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砂岩破坏特征及裂纹扩展规律的应变率效应
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作者 刘东义 赵振华 +3 位作者 王海焦 李念春 齐树明 王海龙 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第19期8013-8024,共12页
为揭示应变率对岩石宏观破坏特征及微观裂纹扩展规律的影响,以砂岩为研究对象,开展了不同加载速率条件下的单轴压缩试验与声发射信息实时监测,分析了加载速率对砂岩试样强度和变形特性、破坏模式、破碎特征等宏观力学响应及微观断口形... 为揭示应变率对岩石宏观破坏特征及微观裂纹扩展规律的影响,以砂岩为研究对象,开展了不同加载速率条件下的单轴压缩试验与声发射信息实时监测,分析了加载速率对砂岩试样强度和变形特性、破坏模式、破碎特征等宏观力学响应及微观断口形貌的影响,并基于声发射b值随加载过程的演化,探讨了不同加载速率条件下的砂岩试样内部裂纹扩展规律。研究结果表明:在1×10^(-5)~1×10^(-2)s^(-1)的加载速率范围内,砂岩试样的单轴抗压强度、弹性模量与加载速率呈正相关关系,加载速率每增大10倍,单轴抗压强度与弹性模量分别增大2.66 MPa和0.087 GPa,而峰值应变减小0.213‰;随加载速率增大,破坏特征呈现从单一倾斜的贯穿断裂面,逐渐向多断裂面交叉分布形式转变的趋势,且碎块平均尺寸减小,表明砂岩试样的破坏程度增大;低加载速率下的微观断口形貌以沿晶裂纹为主,而随加载速率增大,穿晶裂纹与沿晶裂纹交替出现,且裂纹相交位置破碎特征明显,出现晶粒的大面积剥离;随加载速率增大,声发射b值从增大变减小的转折点所对应的应力与峰值应力的比值降低,表明加载速率越大,试样内部越易出现裂纹的扩展,并贯通形成较为明显的大裂纹,导致试样呈现出更为严重的破坏特征和复杂的裂纹扩展规律。研究结果对认识复杂应力条件下工程围岩的破坏特征,以及基于声发射监测信息预测围岩内部结构的损伤劣化规律具有重要指导意义。 展开更多
关键词 加载速率 沉积砂岩 破坏特征 裂纹扩展 声发射
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硫、硅等同位素在济南岩体西部岩溶地热流体循环中的指示意义
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作者 白新飞 朱立新 +10 位作者 胡彩萍 宋津宇 杨时骄 彭文泉 徐蒙 赵彤 于超 宋亮 王涛 洪欢仁 董娜 《地质学报》 北大核心 2025年第7期2426-2438,共13页
济北地热田作为鲁西隆起地热区的典型代表,其形成和发展深受济南岩体的影响,以往研究在地热流体同位素分析方面尚存欠缺。本次研究旨在通过同位素组成特征分析,深入揭示济南岩体在地热流体循环过程中的关键作用。采用同位素分析技术,对... 济北地热田作为鲁西隆起地热区的典型代表,其形成和发展深受济南岩体的影响,以往研究在地热流体同位素分析方面尚存欠缺。本次研究旨在通过同位素组成特征分析,深入揭示济南岩体在地热流体循环过程中的关键作用。采用同位素分析技术,对地热流体中D、^(18)O、^(3)H、^(14)C、^(34)S、^(30)Si等多种同位素进行精确测定,并结合地质构造背景和地热流体循环特征,综合分析同位素在地热流体循环过程中变化规律和指示意义。研究结果表明:D、^(18)O同位素研究指示大气降水是研究区地热流体的主要补给源,通过同位素高程效应计算和热储层埋深修正确定研究区南侧的寒武纪—奥陶纪地层裸露山区是主要补给区;氘盈余与3H、14C测年结果清晰指示出济南岩体西部岩溶地热流体的循环途径为南部山区补给区→济南岩体侵入区→灰岩条带区→灰岩隐伏区;^(34)S和^(30)Si同位素分析进一步揭示了地热流体中同位素的形成机制及与热储层的密切关系,同时指出受济南岩体影响,地热流体循环途径及水-岩作用在不同区域展现出显著的差异性。本研究不仅深化了济南岩体对地热流体循环机制的重要影响作用,而且为济北地热田岩溶地热流体的勘查与开发提供了重要的科学依据和指导意义。 展开更多
关键词 济南岩体 同位素 补给区 循环途径 水-岩作用
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基于注意力机制LSTM神经网络的北方岩溶大泉水位预测研究
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作者 黄林显 徐征和 +7 位作者 支传顺 李双 刘治政 邢立亭 朱恒华 王晓玮 毕雯雯 胡晓农 《地学前缘》 2026年第1期419-431,共13页
岩溶地下水是北方岩溶区重要供水水源,准确预测其水位动态对地下水资源科学管理和保护具有重要意义。但岩溶含水系统具有强烈的非均质性和各向异性,导致其水位动态往往体现出非平稳及非线性波动状态,造成进行地下水位预测时易产生较大... 岩溶地下水是北方岩溶区重要供水水源,准确预测其水位动态对地下水资源科学管理和保护具有重要意义。但岩溶含水系统具有强烈的非均质性和各向异性,导致其水位动态往往体现出非平稳及非线性波动状态,造成进行地下水位预测时易产生较大误差。论文提出一种耦合注意力机制(Attention)和长短时记忆(LSTM,Long Short-Term Memory)神经网络的多变量趵突泉地下水位预测模型,利用泉域2013—2024年日降水(代表补给项)及水汽压、日气温和开采量(代表排泄项)进行模型训练和预测,结果表明:①采用BEAST(Bayesian Estimator of Abrupt Change,Seasonality,and Trend)算法对1958—2024年趵突泉水位时间序列进行分解,共识别出四个突变点并以此为依据将水位动态划分为四个阶段;②互相关分析揭示降雨和趵突泉水位动态变化之间存在2~3个月的时间滞后,表明两者之间动态变化较为一致;③所提出的预测模型以多种变量(降水量、水汽压、气温及开采量)作为模型输入,不同变量间的交互作用可相互验证,能有效提升预测精度;④采用正弦函数拟合日气温数据,可消除测量误差影响,能在一定程度上提高预测精度;⑤相较于单一LSTM神经网络和门控循环单元(GRU)神经网络,LSTM_Attention神经网络由于引入注意力机制,能聚焦更重要特征的影响,从而显著提高预测精度,其水位预测RMSE和R 2值分别为0.13 m和0.94。总体来说,本文所提出的LSTM_Attention神经网络岩溶地下水位预测模型具有较强的准确性和稳定性,可为岩溶地下水位精确预测提供借鉴。 展开更多
关键词 北方岩溶 水位预测 多变量模拟 LSTM_Attention神经网络
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