浸润环境下煤体多态水分布及运移规律

掌握煤水两相体系中多态水分布及动态运移特征对评价煤层注水效果和煤层气开发利用有重要意义。利用低场核磁共振实验系统，在标定多孔介质中不同状态水分弛豫时间的基础上，对试验煤样进行了浸润实验和核磁共振CPMG序列测试，基于煤体多态水分布结果建立了煤体自由态水弛豫特征与润湿性的定量关系，依托动力学理论研究了煤体吸附态水峰面积随时间变化的规律，揭示了煤储层与水分子间微观作用机制。研究结果表明：吸附态水峰对应的弛豫时间在0.1～10 ms,纯自由态水峰对应的弛豫时间在800～10 000 ms,多孔介质中自由态水的弛豫速率会加快，束缚态水峰位于吸附态水和自由态水峰中间；不同煤样的自由态水弛豫特征与其自身润湿性有紧密联系，润湿能力越强的煤样自由态水弛豫速率越快，弛豫时间越短，对应峰的左移能力越强；接触角θ与煤样的自由态水峰闭合所需浸润时间t及对应时刻自由态水峰值对应的弛豫时间T₂存在定量关系，符合θ=51lg T₂+2.4t^0.3-87;煤体吸附态水峰面积可以用来评估煤层注水降尘效果，其随浸润时间的变化规律符合一级动力学模型，煤粉表面...     

面向电力系统现场作业的安全风险管控智能检测算法

针对电力现场作业下的安全管控存在场景复杂、目标多样且部分遮挡而导致智能安全监测困难的问题，提出一种基于YOLOv7-Tiny的改进算法。首先，搭建了YOLOv7-Tiny检测网络，并在该算法框架中融合通道重组的注意力机制，从而有效提升通道之间的交互能力，增强复杂场景下目标区域的显著度；其次，在特征融合阶段，构建基于残差跳连的多尺度特征融合结构Res-PANet(Residual Path-Aggregation Network)来有效融合多尺度目标，提升场景中的多目标检测能力；同时，在模型的输出检测头中结合Swin-Transformer模块，提升模型的感受野，增强模型对特征图的全局感知，提高模型在部分遮挡情况下的检测能力；接着，在训练时采取改进的Mosaic数据增强方式，提升小目标的分布数量，达到丰富目标场景、提高模型泛化能力的目的；最后，以电力人员安全帽及安全服的穿戴、电力围栏以及电力警示牌为安全作业的监测对象进行改进算法的验证，同时采取基于Score-CAM的热力图分析进一步验证模型改进的有效性。实验结果表明：融合改进模型的平均检测精度达90.1%，图像检测速度为46帧/s，在嵌...     

浅谈页岩气开发对水环境的影响

结合我国页岩气藏地质条件、开发工艺探讨了页岩气勘探开发对水环境的影响，包括页岩气开发中各建设工程对地表水和地下水的污染以及淡水资源的巨量消耗。进一步结合涪陵焦石坝片区页岩气勘探开发环境保护实践经验，提出了水环境保护措施及解决对策，建议优化页岩气开发规划，制定页岩气相关技术标准和规范，加强页岩气开采环境影响评价管理，推进清洁生产工艺研发，为页岩气的大规模开发提供参考和借鉴。     

GNSS 多系统 PPP 中强跟踪自适应Kalman 滤波的应用

精密单点定位(precise point positioning, PPP)技术由于操作简单、定位精度高，现已广泛应用于许多领域。针对PPP解算过程中周围环境改变可能带来的观测噪声和多路径效应，传统滤波算法无法解决其导致的精度下降的问题，本文提出一种强跟踪自适应Kalman滤波(strong tracking adaptative Kalman filtering, SAKF)算法，通过引入渐消因子调整预测误差值，同时使用IGGⅢ函数方法重构测量噪声协方差，从而实现PPP解算。实验结果表明，在静态解算时，SAKF定位精度较传统算法提升约20%,在仿动态解算时，SAKF定位精度提升约55%～60%,同时具有更好的收敛稳定性。     

金川矿床深部矿体特征及找矿潜力分析

作为我国镍钴等战略金属的资源基地，金川铜镍（钴）硫化物矿床的深部找矿遇到“瓶颈”，已引起各方高度关注。本文基于近年来地质勘查成果，通过建模软件分析各矿体和构造的变化规律，系统总结了主矿体的深部赋存特征；梳理了金川深部找矿的难点——深部断裂构造变化趋势与成矿作用关系不清，提出“研究矿体（富矿）深部延伸变化判断含矿岩浆侵位方向，预测岩浆通道位置；研究断裂构造和成矿作用关系，构造与物化探信息结合来预测潜在矿体位置”的找矿思路，提出“断裂构造是形成金川矿床重要因素，含矿岩浆在脉动型构造运动作用下上侵形成金川矿床，其附近出现花岗斑岩脉或辉绿岩脉，与深部隐伏富矿体或致密块状特富矿体密切相关”的科学认识。采用深部构造变化、矿体赋存规律及物探等综合信息预测方法，分析了金川矿床深部及外围找矿潜力，为下一步地质找矿设计和找矿规划提供依据。     

点云鲁棒低秩联合估计重构

为了提高三维点云的质量,在抑制噪声的同时恢复尖锐特征,提出一种基于L₁稀疏优化的点云鲁棒低秩联合估计重构算法.首先使用鲁棒主成分分析进行点云局部区域低秩建模估计,避免离群点的影响,并根据法向场的变化调整模型,实现点云各向异性自适应降噪;为了提高算法求解效率,利用局部曲率进行尖锐特征辨识,将阈值迭代法与非精确增广拉格朗日乘子法相结合,用于点云不同区域低秩模型的求解;再根据每个优化后局部邻域交叠区域的冗余信息完成点云的全局联合估计重构;最后对尖锐特征点运用投影优化实现边缘特征恢复,解决尖锐特征退化以及边缘毛糙的问题.在公开仿真点云数据与多种典型算法的实验结果表明,所提算法无论是主观视觉效果,还是重构精度与效率均得到改善,与MRPCA算法相比,精度、时效分别提升10.22%和56.52%;在保留点云原有特征信息的同时,可以有效地抑制噪声并恢复尖锐特征,重构效果良好.