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1.
波浪引起的海底土体内部孔压累积是导致液化发生的主要原因,研究波浪作用下土体内部孔压响应过程对于明确液化机理、预测液化发生具有重要作用。在黄河口使用自行研发的孔压监测设备对海底粉土孔隙水压力进行了有效监测。监测结果显示,海底粉土的孔压变化主要受波浪影响且存在一定的影响范围,超出该范围则波浪对海底粉土的孔压无影响。同时,基于监测过程内的孔压变化对海底粉土进行了液化评判,并对波浪作用效果和液化影响因素进行了探讨。波浪对海底粉土内部孔压影响效果主要有3种:(1)有孔压振荡但不发生累积;(2)有孔压振荡且发生累积;(3)无孔压振荡且不发生累积。  相似文献   
2.
海底滑坡的危险性评价与分区,对海洋工程设施的选址和危险预防具有指导作用.本文基于无监督机器学习的谱聚类算法对黄河口埕岛海域展开了海底滑坡危险性评价,构建了输入参数为9、输出类别为4、核函数参数为0.08的海底滑坡危险性评价模型.使用该模型进行评价,将研究区分为了海底滑坡危险性高、较高、较低和低的区域.评价结果与地质环境...  相似文献   
3.
银川河东机场雷暴出现时间有很强的季节性特点,集中出现在夏季,7月份出现日数最多,且有明显的日变化规律,出现在13-15时(UTC)的概率最大。雷暴平均持续时间81分钟,持续时间小于2小时的雷暴占比达79%,集中发生在7月、8月和9月的雷暴往往伴有中到大的降水和低空风切变,此时正是河东机场暑运繁忙时段,对于航班有比较大的影响;同时银川河东机场最近几年风切变维持在多发态势,并且多发生在每年春夏和夏秋换季的月份。  相似文献   
4.
以黄河口海底粉土为研究对象,利用自行研发的监测设备现场监测了波浪作用下海底粉土的孔隙水压力响应过程,获取了2个大风过程中孔隙水压力的有效数据。波浪作用下海底粉土的孔隙水压力响应由表层土最先开始,向下层土延伸,且响应程度随着土层深度的增加而减弱。孔隙水压力响应特征受潮位与波高影响明显,潮位影响孔隙水压力响应的整体趋势而波高影响孔隙水压力响应的幅值,且海底粉土孔隙水压力对波高的响应具有滞后性,滞后时间约为2 h。大风过程中海底面以下1.5 m以深孔隙水压力未发现明显变化,说明其超过了波浪最大作用深度;海底面以下0.5 m位置处孔隙水压力在一段时间内产生剧烈振荡,无明显的累积现象,说明其处于波浪作用范围内,但波浪作用导致的孔隙水压力小于土体孔隙水压力的消散速率。  相似文献   
5.
选取2002年1月至2010年6月银川河东机场气象台收到的有关低空风切变的话音方式的航空器空中报告,对本场附近35起飞机报告的因风切变导致复飞或返航事件的气候特征及发生低空风切变的大气环流形势进行了统计分析,初步认为本场低空风切变易发生在春季(3~5月),11:00~14:59及16:00~17:59时段,此时正是本场...  相似文献   
6.
波浪会对海床产生反复的作用力,由此引起的土体颗粒间孔隙水压力变化是造成土体液化的主要原因。使用自行研发的孔压监测设备,对黄河口埕岛海域易液化区海底孔压进行了长时间、高精度的观测,并对孔隙水压力、波高以及潮位间的关系进行分析。监测结果显示,本次监测条件下波浪最大作用深度介于0.5~1.5 m之间,超过该作用深度后孔压无明显变化。土体内部孔隙水压力的变化主要由潮位和波高决定,潮位的作用可使孔压缓慢平滑的变化且对超孔压无影响;波高的作用可使孔压快速、剧烈地振荡并导致超孔压的出现。  相似文献   
7.
海岸带工程地质环境的稳定性对于海洋工程的建设安全和沿海经济繁荣十分重要。在胶州湾海域已有地质、水文等数据的基础上,对胶州湾海底工程环境适宜性进行了分区。通过无监督机器学习的谱聚类算法,构建了胶州湾海底工程环境适宜性综合评价模型。结果表明,胶州湾整体工程环境适宜性趋势为北高南低,从北向南依次可分为适宜性高、适宜性较高、适宜性较低和适宜性低四个区域。相关性分析表明,影响胶州湾海域海底工程适宜性的因素从高到低依次为冲淤分布、沉积物类型、坡度、第四系沉积物厚度、水深、海流流速、断裂分布。本研究可为胶州湾工程环境和地质灾害预防提供参考,有助于海洋工程环境稳定和经济安全保障。  相似文献   
8.
重力活塞取样器是一种重要的海底连续沉积物采集仪器,贯入深度和样品质量对海洋地质研究有着重要影响。通过对重力活塞取样器贯入过程建立能量守恒方程,得出贯入深度控制方程。已知取样器参数和土质类型条件,可计算取样管贯入深度,深度受取样器重量、体积、形状、取样管直径和沉积物类型等因素共同影响。已知取样器参数和贯入深度,可推测海底沉积物类型。  相似文献   
9.
砂土在地震的作用下会产生剧烈的液化现象,液化引发的地基失稳会对道路、建筑物、堤坝等各类设施造成严重危害。因此,地震作用下的砂土液化判别预测一直是地质灾害领域研究的热点问题。本文使用过去几十年发生在世界各地的166组地震作用下砂土液化实例数据,通过大量数据训练和参数分析建立了基于机器学习的地震作用下砂土液化判别模型。结果表明,当网络结构为6(输入层)-15(隐藏层)-1(输出层)、训练函数为Levenberg-Marquardt时,对地震液化预测效果较好,最大准确率可达96%。参数分析结果表明不同参数对网络预测准确率影响程度不一:锥端阻力、地表归一化峰值水平加速度影响相对较大;地震震级、总垂向应力、有效垂向应力影响中等;贯入深度对其影响较小。因此在不同网络预测精度要求的条件下,可考虑适当简化输入参数。  相似文献   
10.
以黄河口海底粉土为研究对象,利用自行研发的监测设备现场监测了波浪作用下海底粉土的孔隙水压力响应过程,获取了2个大风过程中孔隙水压力的有效数据。波浪作用下海底粉土的孔隙水压力响应由表层土最先开始,向下层土延伸,且响应程度随着土层深度的增加而减弱。孔隙水压力响应特征受潮位与波高影响明显,潮位影响孔隙水压力响应的整体趋势而波高影响孔隙水压力响应的幅值,且海底粉土孔隙水压力对波高的响应具有滞后性,滞后时间约为2 h。大风过程中海底面以下1.5 m以深孔隙水压力未发现明显变化,说明其超过了波浪最大作用深度;海底面以下0.5 m位置处孔隙水压力在一段时间内产生剧烈振荡,无明显的累积现象,说明其处于波浪作用范围内,但波浪作用导致的孔隙水压力小于土体孔隙水压力的消散速率。  相似文献   
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