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公开(公告)号：CN118885705A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410918261.5
申请日：2024-07-10
申请人： 中国地质科学院地质力学研究所 , 中国国家铁路集团有限公司
IPC分类号： G06F17/11
摘要： 本申请提供了一种地震滑坡危险性检测方法、装置以及处理设备，通过关注到现有技术所忽略的部分区域岩土体物理力学参数衰减的现象，并以滑坡易发性分区为基础，通过折减系数，修正岩土体物理力学参数，以此帮助更为精确地量化地震滑坡危险性，从而可以满足更高质量的地震滑坡危险性检测需求。
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公开(公告)号：CN118053266B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410311054.3
申请日：2024-03-19
申请人： 中国地质科学院地质力学研究所
摘要： 本发明实施例提供了一种基于多模数据通信的高位滑坡灾害链监测方法。该方法包括：获取高位滑坡灾害链的现场监测数据；确定所述高位滑坡灾害链所处现场中各个通信模块可利用无线通信通道集合；所述通信模块包括至少两个无线通信通道；根据所述高位滑坡灾害链所处现场中各个通信模块的通信质量和质量状况权重，从所述可利用无线通信通道集合中确定出目标无线通信通道；利用所述目标无线通信通道将所述现场监测数据发送至远程监控中心。本发明实施例可以现场监测数据的可靠、稳定传输，便于远程监控中心对高位滑坡灾害链进行实时动态监测。
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公开(公告)号：CN118604105A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410669576.0
申请日：2024-05-28
申请人： 中国地质科学院地质力学研究所
IPC分类号： G01N27/626 , G01N1/28 , G01N1/32
摘要： 本发明公开了一种基于LA‑ICP‑MS原位微区面扫描的裂变径迹定年方法，属于地球化学、同位素定年技术领域。该方法获得238U含量对比单点剥蚀技术有几个方面的优势：原位微区面扫描获得元素的二维分布图，有效剔除包裹体等异常数据的干扰；原位微区面扫描分析通过线剥蚀样品表面的物质，有效减弱剥蚀深度带来的分馏效应；提高了分析效率，不需要二次选点再次进行单点分析实验，避免了单点分析中选点位置难题；U元素含量准确度提高，尤其对于裂变径迹年龄年轻的样品和含有U分带的样品；节省分析时间，数据处理相对容易；既能准确测试年轻或还有U分带的样品，也不需要进行照射，快速测得年龄数据，同时能获得其他微量元素的数据。
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公开(公告)号：CN118313227A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410733634.1
申请日：2024-06-07
申请人： 中国地质科学院地质力学研究所 , 西北工业大学太仓长三角研究院
IPC分类号： G06F30/25 , G06F30/28 , G06F17/11 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要： 本发明涉及流化滑坡运动模拟技术领域，尤其涉及一种高位滑坡堰塞坝数值仿真方法，用以解决特大型滑坡灾害链的风险评估和流域性的危险区划的定量分析问题，其中提供的一种高位滑坡堰塞坝数值仿真方法包括如下步骤：建立漂移速度模型；建立混合相中各相的体积分数守恒方程；建立混合相的质量守恒方程；建立混合相的动量守恒方程以及各相的本构模型；根据各相的体积分数守恒方程、混合相的质量平均密度变化率、混合相的动量守恒方程进行离散并获得离散方程组；根据离散方程组计算获得每一时刻混合相中各相的体积分数、各相的速度、混合相质量平均速度、混合相质量平均密度，完成高位滑坡堰塞坝的数值仿真，精准反映堰塞坝演化全过程数值计算。
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公开(公告)号：CN118116160A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410311053.9
申请日：2024-03-19
申请人： 中国地质科学院地质力学研究所
摘要： 本发明实施例提供了一种高位滑坡灾害链的多要素监测方法及系统。其中的方法包括：获取监测设备的初始监测信息；所述监测设备用于对高位滑坡、碎屑流和堰塞坝中的至少一项地质灾害进行监测；根据所述初始监测信息确定高位滑坡的形变状态信息；根据所述高位滑坡的形变状态信息，调整碎屑流和堰塞坝的监测设备的部署位置；获取调整后的所述监测设备的监测信息；根据所述监测信息和预警判据确定高位滑坡、碎屑流和堰塞坝的预警层级。本发明实施例可以实现高位滑坡、碎屑流和堰塞坝之间的联动监测，并针对性对碎屑流和堰塞坝的监测设备位置进行优化部署，提升了监测预警的有效性。
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公开(公告)号：CN118112647A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410187779.6
申请日：2024-02-20
申请人： 中国地质科学院地质力学研究所
IPC分类号： G01V1/30 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/08 , G06N3/048
摘要： 本发明公开一种基于混合深度神经网络的微地震P波初至拾取方法，涉及地震数据处理技术领域。所述方法包括：获取含有微震事件的道集数据；根据UNet‑Transformer混合深度神经网络和所述道集数据，确定微地震P波初至拾取结果；所述UNet‑Transformer混合深度神经网络包括依次连接的UNet网络和Transformer头网络；所述UNet网络包括U型连接的编码器和解码器；所述Transformer头网络包括依次连接的特征嵌入层、转换器和前馈网络；所述解码器还与所述特征嵌入层连接。本发明能够通过保留神经网络中局部和全局上下文信息，以及捕捉输入元素之间的长程关系，从而实现P波初至拾取。
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公开(公告)号：CN117825239A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410019955.5
申请日：2024-01-06
申请人： 中国地质科学院地质力学研究所
IPC分类号： G01N15/08
摘要： 本发明提供一种致密砂岩气体渗透性测试装置及其使用方法。该致密砂岩气体渗透性测试装置，包括，外侧保护箱体，所述外侧保护箱体的侧表面设置有滑动槽，所述滑动槽的外表面设置有上侧滑动顶盖，所述上侧滑动顶盖的上表面设置有第二限位板，所述外侧保护箱体的侧表面螺纹连接有螺纹环。通过集成了压力传感器、显示屏、释压阀门等多种功能部件，提供了全面的监控和控制能力，伸缩杆、升降台、支撑盘等内部结构的设计，用于调整内部空间或支撑内部组件，提供灵活性和适应性，内置的进气装置、出风管和热熔胶条用于控制内部环境的温度和压力，对于需要特定环境条件的设备来说尤为重要，即可对不同的样品进行密封增加测量的准确性。
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公开(公告)号：CN117763356A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311804932.7
申请日：2023-12-26
申请人： 中国地质科学院地质力学研究所
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/243
摘要： 本发明涉及地震相识别技术领域，具体的是一种基于LightGBM算法的地震相快速识别方法，本发明包括以下步骤：S1、在地震成像数据训练集上，进行地震相分类标签的制作，然后对数据集进行预处理和扩充，完成数据集和标签的准备；S2、按6：4的比例将地震成像数据与标签数据集拆分为训练集与预测集两部分，其中训练集用于LightGBM模型的训练，验证集则用于模型性能的评价，本发明能够借助强大的计算机运算能力发展地震相自动化定量分析技术，有助于提高石油物探资料解释的工作效率、缩短工作周期并降低工作成本，也有利于减少人工经验的主观性和不可靠性，增强数据分析的可靠性，提升石油工业解决复杂勘探开发问题的能力和应用效果。
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公开(公告)号：CN117554597A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202410032644.2
申请日：2024-01-10
申请人： 中国地质科学院地质力学研究所
摘要： 本发明涉及滑坡灾害防治领域，公开了一种用于复杂地形动力学模拟的高位滑坡对比试验装置及方法，包括控制中心和三维滑落对比模拟平台。三维滑落对比模拟平台包括滑落系统、滑落堆积区和监测系统。滑落系统包括两个以上的滑道、滑落控制系统和坡度控制系统。两个以上滑道至少包括一个直槽滑道和一个弯槽滑道。通过滑落控制系统和坡度控制系统对模拟滑落过程进行控制，利用监测系统进行信息监测，其可实现滑坡体下滑的全过程模拟，直观研究滑体运动过程中的动力学作用，获取滑坡运动参数和动力学效应规律，同时，还可调节和设置滑道坡度、弯曲度、倾斜度等特征信息，形成不同条件下滑体的运动和堆积特征，为滑坡灾害的预测预报及防治提供科学依据。
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公开(公告)号：CN117333679A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311299522.1
申请日：2023-10-09
申请人： 中国地质环境监测院 , 中国国家铁路集团有限公司 , 中国地质科学院地质力学研究所
摘要： 本发明公开了一种基于图像识别的岩体结构识别系统，其技术方案要点是，包括：数据采集、数据预处理、特征提取、训练模型、机器集成和测试和验证；其中所述数据采集需选择岩体研究区域，特别关注包含混杂岩和野外复杂结构的区域，并在该区域内确定代表性的采样点；本系统特别关注选择包含混杂岩和野外复杂结构的区域进行数据采集，可以提高识别野外复杂结构岩体和混杂岩的能力，使系统更加专注于关键区域的分析和识别，并通过综合特征提取的方式可以从不同的角度和属性对岩体和混杂岩进行描述和分析，提高了识别的准确性和鲁棒性，同时通过深度学习模型进行训练，可以更好地适应识别野外复杂结构的岩体和混杂岩的需求。
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