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海水中有色可溶性有机物(CDOM,Chromophoric Dissolved Organic Matter,常称之为黄色物质)是影响海洋水色的三大成分之一,海水中CDOM的研究具有重要的意义。本文针对CDOM水下原位探测激光诱导荧光光谱探测装置开发了一套控制系统,该控制系统分为水上甲板控制和水下数据采集两部分,水上甲板控制部分通过8芯电缆与水下数据采集部分实现供电及通信,水下数据采集部分以PC104嵌入式工控机为核心,控制整体采集部分的工作,甲板控制部分通过远程控制软件来操控PC104以实现水下数据的采集和存储。实验室环境测试及近海现场实验表明,该系统能够可靠完成水下荧光光谱装置的控制和数据的采集及通信需求,实现海水中有色可溶性有机物的水下原位探测。 相似文献
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以岩心的详细观察与测井录井资料综合分析为基础,通过岩石学特征和原生沉积构造等沉积相标志分析,确定鄂尔多斯盆地华池地区长6油层组厚层块状砂体属于半深湖内的深水重力流沉积体系。划分出内扇、中扇和外扇3个亚相,该区主要以中扇亚相最为发育;在深水重力流中识别出液化沉积物流、砂质碎屑流、近源浊流和远源浊流等沉积类型,建立了湖盆深水重力流沉积模式。砂质碎屑流沉积最为广泛,砂体厚度大,连片发育,具有最好的储集层物性,含油性好,是华池地区长6油层组最有利的储集层。 相似文献
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泸(定)石(棉)高速公路沿线断裂构造发育,地震频发,造成区域内历史地震诱发的滑坡数量多且规模大,然而这些地震滑坡体表面生长大量植被,传统调查难以高效查明地震滑坡分布位置及发育规律。为了减少地震滑坡对公路建设带来的安全隐患,首先以高精度机载LiDAR数据对地震滑坡进行了识别,并通过野外复核验证识别的准确性;其次利用高精度机载LiDAR影像对地震滑坡的变形特征进行了分析;最后,综合考虑地形、地质、地震三大因素(6个因子),对地震滑坡的空间分布特征进行了分析。结果表明：利用机载LiDAR技术能够有效地发现植被层下的地震滑坡,在泸石高速公路沿线共识别出地震滑坡23处,野外复核验证精度达100%;通过对控制地震滑坡空间分布的6个因子的分析,得出与断裂构造和地震相关性最高。研究结果为植被茂密山区高速公路的滑坡识别调查提供了一定的参考并为泸石高速公路滑坡灾害防治与风险评价提供了数据支撑。 相似文献
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