等值反磁通瞬变电磁法在地铁盾构孤石探测中的应用

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孤石是花岗岩不均匀风化所残留的风化核,具有空间分布不规律、埋藏深度不定、粒径不均等主要特征,给地铁盾构施工带来了重大安全风险。在地铁工程建设中,孤石精准探测一直都是城市地铁盾构施工面临的重要难题之一。等值反磁通瞬变电磁法采用双线圈源建立一次场零磁通接收平面来消除一次场对接收线圈的影响,实现纯二次场聚焦观测,增强了涡流聚集,降低了体积效应,具有探测精度高、抗干扰能力强和工作效率高等诸多优良特性。为了研究等值反磁通瞬变电磁法对孤石探测的有效性和适用性,将其应用于福州地铁F1线孤石探测方法优选试验中,通过与钻孔
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利用羧甲基纤维素钠培养基及刚果红染色从酒糟泥中筛选具有纤维素降解能力的菌株,利用DNS法测定纤维素降解能力最强的菌株6 d内的滤纸酶活,并从形态学和分子生物学两方面对该菌株进行初步鉴定。结果表明:从酒糟泥中获得4株长势良好的菌株,其中菌株FIB-3刚果红染色后的透明圈直径与菌落直径比值(1.88±0.175)最大,并且该菌株在第5 d时滤纸酶活达到最高(8.436 U/mL);结合形态学观察和分子生物学分析,初步确定菌株FIB-3为一株贝莱斯芽孢杆菌。
基于2017年台风“海棠”和台风“纳沙”登陆近海山地时的实测数据,选取10 min平均风速≥10 m/s的强风样本,研究了平均风速、湍流度、阵风因子和地面粗糙度指数的变化规律,并分析了不同风速区间的风剖面和湍流剖面的变化规律。结果表明:台风登陆过程中风速时程呈双“M”型四峰分布,平均风向发生了260°的转变,10 m高度处湍流强度在0.15~0.34波动,并随地貌粗度指数增大有增大的趋势。实测得到风剖面和湍流剖面与规范GB 50009-2012进行了对比,不同高度处的平均风速变化符合指数率的变
为提高可压缩Navier-Stokes方程求解精度,提出基于双线性奇异摄动特征分析的可压缩Navier-Stokes方程三阶精度的求解方法。构建方程的三阶统计特征量解析模型,通过参数奇异摄动抑制方法分解方程三阶特征,提取方程的边值特征分量,结合边界层校正项信息融合度解析方法实现可压缩Navier-Stokes方程三阶融合和自相关特征分析。通过模板匹配寻优方法,实现方程的三阶非线性时滞奇摄动控制,完成可压缩Navier-Stokes方程三阶精度求解。结果表明,所提方法的收敛性较好,稳定性较高。
本文根据近些年来国内外学者对水环境中抗生素的研究,介绍了几种抗生素去除方法(:1)生物处理法;(2)吸附法;(3)氯化法;(4)高级氧化法。实际水环境中抗生素的去除,应根据抗生素种类和污水量综合考虑,选择适宜的方法。现阶段抗生素的去除方法还存在诸多问题,未来不仅要提高现有方法的去除效率,更要开发出新的材料和方法。
浅层折射波勘探是工程地质勘查中广泛应用的地震勘探手段之一,可以为设计部门提供有效的地质参数。文中详细介绍了延迟时成果解释法,利用该方法解译折射波数据,能精确地探明各风化层厚度和风化界面起伏形态,并将地震折射波应用在某高速公路深挖段勘探中。将解译的成果与钻探结果相比较,延迟时地震折射波勘探方法能达到预期的精度要求,减少了工程成本,提高了工作效率。
辽河东部凹陷牛居地区沙三上亚段主要储层为辫状河三角洲砂体,由于储层横向变化大、岩性复杂多变,常规的地震—沉积分析方法应用效果不佳。为更准确地刻画有利沉积相带,引用地震沉积学的基本研究方法,借鉴陆相沉积盆地的研究实践,提出了适用于本工区的地震沉积学研究流程。结合井震标定建立等时地层格架,将沙三上亚段分为四个砂层组,在等时地层格架下,利用低频资料对主河道砂体的敏感性识别主河道发育位置,通过90°相位转换,赋予地震反射岩性意义,优选地震属性展开等时地层切片分析识别主要相带分布范围。实践表明,利用地震沉积学可实现
传统水面光伏电站常采用塑料浮体结构,但其强度低、耐久性差、易沉没,因此该文提出了一种面向水面漂浮式光伏电站的复合材料浮体系统。该复合材料浮体圆管采用在UPVC塑料圆管外侧缠包玻璃纤维增强树脂基复合材料(FRP)制成,对其制造安装流程进行了详细介绍,并对其组成材料的力学性能以及UPVCFRP复合圆管的平压和弯曲性能进行了试验研究。综合考量其受力特性和经济性,优选出合理的复合浮体系统。进而,基于双向流固耦合数值模拟方法研究了该浮体系统因风、浪、流作用引起的水动力特性。结果表明,该复合圆管浮体方阵结构具备抵御风
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城市建筑群的动力可靠度评估对于区域防灾减灾具有重要意义。场地效应会导致地震动的空间变异性和土-结构相互作用效应,进而显著影响区域建筑群的非线性地震响应,而确定性区域震害模拟方法仍不足以准确反映随机建筑群动力系统的整体性态。该研究引入实测地震动场和土-结构相互作用效应,发展了建筑群系统非线性地震响应时域求解方法,并遵循概率守恒假定,建立基于概率密度演化方法 (PDEM)的建筑群系统动力可靠度评估框架。以某高层框架结构建筑群为例,进行了场地效应下确定性建筑群非线性地震响应分析,进而完成了随机建筑群动力可靠度评
由于环境和经济约束,实际采集的地震资料往往呈现不规则分布,影响了后续地震数据的处理和解释。基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的地震数据重建方法近年来引起广泛关注。该方法无需任何先验假设,从海量训练数据集中自动学习缺失数据到完整数据的映射,取得了良好的重建效果。然而,网络的训练依赖于训练数据。当训练数据集信息不够丰富时,网络泛化性不足,从而影响重建效果。为此,本文提出了一种基于数据增广的CNN地震数据重建方法。网络框架使用经典的Unet网络和Resnet网络