 海岸是具有一定宽度的陆地与海洋相互作用的地带。  可划分为滨海陆地、海滩和水下岸坡。  滨海陆地是高潮线以上至风暴浪所能作用的区域  海滩是高潮位和低潮位之间的地带  水下岸坡是底潮线以下到海浪作用开始掀起海底泥沙处

地衣植物门植物是多年生植物,为1种真菌和1种 藻类组成的复合有机体。因为两种植物长期紧密地 联合在一起，无论在形态上、构造上、生理上和遗 传上都形成一个单独的固定有机体。因此，把地衣 当作一个独立的门看待

软土地基处理的目的是利用换填、夯实、挤密、排水、胶结、加筋和热学等方法对地基土进行加固,用以改良地基土的工程特性,主要包括:

随着矿产资源开采深度的不断增大，地应力、地温和孔隙水压随之显著增大，岩石的非线性力学行为更加凸显。针对高渗透压和不对称围压作用下深竖井围岩损伤破裂问题，构建了流固损伤耦合效应力学分析模型，分析了流固耦合条件下深竖井开挖围岩有效应力，探讨了孔隙水压及地应力场对围岩损伤破裂演化的作用机制。研究结果表明：孔隙水压及孔隙水压梯度越大围岩损伤破裂区面积越大，围岩损伤破裂区面积随围岩渗透率的减小逐渐增大并趋于稳定；地应力场对围岩破裂形态具有重要控制作用，最大水平主应力与最小水平主应力差异较小时，围岩损伤破裂区集中在最小水平主应力方向，以剪切损伤为主，最大水平主应力与最小水平主应力差异较大时，在最大水平主应力方向上会产生拉伸损伤破裂区。值得关注的是，由于孔隙水压的存在，最大有效水平主应力与最小有效水平主应力之间的比值增大，即围岩发生拉伸破坏的风险增大。本文研究表明，竖井选址和设计过程中应避开构造应力大、孔隙水压大的区域，从而保障井筒施工安全

在研究富钴结壳高产区地形特征基础上，以富钴结壳站点地理坐标为中心，获得了一平方公里的海拔高度数值矩阵作为地形特征。使用卷积神经网络的分析方法对数值矩阵进行训练，学习坡度和平整度等区域特征，将富钴结壳站点地形和其他海底地形进行区分。依据训练后获得的模型，对富钴结壳高产区进行预测，取得了较好的预测效果，结合其他因素的影响，可以提高结壳靶区选取的精准度

基于实际的工程参数建立了高压直流干扰电场计算模型，利用数值模拟计算技术对高压直流干扰大幅值管地电位的产生原因进行探究。考察接地极与管道之间的间距、管道防腐层类型、管道长度及土壤结构等因素对高压直流干扰下管地电位的影响规律，得到高压直流干扰大幅值管地电位是在接地极与管道距离较近、防腐层的绝缘性能较高、管道长度较大及上低下高的土壤电阻率分层结构共同作用下产生的

利用最短距离聚类法对某矿山微地震活动的时空分布进行了分析,结合现场采掘计划,有效识别了井下地压活动区.通过建立各活动区内微震参数时间序列曲线,研究了局部围岩的应力变形规律,探讨了岩体失稳的前兆规律.结果表明:研究期间井下各微震聚集区相互孤立,采掘活动不会引起大范围的地压活动;微震累计事件数及累计能量时间序列曲线出现由平静突然增大时表征了岩体内累积应变能的突然释放,预示围岩稳定性的劣化.根据研究结果,最终建立了基于微震监测技术井下岩体稳定性研究的一般模式

在50℃的地热水中进行了一个月的现场试验。利用失重试验对若干种金属材料在不同暴露条件下的腐蚀速度进行了测定;利用掛片对某些表面保护层的保护性能进行了观察比较;并用线性极化方法测定了间浸条件下金属腐蚀速度随时间的变化关系。试验结果表明:碳钢和低合金钢在低温地热系统中具有相似的耐蚀性,全浸条件下均匀腐蚀速度为0.05毫米/年左右,半浸为0.2毫米/年左右,气相为0.3毫米/年左右,在最恶劣的间浸条件下也不超过0.5毫米/年。如果能设法防止氧进入系统,其腐蚀速度可以大大降低。2Cr13不锈钢有良好的耐均匀腐蚀能力,但半浸条件下在水线附近出现了孔蚀。铝由于严重的孔蚀,不宜在这样的体系中采用。铜及铜合金在氧和硫化氢的联合作用下腐蚀被大大加速了。在保证较严格的施工条件下,RTF涂料在这种体系中能成功地保护金属基体。环氧煤沥青相对经济易得、施工简便,可对基体进行较好的保护,是用于这种体系中有希望的涂层

利用野外观察及实验数据资料,对盐津-珙县地区五峰组-龙马溪组页岩气形成条件进行分析,并探讨其富集成藏的主控因素.研究结果表明盐津-珙县地区五峰组-龙马溪组下部黑色页岩是深水陆棚沉积产物,该区页岩气‘甜点段’五峰组—段—四段和龙马溪组一段—五段发育完整,有机碳质量分数在2.7%~6.0%之间,主要为中高-高有机碳含量,富有机质黑色页岩厚度分布在30~50 m.在高含气层位,纳米级有机质孔和黄铁矿晶间孔大量发育,平均孔隙度为2.28%~3.48%,为吸附气和游离气提供良好的储集空间.研究区内构造强度较弱,通天断层少,具有良好的顶底板条件,压力系数平均大于1.0,因而保存条件良好.分析表明,高有机碳含量、纳米级孔隙发育、高脆性矿物含量、高压力系数是盐津-珙县地区页岩气富集成藏的主控因素

针对地磁导航方向适配性分析时人工提取的特征主观性较强且难以表达深层的结构性特征的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的地磁导航方向适配性分析方法.首先,利用Gabor滤波器的方向选择特性建立了6个典型方向的适配特征图;然后,设计了卷积神经网络对深层次的方向适配特征进行提取,并通过混和粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)对卷积神经网络的训练参数进行优选;最后,通过仿真实验对所提方法进行了验证.结果表明,该方法可有效避免复杂的计算以及人工特征提取的盲目性,实现了地磁导航方向适配性分析的自动化,且所提方法的准确率高于传统的BP网络和支持向量机,对地磁导航和航迹规划具有指导意义