虚拟仿真技术在地质学中的应用

得益于计算机技术、人工智能技术、多媒体技术、传感器技术等的迅速发展，虚拟仿真在科学领域已经得到了广泛的应用并具有巨大的市场需求。在地质学中，国内外高校已经将虚拟仿真技术应用到教学中，使其打破了传统教学的时空限制。但目前虚拟仿真在该领域的应用还存在场景内容欠缺，交互感不足，细节展示不够等问题。为能够进一步拓展虚拟仿真技术在地质学中的应用思路，文章对虚拟仿真技术在多个科学学科中的应用情况进行研究，介绍了面向地学的综合型、国际化的沉浸式虚拟仿真实验室实例。综合型的地学虚拟仿真实验室的建立，将深度融合地学与虚拟仿真技术，为多学科交叉融合、国际化教学等未来的教学发展方向提供更有效的平台。     

独塔混凝土斜拉桥非线性稳定影响因素分析

以在建的泸州泰安长江大桥为工程背景,利用有限元软件ANSYS建模,分析了施工过程、地基刚度、悬臂状态不对称施工对本桥稳定的影响,得出相应的结论。     

面向LOD的地质资料机构知识库语义扩展方法研究

针对地质资料信息服务过程中,存在信息孤岛和数据共享不够等问题,提出了面向开放关联数据LOD的地质资料机构知识库语义扩展方法,并对方法的框架和关键技术进行了研究。首先,基于DSpace构建地质资料机构知识库,自动实现资源描述框架RDF的存储与转化,与LOD形成统一的元数据描述标准。其次,构建地质资料数据的关联模型,明确数据间的语义关系。最后,采用D2RQ平台实现地质资料机构知识库与LOD数据集的语义关联。该方法将进一步加快语义化地质资料信息服务的步伐。     

基于DSpace的地质资料数字仓储系统建设与应用

针对中国目前电子文档和数字格式的地质资料越来越普及、各单位之间地质资料共享困难的情况,基于DSpace开源机构仓储系统,重点对其用户注册、权限管理、业务工作流等功能进行了改进与功能扩展,使其能够提高地质资料在机构间共享的效率和灵活性。该地质资料数字仓储系统目前作为全国地质资料信息集群化服务平台,为全国地质资料馆的数据服务工作迈出了积极探索的一步。     

基于VR技术的多尺度地质数据3D沉浸式可视化与交互方法

随着科技的飞速发展,地质大数据正在呈爆炸式增长,地质大数据可视化与交互方法成为研究的新方向。如何通过可视化方法将巨大的、复杂的、潜逻辑的地质数据展现与交互是需要进一步探索的。本文提出基于VR技术的多尺度地质数据3D沉浸式可视化与交互方法,该方法既符合计算思维又符合地质专业理论。首先,从理论上提出多尺度地质数据可视化理论模型;其次,基于VR技术实现多尺度、多分辨率地质数据的可视化;最后,构建了3D沉浸式虚拟现实平台,采用实际数据验证方法的有效性。该方法适用于地质数据的可视化与交互,为科学的定量评价、分析和教学提供新思路,是未来的必然发展趋势。     

转变机制实现有偿气象服务的可持续发展

1引言改革开放以来,我国的社会主义市场经济发展迅速,并正沿法制化、规范化的轨道健康发展。市场经济就是在一定的法律制度下的自由竞争经济,它能实现“优胜劣汰”,能实现对资源的合理配置,有利地促进了社会经济的发展。气象对外服务的运行机制虽然也有了一些改变,但目前仍是计划经济体制下的运行模式。气象部门是全民事业单位,主要任务是为决策部门和社会公众开展决策和公益气象服务,虽然也普遍开展了专业有偿服务,但是仍沿用公益服务的形式。为了尽快适应市场经济快速发展的需求,科技气象服务的运行机制应从根本上改革,从体制…     

基于群灰色关联度分析方法的宝石计算机辅助鉴定教学信息系统

基于群灰色关联度分析方法的宝石计算机辅助鉴定教学信息系统以课堂教学改革和培养实践能力为设计理念,实现了宝石鉴定中的多品种、多参量的综合判断.与传统的灰色关联分析方法相比,群灰色关联度分析方法增加了灰色的准确性和可靠性,减少标准状态模式的数据精度的要求,具有较好的宝石鉴定能力和可靠性.在宝石鉴定教学应用中,该系统突破了传统的教育模式,提供了一个方便的资源共享和辅助鉴定平台,具有推广价值.     

基于钻孔数据和交叉折剖面约束的三维地层建模方法研究

提出基于钻孔数据和交叉折剖面约束的三维地层建模方法,解决了单纯基于钻孔数据建模方法中无法控制钻孔间复杂的地质现象等问题.在该方法中,还利用道格拉斯一普克(Douglas-Poiker)矢量曲线抽稀算法对交叉折剖面中的矢量地层曲线进行了处理,消去了光滑曲线上对模型质量无影响的密集顶点,避免了在剖面线处Delaunay三角剖分出现过多非正三角形,从而提高了整个模型的精度.在"杭州市城市地质信息管理与服务系统"中应用该方法取得较好的效果.     

基于深度学习的智能矿物识别方法研究

矿物识别在许多研究领域都有着重要作用,基于深度学习技术的智能矿物识别为这些领域带来了新的发展方向,不仅能有效节省人工成本,还能减小识别错误。针对石英、角闪石、黑云母、石榴石和橄榄石共5种矿物进行实验,提出了一种准确高效的智能矿物识别方法。实验采用图像分析常用的卷积神经网络建立模型,设计出一套基于残差神经网络的矿物识别方法。本实验独立采集了5种矿物的偏光显微图像数据集,用于模型的训练、验证和测试,并通过合理的数据增强策略来扩充训练数据集。在卷积神经网络的结构设计上,选取了ResNet-18作为框架,最终于模型测试中取得89%的准确率,成功训练出一个较为精准的矿物识别模型,实现了基于深度学习的智能矿物识别方法。     

支持海量数据操作的Oracle数据引擎的设计与实现

三维地学建模多需海量数据支持,其数据库存储通常采用Oracle的LOB字段,而目前多数Oracle数据库访问接口无法处理大于4 G的LOB字段数据。该文基于面向对象思想,设计并实现了以OCI(Oracle Call Interface)技术为基础的Oracle数据引擎组件,将数据引擎操作的对象划分成多个层次,不仅能处理非海量的常见类型字段的数据,而且支持对4 G以上LOB字段数据的操作。该组件不仅突破了其他技术对Oracle LOB字段访问的限制,而且克服了直接使用OCI接口过于复杂、不利于复用等缺点,具有效率高、资源占用率低等优点。