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为解决以往模型未考虑地下水位相关影响因素的问题，探讨长短期记忆（LSTM）神经网络在地下水位预测中的应用，利用长短期记忆神经网络，采用多变量输入的方式，构建了基于多变量LSTM神经网络的地下水水位预测模型。以泰安市岱岳区J1号监测井为例，采用2001-2014年地下水水位动态监测资料与相关影响因素数据，利用多变量LSTM神经网络对2015-2016年地下水位进行预测，并与单变量LSTM神经网络和反向传播（BP）神经网络进行对比。研究结果表明：以相关影响变量为输入的BP神经网络无法考虑时序变化规律，预测均方根误差最大，为2.399 3；以地下水位为变量输入的单变量LSTM神经网络仅能根据时序变化作出相应预测，无法考虑相关变量影响，预测均方根误差为2.102 2；基于多变量输入的LSTM神经网络的预测精度显著高于单变量LSTM神经网络和BP神经网络，预测均方根误差最小，仅为1.919 1。总体上，多变量LSTM神经网络地下水位预测模型仅在某些峰值处误差较大，但总体预测效果较为理想。 相似文献
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本文提出了一种新的联合支护体系——护坡桩+微型钢管桩复合土钉墙支护体系,成功解决了基坑周边无放坡空间需垂直开挖、基坑深度大、要求位移小、支护费用高等技术难题,做到了施工便利,对控制边坡位移变形、增强边坡整体稳定性、保证在基坑开挖工程中不发生对周围环境的影响具有良好的作用。采用这种支护方式对北京一工程进行设计施工探讨,经工后监测效果良好,大大地提高了边坡的安全稳定性,从而验证了这一支护形式的可行性,其在深基坑支护中具有常规土钉墙和护坡桩无法相比的技术与经济优势,可供其他类似工程参考,具有较高的适用推广价值。 相似文献
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东升庙矿床是内蒙古狼山-渣尔泰山成矿带上最大的锌多金属矿床,主要含矿岩系是狼山群第2岩组。通过对矿区地质现象的野外观察和钻孔样品地球化学特征的研究,结合国际上同类矿床最新研究进展,对东升庙矿床主矿体的成矿过程提出了新观点。岩、矿石样品的岩相学研究结果显示,不同岩段的岩、矿石有不同的组构特征：第4岩性段中部菱铁矿矿石为典型的细粒镶嵌结构和块状构造,具明显的化学沉积特征;第4岩性段底部②号矿体中的闪锌矿矿石具半自形-它形晶粒结构或溶蚀结构,多为角砾状构造或块状构造,有明显的充填-交代现象;第3岩性段以绢云石墨片岩为主的黑色岩系网脉状矿化普遍,常见后期热液充填现象。岩矿石样品的地球化学研究结果显示,菱铁矿矿石和闪锌矿矿石有相似的微量元素富集特征和稀土元素配分曲线,可能具有同一物质来源。而第3岩性段的绢云石墨片岩有不同的微量元素富集特征和稀土元素配分曲线,可能是多期热液活动作用的结果。值得一提的是,在②号主矿体硫化物矿石中不但发现有来自于矿体下部的有一定磨圆度的绢云石墨片岩碎屑角砾,还有一些来自上部围岩的含炭质白云大理岩角砾。此类碎屑角砾可能是交代残余或者交代过程中垮塌的产物,无法用同时沉积解释。综合分析认为第3岩性段的网脉状矿化是后期热液充填的结果,而第4岩性段底部的②号矿体是含矿热液选择性交代碳酸盐地层而成矿,菱铁矿矿体是富铁热液运移到海底后沉积生成。相对于传统的喷流沉积成矿方式,本文认为交代作用对东升庙主矿体的形成起到了关键作用。 相似文献
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本文报道了内蒙古狼山成矿带内两个最大的铅锌多金属硫化物矿床——东升庙矿床和炭窑口矿床中黄铁矿、黄铜矿单矿物的铁同位素研究结果。东升庙矿床绢云石墨片岩中不规则状黄铁矿的铁同位素组成δ~(56)Fe_(-IRMM)值在+0.04‰~+1.11‰之间,呈现铁的重同位素富集,指示了海水中的铁以氧化态沉淀并在成岩期转化成黄铁矿的矿化过程。东升庙和炭窑口矿床富硫化物矿石中黄铁矿和黄铜矿的铁同位素组成δ~(56)Fe_(-IRMM)值的变化范围为-1.33‰~+0.08‰,具有热液成矿特征,指示金属成矿物质来源于热液流体。另外,绢云石墨片岩中脉状黄铁矿的铁同位素组成δ~(56)Fe_(-IRMM)值的变化范围为-0.39‰~-0.04‰,处于矿石黄铁矿和围岩不规则状黄铁矿之间,指示脉状黄铁矿是热液矿化的产物,并在成矿过程中混入了围岩中早先形成的富集铁的重同位素的黄铁矿。绢云石墨片岩中广泛发育的不规则状黄铁矿与赋存在绢云石墨片岩中的富硫化物矿体具有完全不同的铁同位素组成,指示热液活动对不规则状黄铁矿没有明显成矿物质贡献,因此同沉积热液活动成矿的可能性不大。结合赋存在白云石大理岩中硫化物矿体的顶、底部常见硅化的白云石大理岩角砾,本文提出后生矿化是东升庙多金属硫化物矿体的主要成矿方式。另外,东升庙矿床和炭窑口矿床的矿石硫化物具有相似的铁同位素组成特征,指示两者的成矿物质来源具有相似性。 相似文献
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古—中元古代时期是地质历史上最重要的铅-锌硫化物爆发性成矿阶段, 位于我国华北板块北缘西段的狼山多金属成矿带是这个时期的典型案例。作为成矿带内最大的硫化物矿床, 炭窑口和东升庙矿床赋矿层位和矿化特征一致, 被认为是同一个次级盆地内一次大型热液成矿事件的产物。这两个矿床所赋存的数亿吨硫化物矿石均不同程度富集重S同位素(平均值＞+30‰), 而对于矿石硫的具体来源及34S富集机制尚存争议。本文对炭窑口围岩和矿石中黄铁矿进行了Fe-S同位素研究, 对其沉积-成岩环境和矿化过程给出综合制约。炭窑口碳质板岩中粗粒黄铁矿δ56FeIRMM值在?0.51‰ ~ ?0.15‰之间, δ34SV-CDT值在+35.0‰ ~ +39.6‰之间, 相比东升庙矿床围岩中不规则黄铁矿明显富集轻Fe同位素且更加富集重S同位素, 可能是盆地边缘、相对氧化的浅水环境下Fe以氧化态几乎完全沉淀后成岩期转化的产物。该认识与炭窑口矿区常见层状重晶石所指示的比东升庙更加氧化的盆地边缘浅水环境一致。本文认为炭窑口矿石与围岩中硫化物均强烈富集重S同位素(δ34SV-CDT值均在+26.6‰ ~ +41.0‰之间)表明成岩环境同样是矿石硫化物结晶沉淀的主战场, 其中半局限环境中浓缩海水硫酸盐在较封闭成岩条件下被甲烷为主的还原剂几乎完全还原。“局限盆地+成岩环境”模式可以解释炭窑口—东升庙盆地围岩和矿石均异常富集重S同位素的特征。前人报道的与成矿关系密切的碳酸盐相对富集轻C同位素所指示的有机碳参与成矿为成岩环境成矿提供了可靠证据。尽管不能完全排除细菌还原硫酸盐的作用, 炭窑口—东升庙盆地各个层位围岩与矿石轻S同位素完全缺失表明开放体系细菌还原作用导致的硫化水体环境主导成矿的可能性较小。 相似文献
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三维点云语义分割的结果包含着对场景中多个目标的识别,是三维场景信息提取的重要环节,在智慧城市等多个领域扮演关键角色.由于三维激光点云数据量庞大、场景复杂性高等问题,大多数现有方法只能以相对较低的识别率提取有限类型的对象.本文提出了一种在三维激光点云场景中结合残差学习和马尔可夫随机场(MRF)优化的层次化多类型目标自动提取框架.该框架首先将点云滤波为地面点和非地面点;然后从非地面点中提取建筑物以降低场景复杂度;接着基于现有深度模型引入残差学习模块对剩下点云进行逐点分类;最后采用马尔可夫随机场进行后处理和分类结果优化,以提高激光点云语义分割的准确率.对3个室外大规模点云场景分别进行的试验结果表明,本文方法可以对多种类型的点云场景进行有效语义分割,每个数据集的3项指标(召回率、精确度和F1值)分别为(94.6％、96.8％、95.7％)、(88.5％、90.5％、89.2％)和(95.3％、95.2％、95.3％).此外,与现有较前沿方法相比,本文方法显著提高了语义分割性能. 相似文献
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西藏雅鲁藏布构造带日喀则蛇绿岩中新发现豆荚状铬铁矿化 总被引：1，自引：1，他引：0
<正>1研究目的(Objective)西藏南部的雅鲁藏布构造带发育一系列中生代蛇绿岩,这些蛇绿岩体东西展布超过2500 km,可分为西段、中段和东段。大多数蛇绿岩体出露大规模地幔橄榄岩而镁铁质岩石出露较少,且地幔橄榄岩中赋存不同规模的豆荚状铬铁矿化,如东段的罗布莎蛇绿岩体赋存大型铬铁矿床,西段的普兰和东波岩体出露小规模铬铁矿化。然而,中段日喀则蛇绿岩一直较少有铬铁矿床(化)报道。笔者近期对日喀则蛇绿岩大竹曲岩体开展了野外考察,并在地 相似文献