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四川新龙地区中酸性侵入岩年代学、地球化学及对甘孜-理塘洋演化过程的制约

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地质通报 2024年第2期43卷 401-415页

作者：严松涛吴青松代雪健李虎辛重阳朱利东中国地质调查局军民融合地质调查中心四川成都610036 成都理工大学沉积地质研究院四川成都610059 成都理工大学地球科学学院四川成都610059

基于详细的野外调查,对四川新龙地区不同类型侵入岩进行了岩石学、地球化学和锆石U-Pb同位素测年,探讨其岩石成因及构造背景。研究表明,古隆巴花岗闪长岩和日果闪长岩同属准铝质系列,具有低硅碱、高铁镁特征,中等的稀土元素总量及明显... 详细信息

基于详细的野外调查,对四川新龙地区不同类型侵入岩进行了岩石学、地球化学和锆石U-Pb同位素测年,探讨其岩石成因及构造背景。研究表明,古隆巴花岗闪长岩和日果闪长岩同属准铝质系列,具有低硅碱、高铁镁特征,中等的稀土元素总量及明显的Nb、Ta负异常,属于I型花岗岩,为俯冲期岩浆活动产物,获得日果闪长岩锆石U-Pb年龄为217.1±0.8 Ma,形成时代为晚三叠世。日里隆巴花岗闪长岩和花岗岩属于过铝质系列,具有高硅碱、低铁镁及弱的Nb、Ta负异常,均属于S型花岗岩,但后者经历了更高程度的分异,分别为碰撞期和后碰撞期岩浆活动的产物,获得日里隆巴花岗闪长岩锆石U-Pb年龄为203.6±0.5 Ma,形成时代为晚三叠世末。结合区域资料认为,晚三叠世甘孜-理塘洋盆大规模向西俯冲,少量的弧岩浆岩就位于被动大陆边缘雅江残余盆地;晚三叠世末期,由于洋板块的消亡发生弧-陆碰撞,地壳发生部分熔融,形成强过铝质花岗岩。

关键词：新龙地区雅江残余盆地花岗岩锆石U-Pb测年地球化学地质调查工程四川

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前景性信息披露与安全港司法规则

法律适用 2024年

作者：郭锋成都理工大学文法学院

前景性信息披露是一把双刃剑，一方面有助于增强公司形象，吸引市场资金，另一方面如果因内容虚假、误导给投资者造成损失，可能导致投资者索赔。因此，有必要建立前景性信息披露的安全港规则。在证券法没有规定安全港制度的情况下，202... 详细信息

前景性信息披露是一把双刃剑，一方面有助于增强公司形象，吸引市场资金，另一方面如果因内容虚假、误导给投资者造成损失，可能导致投资者索赔。因此，有必要建立前景性信息披露的安全港规则。在证券法没有规定安全港制度的情况下，2022年《最高人民法院关于审理证券市场虚假陈述侵权民事赔偿案件的若干规定》第6条创设了安全港司法规则。纳入该司法规则保护的信息，理论上应当包括发展前景信息、风险预测信息、财务预测信息、业绩预告信息、公开承诺信息及其假设条件。受安全港司法规则保护的前景性信息，应当符合警示语言、合理假设、心理确知、及时更正四个并非同时具备的构成要素。具有重大性的前景性信息，在符合构成要素情况下，受安全港规则保护；不具有重大性的前景性信息，由于对投资决策不产生实质性影响，即使存在虚假陈述，也无需承担民事责任，事实上也受安全港规则保护。

关键词：信息披露前景性信息预测性信息安全港虚假陈述

建成环境对共享单车分时骑行量的非线性作用研究:以上海市为例

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交通运输系统工程与信息 2024年第1期24卷 290-298,310页

作者：吴静娴唐桂孔李文翔上海理工大学管理学院上海200093 上海理工大学智慧应急管理学院上海200093

为解析建成环境对共享单车不同时段借还车量的非线性作用,本文以2016年上海摩拜共享单车和网络公开数据为基础,利用梯度提升决策树,建立共享单车工作日,非工作日及工作日早、晚高峰借还车量模型。研究结果显示:变量影响程度方面,街道至... 详细信息

为解析建成环境对共享单车不同时段借还车量的非线性作用,本文以2016年上海摩拜共享单车和网络公开数据为基础,利用梯度提升决策树,建立共享单车工作日,非工作日及工作日早、晚高峰借还车量模型。研究结果显示:变量影响程度方面,街道至市中心距离对4个时段共享单车借还车量具有稳定且突出的作用,相对重要度超过17%;路网密度、非机动车道占比、人口密度影响次之,但在4个时段作用波动较大。非线性关系方面,街道至市中心距离、非机动车道占比、人口密度、就业POI(Point of Interest)密度与各时段共享单车借还车量呈复杂非线性关系,阈值效应显著;路网密度、住宅POI密度则与之总体负相关和正相关。同时段下,建成环境对早晚高峰时期的共享单车借还车量非线性作用差异明显,与高峰时期单车骑行的潮汐性特征相一致,非机动占比与街道中心邻近度、就业POI密度对高峰时段单车骑行作用有明显的协作性作用。

关键词：城市交通建成环境非线性作用梯度提升树共享单车

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水泥离子侵蚀规律及其对Cs^(+)的吸附

环境化学 2024年第7期43卷 2432-2443页

作者：阳刚柳炳琦鲁国一冷阳春庹先国成都大学成都610106 西南科技大学绵阳621010 成都理工大学成都610059

水泥是放射性废物处置库建设的必需材料;作为第一道屏障在阻滞放射性核素迁移上发挥着重要作用.在处置库长期的服役过程中,水泥难免会被地下水中的SO_(4)^(2-)与Cl^(-)侵蚀,破坏其微观结构,改变其对放射性核素的滞留性能,从而危害处置... 详细信息

水泥是放射性废物处置库建设的必需材料;作为第一道屏障在阻滞放射性核素迁移上发挥着重要作用.在处置库长期的服役过程中,水泥难免会被地下水中的SO_(4)^(2-)与Cl^(-)侵蚀,破坏其微观结构,改变其对放射性核素的滞留性能,从而危害处置库安全.为考察SO_(4)^(2-)与Cl^(-)侵蚀对水泥的影响,研究了水泥离子侵蚀规律及其对Cs^(+)的吸附性能.通过XRF、FT-IR、SEM、BET等多种表征手段探究了离子侵蚀前后水泥物化性质的变化,结果表明SO_(4)^(2-)、Cl^(-)分别与水化产物反应生成钙矾石、Friedel盐等膨胀产物,离子侵蚀后,水泥的比表面积及孔隙率增加;随着离子侵蚀程度的持续增加,侵蚀产物在孔隙内堆积降低了孔体积及比表面积.吸附实验结果表明,水泥净浆对Cs^(+)的吸附量为14.83μg·g1,5%的SO_(4)^(2-)、Cl^(-)侵蚀将水泥对Cs^(+)的吸附量分别提升至63.17μg·g^(-1)、82.29μg·g^(-1).吸附动力学及吸附等温模型拟合结果表明,离子侵蚀前后水泥吸附Cs^(+)均为单层化学吸附,离子侵蚀并未改变水泥吸附Cs^(+)的机理.

关键词：水泥离子侵蚀吸附 Cs^(+)

基于LMSST时频分析的频率衰减梯度方法研究

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地球物理学进展 2024年第2期39卷 689-703页

作者：景洋田仁飞郭姝君成都理工大学地球物理学院成都610059 地球勘探与信息技术教育部重点实验室(成都理工大学) 成都610059

地震波穿过油气储层时会发生高频能量的异常衰减,通过计算频率衰减梯度能够反应地下储层的分布情况.为了有效提高计算频率衰减梯度的精度,提出一种基于局部最大同步挤压变换(Local Maximum Synchrosqueezing Transform,LMSST)的频率衰... 详细信息

地震波穿过油气储层时会发生高频能量的异常衰减,通过计算频率衰减梯度能够反应地下储层的分布情况.为了有效提高计算频率衰减梯度的精度,提出一种基于局部最大同步挤压变换(Local Maximum Synchrosqueezing Transform,LMSST)的频率衰减梯度计算方法.该方法首先利用LMSST时频变换对地震信号进行时频分析,然后采用基于最小二乘法的Nelder-Mead拟合方法对高频段进行拟合,获得衰减梯度值.理论调频-调幅信号、单道合成地震信号和单道实测地震信号表明LMSST具有更高时频聚集性和抗噪能力,进而能够提升地震信号的时频分辨率.在实际的地震资料应用中,本文提出的方法相比STFT、FSST、FSST2和FSST4具有更高的计算精度,与实际油气测试井更吻合,为计算地震信号的频率衰减梯度提供了一种新技术.

关键词：局部最大同步压缩变换频率衰减梯度含油储层预测时频分析

YOLOv5s-CBAM算法在福寿螺虫卵识别中的应用分析

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中国农机化学报 2024年第6期45卷 223-228页

作者：黄尧何敬付饶刘刚林远杨成都理工大学地球科学学院成都市610059 地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室(成都理工大学) 成都市610059

福寿螺是我国重点关注的入侵物种,对农作物生长和生态环境会造成不利影响。及时获取福寿螺虫卵的分布信息,对于提前防治其入侵能起到有效的帮助作用。基于YOLOv5s基础网络模型,引入CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机... 详细信息

福寿螺是我国重点关注的入侵物种,对农作物生长和生态环境会造成不利影响。及时获取福寿螺虫卵的分布信息,对于提前防治其入侵能起到有效的帮助作用。基于YOLOv5s基础网络模型,引入CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制模块,以提高在复杂的自然环境下对福寿螺虫卵特征信息的提取,提出YOLOv5s-CBAM模型进行福寿螺虫卵识别方法。试验结果表明,引入CBAM的识别效果要好于引入CA和SE注意力模块。同时,引入CBAM的YOLOv5s-CBAM模型,识别效果优于原基础YOLOv5s模型,一定程度上能够克服倒影、植物遮挡等因素干扰。且平均精度均值达到83.8%,相比原模型提升2.5个百分点。基于深度学习的方法对复杂自然环境中的福寿螺虫卵进行识别是切实可行的,为福寿螺等入侵物种的监测防控提供新的思路。

关键词：深度学习 YOLOv5s算法注意力机制福寿螺虫卵图像识别

基于可解释神经网络的中巴公路沿线区域工程扰动滑坡危险性评价

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工程地质学报 2024年第3期32卷 935-946页

作者：戴勇孟庆凯陈世泷李威杨立强中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所成都610299 青海大学土木水利学院西宁810016 成都理工大学地球物理学院成都610059 成都理工大学地球与行星科学学院成都610059 成都理工大学核技术与自动化工程学院成都610059

为提高滑坡危险性评价精度、解释工程扰动滑坡风险评估过程,本文以中巴公路沿线区域为例,提出了一种DNN-SHAP可解释神经网络模型。首先选取了距道路距离、坡度等12个危险性评估因子,计算因子间的皮尔逊相关系数,剔除强相关因子,其次构建... 详细信息

为提高滑坡危险性评价精度、解释工程扰动滑坡风险评估过程,本文以中巴公路沿线区域为例,提出了一种DNN-SHAP可解释神经网络模型。首先选取了距道路距离、坡度等12个危险性评估因子,计算因子间的皮尔逊相关系数,剔除强相关因子,其次构建DNN模型进行滑坡预测,并综合对比随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和逻辑回归(LR)模型,最后利用SHAP模型获取DNN预测过程中各因子的影响贡献,完成工程扰动滑坡危险性评价,并解释影响因子间的依赖耦合关系。研究结果表明:本文提出的DNN-SHAP模型预测精度上相比其他3种模型除精准度(Precision)略低于SVM模型以外,其余评价指标均为最高,且该方法可定量揭示道路-岩性、道路-坡度、道路-坡度-地形起伏度等共同作用是该区域工程扰动滑坡灾害的主控因素,为完善滑坡危险性评价方法提供了新的研究思路和技术参考。

关键词：滑坡危险性评价深度神经网络可解释性工程扰动中巴公路沿线区域

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基于三角函数的核信号类高斯成形算法研究

核技术 2024年第6期47卷 56-64页

作者：钱云琛周建斌刘权卫马英杰刘易洪旭成都理工大学核技术与自动化工程学院成都610059 中国核电工程有限公司北京100840

高斯信号具有高信噪比、抗弹道亏损和易于提取幅度等优点。因此,在核辐射测量系统中,核信号的高斯成形被广泛应用于探测器输出信号的滤波和幅度提取。然而,目前实时高斯成形核脉冲信号仍然具有挑战性。常见的Sallen-Key滤波器和CR-(RC)^... 详细信息

高斯信号具有高信噪比、抗弹道亏损和易于提取幅度等优点。因此,在核辐射测量系统中,核信号的高斯成形被广泛应用于探测器输出信号的滤波和幅度提取。然而,目前实时高斯成形核脉冲信号仍然具有挑战性。常见的Sallen-Key滤波器和CR-(RC)^(m)滤波器输出的类高斯信号还存在对称性差和下冲等问题。本文提出了一种基于三角函数的双指数信号类高斯脉冲成形算法。该算法以三角函数为基础,通过平移和反转可得到左右对称的类高斯信号(1-cosx),采用Z变换方法推导了该算法的数字递推式。仿真和实测结果表明:在相同达峰时间条件下,相较于正弦函数(sin)脉冲成形,类高斯脉冲成形具有更好的滤波性能,信噪比(SNR)提升了8.95%。同时,类高斯脉冲成形所得能谱的能量分辨率较sin脉冲成形更优。与梯形脉冲成形相比,类高斯脉冲成形具有更好的堆积脉冲分离能力,展现出良好的应用前景。

关键词：数字核脉冲信号类高斯成形三角函数数字成形能量分辨率

基于Res-Unet与迁移学习的地震相识别

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地球物理学进展 2024年第1期39卷 319-333页

作者：许天恩周怀来刘兴业刘超成都理工大学地球物理学院成都610059 成都理工大学地球勘探与信息技术教育部重点实验室成都610059

地震相是沉积相在地震剖面上的直观表现,地震相的有效识别是地震解释、沉积相研究以及油气资源勘探开发的重要工作内容.传统地震相识别主要依赖解释人员的认识和经验,不仅工作量大,而且还具有较强的主观性,效率也较低.基于深度学习的地... 详细信息

地震相是沉积相在地震剖面上的直观表现,地震相的有效识别是地震解释、沉积相研究以及油气资源勘探开发的重要工作内容.传统地震相识别主要依赖解释人员的认识和经验,不仅工作量大,而且还具有较强的主观性,效率也较低.基于深度学习的地震相自动识别技术可以有效解决上述问题.本文构建一种Res-Unet网络学习地震数据与地震相之间的非线性关系,Res-Unet网络可以加深网络的深度,充分利用地震剖面的空间信息,克服由于不同地震相在地震剖面上表现出的相似性而带来的困难;针对训练样本较少的问题,提出采用随机切割曲线的方法切割三维数据体来扩充样本;针对泛化性问题,提出通过迁移学习策略将学习好的模型迁移到待识别的数据上,简化了识别流程,提高了识别精度.首先,将提出的方法应用于北海F3工区,地震相识别结果表明:Res-Unet网络在地震相识别中有较高的精度;最后,将上述训练好的模型迁移到南海某工区的地震数据上,获得了良好的地震相识别结果.

关键词：地震相 Res-Unet网络迁移学习随机切割曲线深度学习