率增大,筒型基础的极限承载力出现不同程度的下降,当冲刷率为0.8时,即筒型基础单侧土体冲刷深度达6.4 m时,筒型基础的竖向极限承载力折减率为3.28%。建立的极限平衡算法可准确计算冲刷条件下筒型基础的竖向极限承载力。 相似文献
9.
新一代星载激光雷达卫星ICESat-2首次采用了微脉冲光子计数激光雷达技术,由于单光子探测的灵敏性导致数据在大气和地表下层产生了大量噪声,因此对光子计数激光雷达点云数据实现信号和噪声的分离是开展进一步应用研究的前提和基础。本文选择美国俄勒冈州和弗吉尼亚州2个研究区,采用MATLAS数据,根据光子点云数据的特点构造了12个光子点云特征,对所构造的特征利用随机森林进行变量筛选,用机器学习方法对光子点云进行分类,并将建立好的模型推广到整个研究区。研究结果表明,本文构建的分类器分类总精度达到了96.79%,Kappa系数为0.94,平均生产者精度和用户精度分别为97.1%和96.8%。在相对弱噪声、平坦地形区域和强噪声、复杂地形区域都取得较好的分类结果。本文结果显示了基于少量样本通过机器学习的方法构建模型,可以推广到较大范围区域的光子点云分类应用中。 相似文献
10.
随机介质是描述地球介质小尺度非均匀性的有效模型,在地震散射波场分析、储层描述等领域具有广泛应用,快速准确的随机介质建模方法是开展相关研究的基础与前提.本文首次将FFT-MA(Fast Fourier Transform Moving Average)算法引入到随机介质建模研究中,分析了该方法与传统随机介质建模方法相比具有的优势,并提出了基于FFT-MA的非平稳随机介质建模方法.建模实验表明,与传统的基于谱分解定理的随机介质建模方法相比,基于FFT-MA的方法在空间域产生随机数序列,使随机数序列与结构参数分离,因此,随机数序列与所建模型存在空间上的对应关系,可以分区域建模和局部修改模型.在非平稳随机介质模型建模时,滑动窗口的大小可以根据自相关长度变化而变化,避免了每个采样点都建立一次完整大小的模型,提高了建模效率.因此,FFT-MA随机介质建模方法能准确构建满足自相关函数要求的平稳及非平稳随机介质模型,具有建模效率高、灵活、实用的优点. 相似文献