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高位堆积体远程滑坡动力侵蚀过程量化预测模型 被引量：1
1
作者 韩旭东 杨秀元 +3 位作者 孙秀娟 宋伟 包一丁 王春辉 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1190-1200,共11页
高位远程滑坡快速解体后,往往形成碎屑流,会沿程动力侵蚀坡体表层第四纪松散物质,改变滑坡滑移动力学特征,导致滑坡体积显著放大,灾害效应强烈,已成为近年来防灾减灾研究的重点。首先,针对高位堆积体远程滑坡动力侵蚀过程量化预测问题,... 高位远程滑坡快速解体后,往往形成碎屑流,会沿程动力侵蚀坡体表层第四纪松散物质,改变滑坡滑移动力学特征,导致滑坡体积显著放大,灾害效应强烈,已成为近年来防灾减灾研究的重点。首先,针对高位堆积体远程滑坡动力侵蚀过程量化预测问题,基于深度积分水动力计算理论与固液两相界面剪应力侵蚀模型架构,构建了高位堆积体远程滑坡动力侵蚀过程量化预测的连续介质数值模型,自主进行了数值实现,编制了具有二阶计算精度的软件程序DisasterFlowV1.0。然后,通过经典的溃坝水流算例验证,结果表明所构建的数值模型的数值求解格式正确并具有较好的总变差不增特性(total variation diminishing,TVD)。再后,通过对柏杨林高位堆积体远程滑坡案例动力侵蚀过程预测可知,所构建的数值模型与传统雪橇模型对该滑坡滑移速度预测结果基本一致,但相较于传统雪橇模型,所构建的数值模型对滑动路径地形的适应能力强,滑移速度预测值振荡性较小。最后,利用所构建的数值模型在时间和空间维度上对柏杨林高位堆积体远程滑坡的动力侵蚀过程进行量化表达,结果表明所构建的数值模型能够对该滑坡动力侵蚀过程中各历时的滑移深度、速度及侵蚀堆积深度进行量化,这是传统雪橇模型所不具备的。所做研究可充实高位远程滑坡动力侵蚀过程量化预测理论与技术体系。 展开更多
关键词 高位远程滑坡 动力侵蚀 数值模型 DisasterFlowV1.0 量化预测
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基于麻雀搜索算法的土壤重金属X射线荧光光谱重叠峰解析 被引量：14
2
作者 陈颖 刘峥莹 +5 位作者 肖春艳 赵学亮 李康 庞丽丽 史彦新 李少华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期2175-2180,共6页
近年来随着土壤重金属污染的加剧,和人们环境意识的逐渐提高,科研人员对快速检测土壤重金属含量方法的研究正在不断深化。目前,X射线荧光分析法(XRF)是广泛应用于土壤重金属污染检测的方法。但由于X射线荧光光谱仪的能量分辨率有限,而... 近年来随着土壤重金属污染的加剧,和人们环境意识的逐渐提高,科研人员对快速检测土壤重金属含量方法的研究正在不断深化。目前,X射线荧光分析法(XRF)是广泛应用于土壤重金属污染检测的方法。但由于X射线荧光光谱仪的能量分辨率有限,而一些重金属元素的荧光产额较低,一些元素的相邻谱峰出现了重叠现象。针对XRF法中元素相邻谱峰的重叠问题,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)的光谱重叠峰解析方法。首先,将从河北保定地区采样得到的土壤,制备出不同含水率、不同重金属元素含量的样本并用X射线荧光光谱仪获取原始光谱数据。接着,对光谱数据进行预处理,采用谱聚类算法剔除异常光谱样本,采用Savitzky-Golay五点二次去噪法和线性本底法完成对光谱的去噪和本底扣除,并对光谱净计数用随机数法生成大量模拟光谱数据,以备后续算法使用。然后,用期望最大化法(EM)对重叠峰进行初步解析,首先设置EM算法的初始参数,并将生成的模拟光谱数据代入EM算法,当达到迭代次数时,即可初步得到高斯混合模型(GMM)中各高斯峰的期望、方差和权重参数。但由于EM算法容易受初始参数设置的影响,且易陷入局部最优而导致结果不准确,还需对EM算法进一步优化。本研究采用SSA对GMM的各参数进行全局优化,在设置SSA算法的基本参数后,将100组由EM算法得到的参数作为该算法的初始种群,并设置合适的适应度函数,通过迭代,最终得到全局最优参数,实现了重叠峰的分解。SSA受参数设置的影响较小,相比于一些传统的优化算法,如遗传算法(GA)、蚁群算法(ACO)、粒子群算法(PSO)等,具有收敛速度快、不易陷入局部最优的特点,因此,采用此算法,可以达到较好的优化效果。通过对重叠峰解析结果的分析表明,该算法可在较少的迭代次数下得到较准确的解析结果,可广泛应用于能谱重叠峰解析。 展开更多
关键词 X射线荧光分析法 高斯混合模型 期望最大化法 麻雀搜索算法 重叠峰解析
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基于XRF-CNN土壤重金属Zn元素含量预测模型研究 被引量：5
3
作者 陈颖 杨惠 +6 位作者 肖春艳 赵学亮 李康 庞丽丽 史彦新 刘峥莹 李少华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期880-885,共6页
结合X射线荧光光谱法,针对土壤中重金属元素Zn含量的预测问题,提出基于深度卷积神经网络回归预测模型。对原始土壤进行相关预处理,用粉末压片法制作土壤压片,采用X射线荧光光谱法(X-Ray-fluorescence,XRF)获取土壤光谱,相比于传统检测方... 结合X射线荧光光谱法,针对土壤中重金属元素Zn含量的预测问题,提出基于深度卷积神经网络回归预测模型。对原始土壤进行相关预处理,用粉末压片法制作土壤压片,采用X射线荧光光谱法(X-Ray-fluorescence,XRF)获取土壤光谱,相比于传统检测方式,XR F法具有检测速度快、精度高、操作简单、不破坏样品属性并且可实现多种重金属元素同时检测等优点,故将XRF与深度卷积神经网络相结合,实现对土壤中重金属Zn元素含量的精确预测。采用箱型图来剔除X射线荧光光谱中的异常数据,采用熵权法结合多元散射校正来对样品盒数据进行校正,采用Savitzky-Golay平滑去噪法以及线性本底法对光谱数据进行预处理,可以有效地解决由外界环境和人为因素产生的噪声及基线漂移等问题。针对卷积神经网络结构的特殊性,将获取的一维光谱数据向量,采用构建光谱数据矩阵的方式来进行处理,将同一浓度、同一含水率下5组平行光谱数据向量转化为二维光谱信息矩阵,以该矩阵作为深度卷积神经网络预测模型的输入,以适应卷积层的操作要求,利用深度卷积神经网络特殊的结构模式,能有效提取土壤光谱数据特征,提高了深度卷积神经网络预测模型的学习能力,降低模型的训练难度。深度卷积神经网络预测模型采用3层卷积层搭建,使用ReLU激活函数激活,采用最大池化方式,减少数据的维度,增加Dropout层,防止过拟合,使用ADAM优化器对预测模型进行优化。实验以平均相对误差(mean rel ative error,MRE)、损失函数(LOSS)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)确定了模型的最优学习率为10^(-3)以及最优迭代次数为3000,并将深度卷积神经网络预测模型与BP预测模型、ELM预测模型、PLS预测模型进行对比,以均方误差(mean square error,MSE)、均方根误差(root mean square error,RMSE)、以及拟合系数R^(2)来分析比较预测模型的好坏,结果表明,基于深度卷积神经网络预测模型在对土壤中重金属Zn元素含量预测方面优于BP,ELM,PLS三种预测模型,提高了预测精度。 展开更多
关键词 土壤重金属 X射线荧光光谱 光谱信息矩阵 深度卷积神经网络
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基于NMF-PLS对含水量影响下土壤重金属含量反演模型研究 被引量：3
4
作者 吴希军 张杰 +5 位作者 肖春艳 赵学亮 李康 庞丽丽 史彦新 李少华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期271-277,共7页
土壤中过高的重金属含量危害巨大,不仅造成了严重的环境污染,而且通过食物链进入人体对人体健康造成严重威胁,所以对重金属检测十分重要。X射线荧光光谱法具有检测时间短、无损检测、检测成本低等特点被广泛使用,然而检测的光谱数据因... 土壤中过高的重金属含量危害巨大,不仅造成了严重的环境污染,而且通过食物链进入人体对人体健康造成严重威胁,所以对重金属检测十分重要。X射线荧光光谱法具有检测时间短、无损检测、检测成本低等特点被广泛使用,然而检测的光谱数据因受到土壤含水量因素的严重干扰,导致直接对土壤重金属含量估算精度较低。以河北省保定市满城区土样为研究对象,对采集的土样进行除杂、过筛、烘干后加入一定量重金属溶液制备不同含水量不同重金属的样本进行检测。对实验中异常数据计算了马氏距离和进行NJW聚类予以剔除,分析了土壤含水量对土壤重金属光谱的影响,结果表明不同含水量间光谱重复性差,随着土壤含水量的增加光谱强度呈非线性降低。采用Savitzky-Golay卷积平滑去噪法和线性本底法对光谱进行预处理,以解决因环境、仪器本身带来的噪声和基线漂移等问题。然后针对于土壤含水量这一主要干扰,采用非负矩阵分解算法进行处理,并使用峰值信噪比这一评价模型确定端元数目,结果表明当端元数目增至10时峰值信噪比趋于稳定波动很小,非负矩阵分解处理后相同重金属含量不同含水量间光谱重复性好、相似性好,并计算了光谱间的相关系数进一步证明了光谱间的相似性。去除含水量对于光谱干扰后建立了偏最小二乘法预测模型,为了验证预测模型的精度,建立了未去除含水量的偏最小二乘法预测模型和使用外部参数正交化法去除含水量建立的偏最小二乘法预测模型,并使用评价参数决定系数(R^2)、交叉验证均方根误差(RMSECV)、平均绝对误差(MAE)和相对分析误差(RPD)进行评价。验证结果表明,相比较未去除含水量建立的模型,使用非负矩阵分解去除含水量建立的偏最小二乘法模型R^2和RPD分别提高了0.0197和1.0292,RMSECV和MAE分别降低了2.3863和1.4396;相对于外部参数正交化法建立的偏最小二乘法模型,R^2和RPD分别提高了0.0099和0.1081,RMSECV和MAE分别降低了0.2447和0.3566,说明了经过非负矩阵分解去噪后建立的模型有效提高了预测的精度和鲁棒性。非负矩阵分解可以有效消除土壤含水量对光谱的影响,在此基础上建立的偏最小二乘法模型实现了土壤重金属含量的反演,为重金属定量检测提供了一定的技术支持。 展开更多
关键词 土壤重金属 X射线荧光光谱 非负矩阵分解 偏最小二乘法
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地热深孔声波测井传感器的热设计 被引量：2
5
作者 张建伟 杨卓静 +2 位作者 王新杰 赵玉军 郝文杰 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第1期165-172,共8页
声波测井技术是摸清地下岩体构造及裂缝分布规律的有效手段。在深部热储层测井工程中,井下传感器需要在高温环境中长时间连续工作。高温环境容易使传感器产生热失效,失效率和温度增量呈指数关系。合理的热设计是提升传感器耐高温性能的... 声波测井技术是摸清地下岩体构造及裂缝分布规律的有效手段。在深部热储层测井工程中,井下传感器需要在高温环境中长时间连续工作。高温环境容易使传感器产生热失效,失效率和温度增量呈指数关系。合理的热设计是提升传感器耐高温性能的有效手段,针对超声成像传感器在高温、密闭工作环境中的耐温需求,对数据采集与处理电路进行热设计,给出了传感器内部元件的设计方法。根据传热学理论,建立了电路板的传热耦合模型,采用COMSOL软件对电路进行仿真热分析,为传感器的结构设计、电路布局和耐温性能评估提供了可靠依据。在雄安新区D35井、D22井中进行性能测试,经热设计后的传感器能够在120℃环境下长时间正常工作,高温高压环境下测井效果良好,耐温指标与室内模拟结果一致。试验结果表明,提出的热设计方法能够有效提升传感器的耐温性能,传热模型能够高效仿真实际环境,可广泛应用于热辐射条件下传感器的耐温设计。 展开更多
关键词 地热 声波测井 传感器 热设计 COMSOL
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舟曲江顶崖滑坡的早期判识及风险评估研究 被引量：15
6
作者 韩旭东 付杰 +2 位作者 李严严 王高峰 曹琛 《水文地质工程地质》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期180-186,共7页
如何提前判识滑坡变形并对其进行早期风险评估已成为地质灾害防治领域的研究热点。文章以舟曲白龙江流域江顶崖堆积层滑坡为反分析案例,进行了滑坡变形早期判识及风险评估综合研究,提出了小基线集雷达干涉(SBAS-InSAR)技术解译分析、地... 如何提前判识滑坡变形并对其进行早期风险评估已成为地质灾害防治领域的研究热点。文章以舟曲白龙江流域江顶崖堆积层滑坡为反分析案例,进行了滑坡变形早期判识及风险评估综合研究,提出了小基线集雷达干涉(SBAS-InSAR)技术解译分析、地质-力学联合分析、动力过程数值模拟分析三者相结合的滑坡变形早期判识与风险评估全流程分析模式。基于SBAS-InSAR技术解译能够准确地判识江顶崖滑坡的分布范围及早期形变特征,江顶崖滑坡的变形破坏模式为牵引式,滑坡体长度约680 m,宽度约210 m。基于早期识别信息,地质-力学联合分析表明:江顶崖滑坡为典型的老堆积层滑坡,前缘局部变形,破坏模式为牵引式,滑坡体平均厚度约35 m,滑床整体坡度较缓,失稳后运移速度不大。选取符合江顶崖滑坡体滑移摩擦特征的库伦摩擦模型,基于深度积分连续介质方程,分析计算滑坡体的动力学过程,结果表明:滑坡体滑移速度不大,最大值约为2.2 m/s,运动方式表现为推挤白龙江河道,堵江可能性较小,并且江顶崖滑坡体前缘错动完成后,该滑坡体滑移速度从前缘到后缘快速降为0,表现为牵引式运动特征。本次分析结果与实际相符,吻合度较高,采取的综合分析方法及研究模式可用于舟曲白龙江沿岸类似滑坡的早期判识及风险评估。 展开更多
关键词 堆积层滑坡 早期识别 地质-力学分析 动力过程模拟
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