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Double-directional control bolt support technology and engineering application at large span Y-type intersections in deep coal mines 被引量:13
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作者 GUO, Zhibiao SHI, Jianjun +2 位作者 WANG, Jiong CAI, Feng WANG, Fuqiang 《Mining Science and Technology》 EI CAS 2010年第2期254-259,共6页
Under deep and complex geological conditions,severe deformation occurs at intersection points of Y-type roadways with large cross sections during engineering projects in coal mines,especially at junction arches.Based ... Under deep and complex geological conditions,severe deformation occurs at intersection points of Y-type roadways with large cross sections during engineering projects in coal mines,especially at junction arches.Based on in-situ investigations and theoretical studies,we have summarized typical forms of destruction and identified high stress and unrestricted support at both sides of junction arch as its main causes.In this study,we also presented double-directional control bolt support technology for a large Y-type span intersection,applied to deep intersection engineering in the Jiahe Coal Mine,which has proved effective. 展开更多
关键词 Y-type intersection double-directional control bolt support deep coal mines
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基于YOLO+DeepSort的出租车检测及交通流影响研究 被引量:1
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作者 徐慧智 陈爽 +2 位作者 刘嘉玲 蒋时森 陈祎楠 《大连交通大学学报》 CAS 2024年第5期33-41,共9页
为了解决出租车与黄色小型车辆外观相似、不易区分的问题,以哈尔滨市出租车为研究对象,以YOLOv5+DeepSort为基本框架,新增交通量与速度检测模块。基于视频采集数据,建立出租车目标检测数据集与出租车图像数据集,采用深度学习方法构建车... 为了解决出租车与黄色小型车辆外观相似、不易区分的问题,以哈尔滨市出租车为研究对象,以YOLOv5+DeepSort为基本框架,新增交通量与速度检测模块。基于视频采集数据,建立出租车目标检测数据集与出租车图像数据集,采用深度学习方法构建车型识别模型。建立了考虑出租车比例因素的速度影响模型,分析了畅行状态下出租车运行特征。结果表明:结合深度学习的出租车车型识别精确率高达0.88;畅行状态下出租车平均速度比其他车型高5~15 km/h;出租车比例对全局平均速度及速度-流量曲线增长趋势存在一定影响;考虑出租车比例的速度影响模型在继承传统BPR模型优点的同时,精度提升了20%左右。 展开更多
关键词 交通运输规划与管理 深度学习 出租车 运行特征 车型识别
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Deformation mechanism of roadways in deep soft rock at Hegang Xing’an Coal Mine 被引量:22
3
作者 Yang Xiaojie Pang Jiewen +4 位作者 Liu Dongming Liu Yang Tian Yihong Ma Jiao Li Shaohua 《International Journal of Mining Science and Technology》 SCIE EI 2013年第2期307-312,共6页
Engineering geomechanics characteristics of roadways in deep soft rock at Hegang Xing'an Coal Mine were studied and the nature of clay minerals of roadway surrounding rock was analyzed. This paper is to solve the ... Engineering geomechanics characteristics of roadways in deep soft rock at Hegang Xing'an Coal Mine were studied and the nature of clay minerals of roadway surrounding rock was analyzed. This paper is to solve the technical problems of high stress and the difficulty in supporting the coal mine, and provide a rule for the support design. Results show that mechanical deformation mechanisms of deep soft rock roadway at Xing'an Coal Mine is of ⅠABⅡABCⅢABCD type, consisting of molecular water absorption (the ⅠAB -type), the tectonic stress type + gravity deformation type + hydraulic type (the ⅡABC -type), and the ⅢABCD -type with fault, weak intercalation and bedding formation. According to the compound mechanical deformation mechanisms, the corresponding mechanical control measures and conversion technologies were proposed, and these technologies have been successfully applied in roadway supporting practice in deep soft rock at Xing'an Coal Mine with good effect. Xing'an Coal Mine has the deepest burial depth in China, with its overburden ranging from Mesozoic Jurassic coal-forming to now. The results of the research can be used as guidance in the design of roadway support in soft rock. 展开更多
关键词 deep Clay mineral Engineering soft rock type Deformation mechanics mechanism
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Effects of land-use types on the vertical distribution of fractions of oxidizable organic carbon on the Loess Plateau, China 被引量:9
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作者 SUN Caili XUE Sha +2 位作者 CHAI Zongzheng ZHANG Chao LIU Guobin 《Journal of Arid Land》 SCIE CSCD 2016年第2期221-231,共11页
The oxidizability of soil organic carbon (SOC) influences soil quality and carbon sequestration. Four fractions of oxidizable organic carbon (very labile (C1), labile (C2), less labile (C3) and non-labile (C... The oxidizability of soil organic carbon (SOC) influences soil quality and carbon sequestration. Four fractions of oxidizable organic carbon (very labile (C1), labile (C2), less labile (C3) and non-labile (C4)) reflect the status and composition of SOC and have implications for the change and retention of SOC. Studies of the fractions of oxidizable organic carbon (OC) have been limited to shallow soil depths and agroecosystems. How these fractions respond at deep soil depths and in other types of land-use is not clear. In this study, we evaluated the vertical distributions of the fractions of oxidizable organic carbon to a soil depth of 5.0 m in 10 land-use types in the Zhifanggou Watershed on the Loess Plateau, China. Along the soil profile, C1 contents were highly variable in the natural grassland and shrubland I (Caragana microphylla), C2 and C4 contents were highly variable in the natural grassland and two terraced croplands, respectively, and C3 contents varied little. Among the land-use types, natural grassland had the highest C1 and C2 contents in the 0-0.4 m layers, followed by shrubland I in the 0-0.1 m layer. Natural grassland had the highest C4 contents in the 1.0-4.5 m layers. Natural grassland and shrubland I thus contributed to improve the oxidizability of SOC in shallow soil, and the deep soil of natural grassland has a large potential to sequester SOC on the Loess Plateau. 展开更多
关键词 Iand-use types deep soil oxidizable organic-carbon fractions Loess Plateau
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一种耦合DeepLab与Transformer的农作物种植类型遥感精细分类方法 被引量:15
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作者 林云浩 王艳军 +1 位作者 李少春 蔡恒藩 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期353-366,共14页
如何精细遥感监测复杂的不同类型农田作物种植情况,是智慧农业农村领域实现农耕面积调查与农作物估产的关键。目前的高分辨率影像的作物种植像素级语义分割中,深度卷积神经网络难以兼顾空间多尺度全局特征和局部细节特征,从而导致各类... 如何精细遥感监测复杂的不同类型农田作物种植情况,是智慧农业农村领域实现农耕面积调查与农作物估产的关键。目前的高分辨率影像的作物种植像素级语义分割中,深度卷积神经网络难以兼顾空间多尺度全局特征和局部细节特征,从而导致各类农田地块之间边界轮廓模糊和同类农田区域内部完整性不高等问题。针对这些不足,本文提出了一种耦合DeepLabv3+和Transformer编码器的双分支并行特征融合网络FDTNet,以实现农作物种植类型的精细遥感监测。首先,在FDTNet中并行嵌入DeepLabv3+和Transformer分别捕获农田影像的局部特征和全局特征;其次,应用耦合注意力融合模块CAFM有效融合两者的特征;然后,在解码器阶段应用卷积注意力模块CBAM增强卷积层有效特征的权重;最后,采用渐进式多层特征融合策略将编码器和解码器中的有效特征全面融合并输出特征图,以实现晚稻、中稻、藕田、菜地和大棚的高精度分类识别。为了验证FDTNet网络模型在高分辨率作物分类应用的有效性,本文选择不同高分辨率的Yuhu数据集和Zhejiang数据集验证,mIoU分别达到74.7%和81.4%。相比于已有的UNet、DeepLabv3、DeepLabv3+、ResT和Res-Swin等深度学习方法,FDTNet的mIoU可分别高2.2%和3.6%。结果表明,FDTNet在纹理单一、大样本量,以及纹理多样、小样本量的两类农田场景中同时表现出优于对比方法的性能,具有较全面的多类别农作物有效特征提取能力。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 农作物种植类型 语义分割 特征融合 深度学习
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Unified Analysis Specific to the Medical Field in the Interpretation of Medical Images through the Use of Deep Learning 被引量:1
6
作者 Tudor Florin Ursuleanu Andreea Roxana Luca +5 位作者 Liliana Gheorghe Roxana Grigorovici Stefan Iancu Maria Hlusneac Cristina Preda Alexandru Grigorovici 《E-Health Telecommunication Systems and Networks》 2021年第2期41-74,共34页
Deep learning (DL) has seen an exponential development in recent years, with major impact in many medical fields, especially in the field of medical image. The purpose of the work converges in determining the importan... Deep learning (DL) has seen an exponential development in recent years, with major impact in many medical fields, especially in the field of medical image. The purpose of the work converges in determining the importance of each component, describing the specificity and correlations of these elements involved in achieving the precision of interpretation of medical images using DL. The major contribution of this work is primarily to the updated characterisation of the characteristics of the constituent elements of the deep learning process, scientific data, methods of knowledge incorporation, DL models according to the objectives for which they were designed and the presentation of medical applications in accordance with these tasks. Secondly, it describes the specific correlations between the quality, type and volume of data, the deep learning patterns used in the interpretation of diagnostic medical images and their applications in medicine. Finally presents problems and directions of future research. Data quality and volume, annotations and labels, identification and automatic extraction of specific medical terms can help deep learning models perform image analysis tasks. Moreover, the development of models capable of extracting unattended features and easily incorporated into the architecture of DL networks and the development of techniques to search for a certain network architecture according to the objectives set lead to performance in the interpretation of medical images. 展开更多
关键词 Medical Image Analysis Data types Labels deep Learning Models
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海拉尔盆地乌北次凹小型断陷湖盆断陷期重力流沉积演化特征 被引量:1
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作者 南金浩 沙宗伦 +4 位作者 李跃 孔凡顺 刘少然 侯思宇 于东旭 《中国石油大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期56-67,共12页
小型断陷湖盆具有源储距离小、储层发育等有利成藏因素,乌北次凹为典型的小型断陷湖盆,断陷期发育铜钵庙组和南屯组地层,成藏砂体以重力流沉积为主。岩心、地震、测井特征识别扇三角洲、辫状河三角洲、湖底扇等多种沉积类型基础上,以构... 小型断陷湖盆具有源储距离小、储层发育等有利成藏因素,乌北次凹为典型的小型断陷湖盆,断陷期发育铜钵庙组和南屯组地层,成藏砂体以重力流沉积为主。岩心、地震、测井特征识别扇三角洲、辫状河三角洲、湖底扇等多种沉积类型基础上,以构造-沉积学为指导重建乌北次凹断陷期重力流的构造—沉积演化。结果表明:受断陷期强构造运动影响,乌北次凹湖盆面积不断扩张,东西物源扇体交互、满盆含砂逐渐过渡为陆源扇体局限分布在湖盆周围的沉积格局;重力流沉积也由铜钵庙时期仅湖盆中心发育,逐渐过渡为南屯组大面积展布的特征;洼槽中心铜钵庙组顶部和广泛发育的南屯组的湖底扇沉积成为该区主要的油气储层;精细的沉积特征分析认为不同时期湖底扇分别为滑塌重力流和异重流2种类型,其有利目标分别为南屯组时期浊积扇体浊积水道和铜钵庙组湖底扇前端浊流砂体。 展开更多
关键词 断陷湖盆 海拉尔盆地 乌北次凹 沉积充填 滑塌型深水重力流 洪水型深水重力流
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基于深度特征局部重采样融合的多种类水稻种子识别
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作者 张长胜 李得恺 +3 位作者 杨忠义 王蒙 张付杰 张庭源 《农业机械学报》 北大核心 2025年第7期522-531,共10页
针对多种类水稻种子识别过程中,形态特征较多、分类难度较大的问题,本文提出了一种基于深度特征局部重采样融合(Depth feature local resampling fusion,DFLRF)的分类网络,对36种水稻种子进行分类识别。首先,该方法使用ConvNeXt作为骨... 针对多种类水稻种子识别过程中,形态特征较多、分类难度较大的问题,本文提出了一种基于深度特征局部重采样融合(Depth feature local resampling fusion,DFLRF)的分类网络,对36种水稻种子进行分类识别。首先,该方法使用ConvNeXt作为骨干网络提取水稻种子特征;其次,采用特征强化注意力模块(Feature intensification attention module,FIAM)构造全局特征采集分支,使用多通道卷积局部重采样模块(Multi-channel convolutional local resampling module,MCLRM)和FIAM构建局部特征采集分支;最后,将输出的全局特征和局部特征进行融合,在CosFace损失约束下准确识别出具有近似特征的不同种类水稻种子。本研究使用自采数据集,实验得出,新模型ConvNeXtDFLRF总体准确率达到86.90%,较基础模型提高5.88个百分点,与InceptionResNetV2和EfficientNetV2等主流模型相比,总体识别准确率提升2.92~8.80个百分点,整体识别效果最优。本文所提出模型能够有效地对36种水稻种子进行分类,为多种类水稻种子分类识别的研究提供了一种新颖且有效的方法。 展开更多
关键词 水稻种子分类 多种类 深度特征 局部重采样 特征融合
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Influence of a deep-level-defect band formed in a heavily Mg-doped GaN contact layer on the Ni/Au contact to p-GaN
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作者 李晓静 赵德刚 +10 位作者 江德生 陈平 朱建军 刘宗顺 乐伶聪 杨静 何晓光 张立群 刘建平 张书明 杨辉 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第9期408-412,共5页
The influence of a deep-level-defect(DLD) band formed in a heavily Mg-doped GaN contact layer on the performance of Ni/Au contact to p-GaN is investigated. The thin heavily Mg-doped GaN(p^++-GaN) contact layer w... The influence of a deep-level-defect(DLD) band formed in a heavily Mg-doped GaN contact layer on the performance of Ni/Au contact to p-GaN is investigated. The thin heavily Mg-doped GaN(p^++-GaN) contact layer with DLD band can effectively improve the performance of Ni/Au ohmic contact to p-GaN. The temperature-dependent I–V measurement shows that the variable-range hopping(VRH) transportation through the DLD band plays a dominant role in the ohmic contact. The thickness and Mg/Ga flow ratio of p^++-GaN contact layer have a significant effect on ohmic contact by controlling the Mg impurity doping and the formation of a proper DLD band. When the thickness of the p^++-GaN contact layer is 25 nm thick and the Mg/Ga flow rate ratio is 10.29%, an ohmic contact with low specific contact resistivity of 6.97×10^-4Ω·cm^2 is achieved. 展开更多
关键词 ohmic contact p-type GaN transportation mechanism deep-level-defect band
原文传递
多期次构造运动背景下深层页岩天然裂缝发育特征及其油气地质意义——以四川盆地资阳地区下寒武统筇竹寺组页岩为例 被引量:4
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作者 雍锐 吴建发 +7 位作者 刘勇 赵圣贤 刘文平 张德良 沈骋 谢圣阳 李博 田鹤 《天然气工业》 北大核心 2025年第5期1-16,共16页
近期四川盆地资阳地区的ZY2井和Z201井在寒武系筇竹寺组页岩获得重大油气突破,展示了该新层系良好的页岩气勘探开发前景,但天然裂缝的发育特征对页岩气的保存、富集及有效开发等具有重要影响。为揭示多期次构造背景下寒武系筇竹寺组页... 近期四川盆地资阳地区的ZY2井和Z201井在寒武系筇竹寺组页岩获得重大油气突破,展示了该新层系良好的页岩气勘探开发前景,但天然裂缝的发育特征对页岩气的保存、富集及有效开发等具有重要影响。为揭示多期次构造背景下寒武系筇竹寺组页岩天然裂缝的发育特征及其控制因素,采用野外露头调查、岩心观察、测井解释、高分辨率岩心扫描及无人机定量辅助等技术,明确了裂缝类型、特征、发育模式及控制因素,并探讨了裂缝对页岩气富集、保存及开发效果的控制作用。研究结果表明:①该区筇竹寺组页岩主要发育构造成因的剪切缝和张性缝,多期、多类型裂缝交织形成了复杂的孔缝网络;纵向上裂缝密度差异性明显,筇竹寺组一段①、③、⑤小层裂缝密度大,发育层内限制型、穿层过渡型、层内延伸型及复合型4种裂缝模式,其中穿层过渡型广泛发育。②天然裂缝发育受控于构造因素(褶皱和断层)和非构造因素(有机碳含量、脆性矿物含量、岩性岩相及岩石力学层厚度),裂缝密度与距断层距离呈负指数关系,即距离断层越远,裂缝密度越低且趋于稳定,背斜核部的裂缝密度远高于翼部,高TOC(大于或等于2%)和高脆性矿物含量(大于或等于70%)有利于页岩中裂缝发育(尤其是薄层硅质页岩裂缝最为发育)。③筇竹寺组页岩中天然裂缝通过控制人工压裂缝的延伸距离和缝网复杂性,可显著影响页岩气储层改造效果,采用多层立体井网开发模式,页岩气预期整体采收率可达35%。结论认为,针对多期次构造运动背景下深层筇竹寺组页岩天然裂缝的精细准确表征,是此构造背景下深层页岩气有效开发的关键地质基础,研究成果为优化该领域、该类型深层页岩气勘探开发策略提供了关键地质依据。 展开更多
关键词 四川盆地 资阳地区 筇竹寺组 天然裂缝 发育特征 控制因素 多期次构造作用 页岩气富集
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基于深度学习的高铁矿山法隧道衬砌类型智能设计方法与应用
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作者 杨剑 吴佳明 +4 位作者 戴林发宝 田力 刘修国 孙杰 孙文昊 《隧道建设(中英文)》 北大核心 2025年第9期1742-1755,共14页
在高速铁路建设中,矿山法隧道衬砌类型的确定是一个重要环节,其决策显著受制于地理与地质条件,且当前高度依赖设计人员的主观经验。为解决这一难题,提出隧道衬砌类型智能设计整体框架,建立隧道衬砌类型智能设计方法。系统分析隧道洞身... 在高速铁路建设中,矿山法隧道衬砌类型的确定是一个重要环节,其决策显著受制于地理与地质条件,且当前高度依赖设计人员的主观经验。为解决这一难题,提出隧道衬砌类型智能设计整体框架,建立隧道衬砌类型智能设计方法。系统分析隧道洞身衬砌设计影响因素,收集248座隧道共4 100个洞身衬砌节段的设计资料,搭建隧道洞身勘察设计数据库。在此基础上,分别搭建随机森林、支持向量机、梯度提升树3种机器学习模型,采用贝叶斯与交叉验证的手段优化机器学习模型超参数,提出基于CNN、CNN+LSTM、CNN+EPSAnet的3种深度神经网络衬砌类型预测模型。主要结论如下:1)基于CNN+EPSAnet的隧道衬砌类型智能设计模型预测效果整体最优,预测准确率为86.8%,该模型充分考虑了隧道洞身勘察设计数据特征,同时也可以有效提取多尺度空间信息;2)研发出隧道洞身智能决策系统,可实现隧道洞身衬砌类型智能决策模型的参数实时调整与可视化训练;3)通过BIM技术将智能决策得到的衬砌类型设计参数进行三维展示,实现隧道衬砌类型的智能化设计和数字化呈现的深度融合。 展开更多
关键词 高速铁路隧道 矿山法隧道 衬砌类型 深度学习 智能设计 BIM技术
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基于深度学习的轻量化木材种类分选模型
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作者 王正 杨帆 江莺 《林业机械与木工设备》 2025年第1期84-89,共6页
为了提高木材种类行业生产的智能化程度,基于GhostNetv2设计了轻量化的改进注意力机制模型对木材种类进行识别分类。针对深度可分离卷积给模型带来更高的内存访问和更低的整体计算速度的缺点,设计了基于部分卷积的Bottleneck模块;针对Gh... 为了提高木材种类行业生产的智能化程度,基于GhostNetv2设计了轻量化的改进注意力机制模型对木材种类进行识别分类。针对深度可分离卷积给模型带来更高的内存访问和更低的整体计算速度的缺点,设计了基于部分卷积的Bottleneck模块;针对GhostNetv2模型缺乏高性能特征融合的缺点,引入了基于金字塔分割注意力(Pyramid Split Attention,PAS)的特征融合模块。设计的改进注意力机制的木材种类分选的Ghost-FasterNet轻量化模型,综合考虑了模型的识别效果、参数大小、推理时间以及训练时间,使用Top-1准确率和Top-5准确率作为评价指标。实验结果表明:提出的Ghost-FasterNet轻量化模型在推理时间和训练时间与其他轻量型网络基本保持一致的同时,减少了大量参数,在强注意力机制和部分卷积的精度补偿下,模型准确率大幅度增加,最高准确率达到87%,相较于其它传统的深度学习模型,提高了近10%。 展开更多
关键词 深度学习 木材种类分选 轻量化模型
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阿舍勒矿集区VMS型矿床深部勘查模型研究 被引量:2
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作者 邓震 孟贵祥 +5 位作者 祁光 汤贺军 薛融晖 秦纪华 吴晓贵 王晓娟 《地质学报》 北大核心 2025年第3期1046-1060,共15页
阿舍勒是我国西北典型的VMS型铜锌多金属矿床,随矿床勘查开发持续深入,矿床成矿模式和勘查模型得到不断完善,并在指导矿床深边部找矿勘查的过程中起到了积极作用。本文通过回顾阿舍勒矿(集)区勘查(找矿预测)模型从共性到个性、由浅至深... 阿舍勒是我国西北典型的VMS型铜锌多金属矿床,随矿床勘查开发持续深入,矿床成矿模式和勘查模型得到不断完善,并在指导矿床深边部找矿勘查的过程中起到了积极作用。本文通过回顾阿舍勒矿(集)区勘查(找矿预测)模型从共性到个性、由浅至深、从简单到综合的勘查过程,对基于不同尺度矿床(体)结构模型建立的有效地质勘查模型进行了梳理,提出基于矿集区尺度研究的“裂隙簇式多通道火山喷发带”地质勘查结构模型,并从“就矿找矿”综合勘查思路和“多元”综合勘查思路两方面出发,对阿舍勒矿集区VMS型铜多金属矿床深部综合勘查模型进行探讨。 展开更多
关键词 阿舍勒矿集区 VMS矿床 矿床模型 结构模型 深部勘查模型
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井筒式基坑支护结构内力分析及设计优化研究 被引量:1
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作者 李慧慧 葛佩倩 +2 位作者 俞奎皓 熊晓亮 岑仰润 《工程勘察》 2025年第8期16-23,37,共9页
缓解停车难最直接的措施是增加停车位。在老城区利用狭小的城市绿地建造井筒式地下立体停车库是一种行之有效的新办法。与一般的工民建基坑相比,井筒式基坑具有较显著的空间效应。本文依托于杭州市某井筒式基坑工程,采用规范法与数值模... 缓解停车难最直接的措施是增加停车位。在老城区利用狭小的城市绿地建造井筒式地下立体停车库是一种行之有效的新办法。与一般的工民建基坑相比,井筒式基坑具有较显著的空间效应。本文依托于杭州市某井筒式基坑工程,采用规范法与数值模拟法,对比分析该井筒式基坑监测实测结果与规范法、数值模拟法计算结果,并对不同井筒平面尺寸、开挖深度、地质条件下的井筒式基坑进行计算分析对比,以进一步明确空间效应对井筒式基坑的影响。结果表明:基坑相对越深越小,井筒式基坑空间效应越显著,数值模拟法与规范法计算变形与弯矩结果比值也越小;不同地质条件对两种方法计算变形结果比值影响不大,而对计算弯矩结果比值有影响。地质条件越好,比值越小。 展开更多
关键词 井筒式基坑 深小基坑 内力分析 数值模拟 设计优化
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深层破坏边坡地质结构模式与滑坡灾害点识别
15
作者 袁宝远 黄炎 《水利与建筑工程学报》 2025年第5期165-171,共7页
为解决青海东部红层区深层破坏型滑坡隐蔽性强、识别难及工程风险防控不足的问题,以引黄济宁工程供水区为研究区域,对红层强亲水性、遇水易崩解、力学性能弱的特性及斜坡深层破坏频发的工程现状展开研究。通过野外调查、勘探与数值模拟... 为解决青海东部红层区深层破坏型滑坡隐蔽性强、识别难及工程风险防控不足的问题,以引黄济宁工程供水区为研究区域,对红层强亲水性、遇水易崩解、力学性能弱的特性及斜坡深层破坏频发的工程现状展开研究。通过野外调查、勘探与数值模拟,建立红层区深层破坏型斜坡地质结构模式并以中坝乡斜坡点为例进行灾害点识别。结果表明:红层区存在红层泥岩为主型、泥岩与砂砾岩组合型和红层砂砾岩为主型三类典型地质结构模式,其深层破坏的核心控制因素为“可浸泡接触面(砂-泥岩/砂砾岩-泥岩)”与“后缘垂直深裂隙(降雨入渗通道)”;识别出中坝乡斜坡变形体为深层破坏型滑坡灾害点,该变形体在天然(稳定系数1.67)、地震工况(稳定系数1.38)下稳定性较好且破坏集中于表面,降雨入渗工况下稳定系数降至0.67,会沿砂岩-泥岩接触面发生深层破坏。勘察需重点关注泥岩为主型、砂砾岩为主型斜坡中的厘米级夹层。 展开更多
关键词 深层破坏型 斜坡 地质结构模式 滑坡灾害点
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黔西南“界面型”深部隐伏金矿床的勘查模式研究:以纳板穹窿地区为例
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作者 张伟 廖国忠 +6 位作者 黄勇 陆建宝 高慧 夏时斌 王平 赵军博 郝梓源 《沉积与特提斯地质》 北大核心 2025年第4期788-805,共18页
黔西南纳板穹窿周缘浅表金矿资源面临枯竭,深部“界面型”隐伏金矿床成为接替资源的关键靶区。本文采用地质、物探、化探、遥感多学科联合勘查方法,系统总结了纳板穹窿周缘的组合矿致异常特征,并结合成矿系统特征进行综合对比总结。研... 黔西南纳板穹窿周缘浅表金矿资源面临枯竭,深部“界面型”隐伏金矿床成为接替资源的关键靶区。本文采用地质、物探、化探、遥感多学科联合勘查方法,系统总结了纳板穹窿周缘的组合矿致异常特征,并结合成矿系统特征进行综合对比总结。研究表明,Au-As-Sb-Hg元素组合化探异常与铁染羟基遥感异常和地表已有金矿点位置一致,对成矿作用具有直接的指示标志;区域重力和宽频大地电磁测深剖面显示纳板穹窿深部存在“侵入状”低密度、中高电阻率、高磁性地质体,推断该区深部存在与成矿物质来源相关的隐伏岩体;纳板穹窿周缘深部二叠纪碳酸盐岩与三叠纪碎屑岩Si/Ca界面(P/T界面)具有明显电阻率梯度带变化特征,并且是该区金矿富集的主要成矿界面。结合以上研究,本文总结了该区矿模型,并构建了基于化探、遥感浅表组合异常来揭示区域成矿地质作用、区域重力、电法剖面探测深部成矿地质结构的综合找矿勘查模式,为该区深部找矿靶区优选和钻探工程部署提供多学科交叉证据支撑。 展开更多
关键词 界面型金矿 深部找矿 勘查模式 板其金矿 黔西南
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深层缝洞型碳酸盐岩油气藏智能表征与建模关键技术
17
作者 林承焰 张国印 +5 位作者 张向博 李凤磊 任丽华 朱永峰 张银涛 关宝珠 《深地能源科技》 2025年第4期53-66,共14页
岩溶缝洞型碳酸盐岩油气藏在塔里木盆地深层广泛分布,其储集体发育多尺度多类型储集空间,缝洞结构非均质性极强,同时深层条件下钻井井距大、地震资料分辨率低,缝洞结构三维精准表征与建模难度极大,严重制约了油气藏的高效勘探开发。创... 岩溶缝洞型碳酸盐岩油气藏在塔里木盆地深层广泛分布,其储集体发育多尺度多类型储集空间,缝洞结构非均质性极强,同时深层条件下钻井井距大、地震资料分辨率低,缝洞结构三维精准表征与建模难度极大,严重制约了油气藏的高效勘探开发。创新融合人工智能、储层地质学、地球物理学与测绘学等多学科理论与方法,形成了深层缝洞型碳酸盐岩油气藏智能表征与建模关键技术体系,包括岩溶缝洞地质知识库构建、地震“断—缝—洞”结构智能表征、多类型缝洞储集体智能建模等技术。该系列关键技术在塔里木盆地深层轮古、哈拉哈塘、富满等多个地区的缝洞型碳酸盐岩油气藏描述中应用取得良好效果,提高了岩溶缝洞型储集体表征与建模的精度,具有广阔推广应用前景。 展开更多
关键词 缝洞型碳酸盐岩 深度学习 地质知识库 地震储层预测 地质建模
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脑微出血分布模式与缺血性卒中的关联研究进展
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作者 朱霄宇 周凡敬 +1 位作者 徐运 张梅娟 《中国卒中杂志》 北大核心 2025年第8期1051-1057,共7页
脑微出血(cerebral microbleeds,CMBs)是一种亚临床的脑实质病变,也是脑小血管病(cerebral small vessel disease,CSVD)的重要影像学标志。根据分布模式,CMBs可分为脑叶皮质型、脑深部型和混合型。CMBs常伴发于缺血性卒中(ischemic stro... 脑微出血(cerebral microbleeds,CMBs)是一种亚临床的脑实质病变,也是脑小血管病(cerebral small vessel disease,CSVD)的重要影像学标志。根据分布模式,CMBs可分为脑叶皮质型、脑深部型和混合型。CMBs常伴发于缺血性卒中(ischemic stroke,IS)。其中,脑叶皮质型CMBs与脑淀粉样血管病相关,易引起IS患者的皮质下认知障碍;脑深部型CMBs与高血压相关小动脉硬化有关,更易引起IS患者的皮质下认知障碍与运动障碍,且与IS的发病风险和死亡率密切相关;混合型CMBs的病理机制更为复杂,常伴随更严重的认知障碍、运动障碍及不良预后。不同分布模式的CMBs对IS患者抗血栓和再灌注治疗预后的影响存在差异,但是否应将CMBs及其分布模式作为治疗禁忌证仍存在争议,未来仍需更多研究进一步明确CMBs对抗血栓和再灌注治疗的具体作用机制,推动个体化治疗策略的优化。 展开更多
关键词 脑叶皮质型脑微出血 脑深部型脑微出血 混合型脑微出血 缺血性卒中
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DHR-400自然循环瓣阀基准性能试验研究
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作者 于松 周平 +9 位作者 程道喜 翟伟明 马晓瑶 李睿之 邢明迪 高伟龙 戈光远 张学锋 齐晓光 柴宝华 《原子能科学技术》 北大核心 2025年第1期168-175,共8页
自然循环瓣阀是400 MW深水池式低温供热堆(DHR-400)事故余热排出系统的关键设备,其性能决定着反应堆的安全性。针对自然循环瓣阀堆内安装方式和运行条件,建立了自然循环瓣阀性能试验装置,并对自然循环瓣阀基准性能进行了试验研究。试验... 自然循环瓣阀是400 MW深水池式低温供热堆(DHR-400)事故余热排出系统的关键设备,其性能决定着反应堆的安全性。针对自然循环瓣阀堆内安装方式和运行条件,建立了自然循环瓣阀性能试验装置,并对自然循环瓣阀基准性能进行了试验研究。试验结果表明,自然循环瓣阀的性能受射流和压差的影响,其中射流量是影响瓣阀关闭的主要因素,而压差是影响瓣阀开启的主要因素。当自然循环瓣阀只依靠射流或压差控制关闭和开启时,获得其关闭临界射流量约为41.6 kg/s、开启临界射流量约为39.2 kg/s、开启临界压差约为0.87 kPa,而不能通过压差驱动闭合。此外测量了自然循环瓣阀不同关闭工况的漏流量,验证了瓣阀较好的密封性。本研究得到的试验结果可为自然循环瓣阀的工程设计和优化提供参考和数据基础。 展开更多
关键词 深水池式低温供热堆 自然循环瓣阀 射流量 压差 漏流量
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低能耗组装式深冬生产型日光温室对土壤基础理化性质的影响
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作者 张彩虹 姜鲁艳 +2 位作者 王国强 刘涛 德贤明 《新疆农业科学》 北大核心 2025年第2期436-445,共10页
【目的】探究低能耗组装式深冬生产型日光温室对室内土壤环境的影响,为该新型日光温室越冬茬作物栽培以及环境控制提供数据支持。【方法】研究选取低能耗组装式深冬生产型日光温室(新型日光温室)为试验温室,普通砖墙结构日光温室为对照... 【目的】探究低能耗组装式深冬生产型日光温室对室内土壤环境的影响,为该新型日光温室越冬茬作物栽培以及环境控制提供数据支持。【方法】研究选取低能耗组装式深冬生产型日光温室(新型日光温室)为试验温室,普通砖墙结构日光温室为对照温室,分析试验温室和对照温室的主要土壤环境之间的差异,并结合对土壤进行分层研究的方法,确定起主导作用的因子。【结果】新型日光温室相对于砖墙日光温室,其夜间室内表层土壤温度提高30.1%,-50~-60 cm土壤温度提高20.85%,新型日光温室土壤温度均显著高于砖墙结构日光温室(P<0.05)。新型日光温室不同土壤深度的含水量相对于传统温室,均显著降低(P<0.05),在-10 cm土壤深度时,新型日光温室土壤含水量降低11%;在-20 cm土壤深度时,新型日光温室土壤含水量13.29%;在-30 cm土壤深度时,新型日光温室土壤含水量降低2.68%;在-40 cm土壤深度时,新型日光温室土壤含水量降低6.63%;在-50 cm土壤深度时,新型日光温室土壤含水量降低8.07%;在-60 cm土壤深度时,新型日光温室土壤含水量降低10.74%。新型日光温室较传统温室,其深层土壤总氮含量提高21.26%,土壤总碳含量提高12.07%,土壤无机氮含量提高19.95%。【结论】新型日光温室在冬季夜间拥有更高的土壤温度与更低的土壤湿度。同时,新型日光温室在控制氮素等元素淋溶迁移方面相较于传统日光温室也有明显改变,更好地保持耕作层土壤肥力,也在一定程度上减少对深层土壤以及地下水的破坏,促进设施农业的绿色发展。 展开更多
关键词 深冬生产型日光温室 土壤分层 土壤环境因子 土壤无机氮
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