Simple scaling relations in geodynamics： the role of pressure in mantle convection and plume formation

Scaling relations are important in extrapolating laboratory experiments to the Earth‘s mantle. In planetary interiors, compression becomes an important parameter and it is useful to explore scalings that involve volume. I use simple volume scaling relations that allow one to extrapolate laboratory experiments and upper mantle behavior, in a thermodynamically self-consistent way, to predict lower mantle behavior. The relations are similar to the quasi-har-monic approximation. Slabs and plates have characteristic dimensions of hundreds of kilometers and time constants of 100 million years, but the volume scalings predict order of magnitude higher values in the deep mantle. The scaling relations imply that the deep mantle is a sluggish system with ancient features. They imply irreversible chemical stratification and do not favor the plume hypothesis.     

搅拌桩在复合型土钉支护中的工作性能研究

利用三维非线性有限元方法对复合型土钉支护中水泥土搅拌桩的工作性能进行了分析研究,得出水泥土搅拌桩沿桩长方向的水平位移、弯矩、剪力、应力等参数随开挖步增加的变化曲线,可供复合型土钉支护工程的设计和施工人员参考.     

深盆气圈闭判识方法与应用

判识深盆气圈闭一般有 3种方法 :地质条件叠合法 ,理论模拟计算法 ,探测结果推定法。在深盆气勘探开发的不同阶段 ,由于研究的内容不同 ,对深盆气圈闭的判识采用的方法也不同。利用这 3种方法识别深盆气圈闭 ,可以确定圈闭的分布和发育范围 ,同时认为 ,深盆气圈闭的形成存在一个地质门限 ,进入这一门限 ,深盆气才可在圈闭内聚集成藏。将实际资料分析与理论计算相结合 ,预测了鄂尔多斯深盆气圈闭的发育范围 ,可为该盆地深盆气的勘探与开发提供依据     

不同载体和前驱体对钴基催化剂浆相费托合成性能的影响

以SiO2和γ Al2O3为载体,以硝酸钴、醋酸钴和氯化钴为前驱体,利用浸渍法制备出钴基细粒子催化剂。用X射线衍射、程序升温还原、比表面测试等技术考察了钴基催化剂的结构和还原性能,分析了不同载体和前驱体对浆相费托反应性能的影响。结果表明,SiO2载体上钴物种的分散度和还原度均高于γ Al2O3载体,因而Co/γ Al2O3催化剂的活性最差,CO转化率远低于Co/SiO2催化剂。不同钴前驱体所制备的Co/SiO2催化剂钴物种的分散度和还原度有很大的差别,其相应的Co/SiO2催化剂的浆相费托活性顺序由大到小依次为:Co(NO3)2,Co(NO3)2+Co(CH3CO2)2,Co(CH3CO2)2,CoCl2。     

非汉字符号"混合序列的强大数律

讨论了一类较广泛的~混合序列的收敛性质,获得了与独立情形一样的三级数定理等收敛性质,并由此得到与独立情形一样的Kolmogov强大数律的充分条件.     

深度学习在引力波数据处理中的应用初探

截至2018-01-16,LIGO已成功探测引力波事件6次.可以预期,引力波探测事件会越来越多,引力波天文学会很快进入到大数据阶段.深度学习在大数据处理方面近年来得到迅速发展.它在数据处理速度,准确度等方面都表现出极大的优势.深度学习在引力波数据处理中的应用讨论还不多.本文引入此问题,并对其进行初步研究.引力波数据最大的特点是强噪声、弱信号.现行的数据处理方法是利用匹配滤波的方式把引力波信号从强噪声中挖掘出来.同时,匹配滤波方法还可以确定引力波源的性质,定量确定其参数.匹配滤波方法的弱点是计算量巨大.这导致数据处理速度很慢.对于将来的大数据引力波天文学,这更将是一个巨大的隐患.匹配滤波方法的另一个潜在问题是,完备准确的理论波形模板是其工作的前提条件.这个潜在问题的后果是很难找到理论预期之外的引力波信号.深度学习的数据处理方法有可能在这些问题上提供出路.同时,深度学习也会遇到其自身的若干困难和问题.本文将从网络结构、训练数据制备、训练优化、对信号识别的泛化能力、对数据的特征图表示以及对特征数据遮挡的响应等方面来展开讨论.     

基于ANSYS Workbench的聚合物熔体孔芯式冷却结构数值模拟及优化

提出了一种结构强度大、冷流体流道独立密封的孔芯式冷却结构,采用数值模拟计算分析孔芯直径和孔芯数量两个主要结构参数对熔体冷却均化性能的影响规律,并利用综合评价指标计算得到了一定工艺条件下的最优结构参数值。研究结果表明：与孔芯数量相比孔芯直径对结构冷却均化性能的影响更加显著;适当减小孔芯直径、增大孔芯数量有助于减小孔芯结构的压力损失,提高孔芯结构的冷却均化性能;在固定外形尺寸且10 kg/h产量的工艺条件下,最优化结构参数值为孔芯直径6 mm,孔芯数量12。     

微地震监测技术综述

微地震监测技术作为一种先进的地球物理方法, 广泛应用于地热勘探、 油气田开发等多个领域, 具有广 阔的发展前景。 首先介绍了微地震形成机理及其特征和微地震监测技术的基本概念, 进而简述了微地震监测 方法的基本原理以及数据采集、 数据处理等主要技术。 去噪为数据处理的首要任务, 因而论述了一些基本的降 噪方法, 提出深度学习在微地震监测技术中的可行性以及优越性。 最后, 对监测技术的扩展应用以及发展前景 进行了总结。     

基于伪数据的机器翻译质量估计模型的训练

为向基于深度学习的机器翻译质量估计模型提供高效的训练数据, 提出面向目标数据集的伪数据构造方法, 采用基于伪数据预训练与模型精调相结合的两阶段模型训练方法对模型进行训练, 并针对不同伪数据规模设计实验。结果表明, 在构造得到的伪数据下, 利用两阶段训练方法训练得到的机器翻译质量估计模型给出的得分与人工评分的相关性有显著的提升。     

土体小应变刚度特性的试验研究

土体的小应变刚度在深基坑或隧道开挖等以变形控制为主的工程中是起决定性作用的参数.利用固结仪、应力路径三轴仪和共振柱联合测定江苏常州地区3个典型土层原状土的小应变刚度特性,得到了土体小应变硬化模型(HSS)的相关参数,包括土体的初始剪切模量、模量退化曲线、土体强度参数、加卸载模量等.分析了土体有效应力对土体小应变刚度特性的影响,并对如何选择合适的小应变模型参数提出了初步建议.