义马煤田煤矿水害规律与防治技术

为了掌握义马煤田水害规律以正确指导煤矿的防治水工作,分析研究了历次突水资料、地质构造、小煤矿分布、河流流经区域、主要含水层和隔水层、采煤厚度及采后导水裂隙发育情况等,指出:随着小煤矿的关闭、河道疏浚、浅部地裂缝充填和大矿采掘活动向深部转移,矿井主要水害由大气降水、地表河水和小窑水转化为顶板水;顶板水威胁主要在义马向斜的核部、采深大于700 m的区域,断层尖灭端和断层带富水性较强,顶板突水及其强度与采厚、周期来压关系密切。针对顶板水害,提出了采用"三图—双预测法"对顶板突水的水源、通道和强度做出预测和评价;采用井上下物探方法,圈出顶板疑似富水区,并进行采前预疏放;完善工作面排水系统,提高抗水灾能力等防治水技术。     

基于灰色关联分析法的织金县比那泉水质评价

为了有效的对水质进行评价,将灰色系统理论理论引入水资源质量评价中,结合岩溶地区水质实例,选取了相应的监测项目,计算实际序列与理想序列的关联度,按其大小确定出综合水质级别。评价效果较好。可为今后类似区域类型情况下水资源质量评价提供科学的依据。     

铜铅重金属胁迫下玉米光谱分形维数与污染监测研究

通过设定不同浓度梯度的重金属Cu、Pb胁迫下的玉米盆栽试验,利用美国高性能地物光谱仪SVC HR-1024I对不同浓度铜铅污染的玉米老、中、新叶片进行光谱测量,同时采用SPAD-502叶绿素含量测定仪测定各类叶片中叶绿素含量相对值,并通过化学方法测定不同胁迫程度下玉米叶片中的铜铅含量。在分析玉米叶片中Cu、Pb含量与光谱曲线的绿峰高度(GH)、红谷深度(RD)、蓝边(DB)、红边最大值(MR)、红边面积(FAR)、红边一阶微分曲线陡峭度(FCDR)之间相关性的基础上,利用分形理论对叶片410~780 nm之间的光谱曲线进行分形测量,提出运用光谱曲线分形维数(FRAC)对受不同浓度重金属铜铅污染的玉米叶片进行污染监测,同时对相同浓度铜铅胁迫下的老、中、新叶片也进行了光谱响应研究。结果表明,随着叶片中重金属含量增加光谱曲线分形维数也逐渐增大,同等浓度重金属铜铅胁迫程度下,分形维数从新叶到老叶逐渐减小,并且发现光谱曲线分形维数与绿峰高度、红谷深度、红边面积具有较好的相关性,说明光谱曲线分形维数不仅可以综合描述曲线的光谱特性,还能定量反映玉米叶片受重金属铜铅污染程度及其健康状况。因此,光谱曲线分形维数可以作为玉米叶片重金属污染监测的一种新方法。     

基于MapObjects油藏动态分析图绘制方法

本文在读取油藏地质成果图基础之上,探讨了以MapObjects自定义图表渲染接口绘制柱状图、饼状图、综合柱状图的方法,并进一步对渲染专题图予以管理,最终实现基于地质特征的油藏动态分析图绘制。     

青海省木里煤田煤系页岩气生烃条件分析

结合大地构造背景和沉积相分析,基于钻孔资料进行暗色泥页岩及粉砂岩等的厚度统计,研究了青海省木里煤田聚乎更矿区泥页岩的空间展布特征。并通过木里煤田煤（岩）样热解实验、镜质体反射率实验,从有机质丰度、类型、成熟度等一系列地化特征方面,分析木里煤田生成页岩气的烃源岩的生烃能力。结果表明：木里煤田含煤岩系纯泥岩厚度百分比大于10％,细碎屑岩在地层中的百分比为31．98％～53．69％;该区泥页岩的有机质丰度为0．520％～86．060％,有机质成熟度0．740％～1．851％,有机质类型主要为Ⅱ2-Ⅲ型干酪根。该研究对评价页岩气资源和促进木里煤田资源综合开发具有重要意义。     

不同类型储层支撑裂缝长期导流能力实验研究

在油气田压裂作业过程中,对于不同类型岩性储层,支撑剂的嵌入和破碎程度不同,不同程度的嵌入和破碎都会导致裂缝缝宽变窄、导流通道堵塞,使裂缝导流能力降低。为分析不同岩性储层长期导流能力变化趋势以及嵌入和破碎的影响机制,采用FCS-842裂缝导流能力测试系统在模拟地层条件下分别测试了钢板、页岩岩板、中、细砂岩岩板的长期导流能力;并对实验后的各类型岩板和支撑剂进行了微观观察。实验结果表明:各种岩性岩板的导流能力虽大小不同但变化趋势相似,前10 h下降较快,后期趋于稳定略有下降;支撑剂嵌入程度与各岩性岩板的力学性质相关,嵌入程度随闭合压力增加而增加,在低压下嵌入速度较慢;支撑剂和岩板破碎产生的碎屑运移堵塞导流通道会使实验后期导流能力缓慢下降。     

高光谱影像端元数目估计的HAHT模型

端元提取是高光谱遥感研究的重点内容之一,在高光谱影像信息识别、环境监测、资源探测和丰度反演等领域有着重要运用。为了实现有效的端元提取,如何准确估计（尤其是未知区域）高光谱影像中端元数目就显得更为关键,特别是在无人或境外地区的遥感探测方面极有实际价值。端元数目估计过多或者过少都会影响端元提取和混合像元分解的精度。本文基于谐波分析（Harmonic Analysis,HA）理论实现了高光谱影像有效去噪,并结合二元假设检验方法构建了一种高光谱影像端元数目估计的谐波分析假设检验（HA-Hypothesis Testing,HAHT）模型。通过AVIRIS和Hyperion高光谱影像的可行性分析与普适性验证,并与HFC（Harsanyi Farrand Chang）、特征值极大似然函数（Eigenvalue Likelihood Maximization, ELM）和最小误差高光谱信号辨识法（Hyperspectral Signal Identification by Minimum Error, Hysime）等常规的端元数估计算法应用成果相对比,表明HAHT模型所估计的端元数目与实际地物数具有更高的吻合度。同时,采用较成熟的连续最大角凸锥（Sequential Maximum Angle Convex Cone,SMACC）方法提取了端元波谱曲线,通过比较设置2（HFC估计数）、8（HAHT估计数）和14（Hysime估计数）不同端元数的提取结果,也证明HAHT模型在估计端元数目时具有较高准确性,以及较好的适用性和应用前景。     

光谱分数阶微分与玉米叶片重金属铜含量的相关性分析

常用的整数阶一阶和二阶微分光谱曲线差异较大,而分数阶微分可实现光谱信息细化,能将整数阶微分容易忽略的信息充分利用起来,更能深度挖掘光谱中的潜在信息。以重金属铜胁迫的盆栽玉米为研究对象,在玉米叶片受不同浓度CuSO_4胁迫下,光谱反射率和Cu~(2+)含量的实验室测量数据基础上,对光谱反射率进行0~1内0.1阶的11个阶次微分处理,将各阶次的微分值与测得的玉米叶片中Cu~(2+)含量进行相关性分析;并对各阶次的微分光谱值进行0.01和0.05显著性水平的检验。分析结果表明,与常用的一阶微分相比,分数阶微分可以突显某些波段的光谱反射率与叶片中Cu~(2+)含量的相关性,扩大特征波段的选择空间。     

红边光谱谐波分析的神经网络法叶绿素含量反演研究

叶绿素含量测定对于了解作物生长状况具有重要意义。为实时、快速、准确获取叶绿素含量,研究了玉米叶片叶绿素含量的BP神经网络(BPNN)法高光谱反演模型;而BPNN输入因子的选择是建立反演模型的关键。已有研究证明作物红边光谱与叶绿素含量有较强的相关性,为避免红边参数提取的不确定性,提高建模精度与效率,运用红边光谱的频率域谐波分析(HA)技术获得谐波余项、振幅和相位等能量谱特征分量(ESCC);并选择具有强相关性的10个ESCC进行主成分分析后,取前4位主分量作为BPNN的输入因子,进而进一步强化其相关性来构建叶绿素含量反演模型。同时,分别用遗传算法(GA)和小波基(wavelet-based)函数优化BPNN结构,建立GA-BPNN、WNN反演模型。实验通过比较BPNN、GA-BPNN、WNN模型和常规的多元线性回归(MLR)模型的玉米叶片叶绿素含量反演结果,得出非线性的BPNN模型要明显优于线性的MLR模型;而在神经网络模型中,GA-BPNN优化模型的反演精度最高。     

强化接种微生物对自然堆放煤矸石的淋滤脱硫

利用中国矿业大学(北京)微生物复垦实验室自主分离筛选出的嗜酸氧化硫硫杆菌,模拟自然堆放条件,采用柱状淋滤脱硫试验来研究其对大武口高硫煤矸石的脱硫效果。结果表明,脱硫微生物能够促进煤矸石中硫的氧化,使淋滤液pH值降低,电导率明显增加,煤矸石中的盐基离子被脱出来,脱硫微生物缩短了煤矸石的脱硫周期,在淋滤前4次脱出的硫酸根浓度增加明显。经过15次淋滤后,煤矸石脱硫量达到67.64%,氧化硫硫杆菌对脱硫的贡献率为11.08%。经过脱硫后煤矸石基质的pH值有所提高,盐分含量明显下降,矸石的性状趋于稳定,可为煤矿区矸石山的生态恢复奠定基础,促进煤矿区环境的可持续发展。