门源MS6.9地震前地电场优势方位角与加卸载响应比异常变化分析

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2022年1月8日在青海门源县发生MS6.9地震,基于震中300 km范围内地电场近5年观测资料,综合分析选取9个观测站,根据大地电场岩体裂隙水(电荷)渗流(移动)模型计算其优势方位角,并尝试以地电场为响应量,通过库仑应力触发模型的加卸载响应比(LURR)计算方法,计算地电场LURR值.结果显示:(1)两种不同方法计算的地电场异常站在空间分布上具有一致性,其中古丰、黄羊川、寺滩和兰州站地电场优势方位角、LURR在震前皆出现异常变化,而山丹等其他站方位角、LURR均看不出明显的异常变化.(2)兰州和寺滩站两种计算方法的结果时序变化较为吻合,表现出准同步性.进一步结合震源机制解对异常观测站优势方位与区域主压应力P走向的关联进行分析,结果表明基本符合岩石物理学理论,这在一定程度上可增强地电场优势方位角方法在分析地震前兆异常中的可信度.地电场优势方位角以及LURR值两种计算方法在机理上具有关联性,综合分析其异常演化特征可能有助于进一步认知地震孕育的物理过程.
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电塔这一类具有能源供给能力的构筑物是生命线工程中的重要组成部分,因此对它的灾后评估具有重要意义.但是多受其周围的建筑物和裸露的岩体、河床等地物的影响,导致对它识别的精度不高.为此,文章提出一种新的基于空间特征的推理方法,能高精度识别电塔.文章以甘肃省西北部荒漠中的风力发电基地为例,电塔在其中占了大多数.经过实验计算,该方法的识别准确率达到了98.96%,较传统方法的识别率提高了14.66%.此外,为了评价该方法的效果,提出误距风险这一评价指数来确定识别结果与实际地物之间的偏移量.经过计算,该方法在低风险的
基于GDS动三轴对青海海北地区重塑黄土进行不同条件下的循环加载试验,采用应力控制方式进行加载,研究不同循环动应力、不同加载频率对黄土累积塑性应变和刚度弱化特性的影响,并采用Idriss提出的弱化模型对试验进行拟合.试验结果表明:相同振次下,循环动应力、加载频率对累积塑性应变和刚度弱化指数均有影响,较大循环动应力和较低加载频率下试样累积塑性应变较大,且较大循环动应力和较低加载频率下弱化指数的衰减程度较大;弱化指数随着累积塑性应变的增大出现递减,较大循环动应力和较低加载频率下弱化指数的衰减速率相对缓慢;双对数
针对经典离心机振动台试验,构建液化场地高桩码头三维数值模型,并验证数值模型的正确性.在此基础上,系统研究加固区距码头的距离、碎石桩直径和长度等参数对液化场地高桩码头加固效果的影响,揭示了不同加固参数下液化场地高桩码头变形受力规律.研究发现:液化场地高桩码头抗震性能与这些参数呈正相关,并且大直径和长尺寸碎石桩可以有效地控制地震过程中高桩码头的水平位移和桩身弯矩.研究工作对液化场地高桩码头地基加固具有重要借鉴意义.
以中国静止气象卫星亮温资料为数据基础,使用小波变换和功率谱估计法研究2022年1月8日门源M6.9地震前的热辐射异常,并对祁连带中东段以往震例的热辐射异常作回溯性研究.门源6.9级地震的热辐射异常发展过程可分为3个阶段:初始演化阶段、增强持续阶段、减弱消失阶段.面积最大时强辐射区的面积约为8万km2,地震发生在其西北部.相对功率谱峰值为平均值的17倍,地震发生在峰值后82天.大面积、高强度的热辐射状态持续时间长是此次异常的显著特点.祁连带中东段的几次地震前均出现过热辐射异常,其特征可为该区震情判定不断积累
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北京时间2022年1月8日1点45分,在我国青海省门源县发生了6.9级地震.通过震中附近陆态网络GNSS连续观测数据得到的同震位移场显示,距离震中最近的QHME站同震位移最大,EW向达到20.31 mm,SW向达到-35.45 mm,震中附近五个站的同震位移反映出此次地震的左旋同震破裂特征;GNSS站间基线时间序列结果及区域应变时间序列结果表明冷龙岭断裂带北段的地壳运动相对南段较强,对应了地震发生的区域在冷龙岭断裂带北段;震前动态GNSS应变场结果显示,该区域的剪应变量值较小,有微弱的减小趋势,且始终在应
采用pushover分析方法研究中小跨径桥梁座式桥台构造参数对自身抗震性能的影响,基于前人研究成果和座式桥台统计数据,选取背墙箍筋间距、台帽水平拉筋间距、背墙厚度及主梁作用高度作为试验因素,进行4因素3水平的正交数值模拟试验,选取桥台的峰值位移、峰值荷载、平均刚度及位移延性系数4个指标作为反映其抗震性能的目标函数,通过极差分析得出各桥台构造参数对桥台抗震性能指标的敏感性.结果表明:对桥台的峰值荷载及平均刚度而言,背墙厚度对其影响最大、最敏感,背墙厚度的增大可使峰值荷载和平均刚度分别增大29.8%和33.4
现有的树叶分类方法的精确率已超过90%,但可分类的树叶种类较为有限.为此,本文提出一种基于残差网络迁移学习的大规模树叶分类方法.首先使用大规模数据集预训练残差网络;然后在保留其他节点参数的基础上,对已预训练好残差网络进行部分结构调整,使之适用于树叶分类;最后,使用树叶数据集对调整后的残差网络进行再训练,以使网络具备树叶分类能力.所提算法可以兼顾准确率与运行速度.实验结果表明,所提方法可分类176种树叶,树叶分类准确率超过95.6%,且识别速度可保持在212.2帧/秒,可有效应用于农、林业.
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