淮南矿区综合地质勘探方法综述

本文简要阐述了地球物理勘探、坑探工程、钻探工程、地质填图以及遥感地质等5种地质勘探方法，分析了每种方法不同的适应条件与优缺点，具体运用时应根据地域环境而定。

标签：地质勘探综合勘探方法适用性淮南矿区

自20世纪初期以来，不少地质工作者对淮南煤田做了大量的地质勘探工作，基本探明了矿区的大型地质构造赋存状态，尤其是对本地区的岩溶陷落柱、岩浆岩侵入体、灰岩含水性等进行了重点探测、深入分析。通过各种手段对矿区内的地质状况进行综合勘探，并形成了一整套符合本地区的地质勘探体系，主要有地球物理勘探、坑探工程、钻探工程、地质填图以及遥感地质调查等5种，综合运用这些工作方法，实现了矿区地质条件的精细化控制，为未来资源开采的合理性、稳定性提供了保障。

1淮南矿区概况

淮南煤田地处华北地台南端，其南与杨子板块邻接，地质条件复杂。淮南矿区东起新城口长丰断层，西至颍上陈桥断层，北起上窑明龙山断层，南至谢桥古沟向斜、阜凤断层下夹片断层和八公山弧形构造，东西走向长70km，南北宽25km。淮南矿区由淮河南岸的老区和淮河北岸的潘谢新区组成，老区各矿分布在淮南复向斜构造的南翼八公山区向南凸出的淮南弧形构造带内，断裂构造较多，煤层倾角一般大于20°，潘谢新区主要井田位于淮南复向斜构造内的陈桥背斜、潘集背斜南翼，煤层倾角平缓（一般小于15°），构造简单。见图1。

淮南矿区地质条件的复杂性导致地质勘探工作的困难。所以，利用综合地质勘探方法时应注意下列3个原则：先地面后地下；地面勘探时，先钻探后物探；地下勘探时，应该保证物探与钻探相结合。

2综合地质勘探方法

综合地质勘探方法是将多种勘探方法结合起来的一种综合性方法，它充分利用多种物探、地面测绘、钻探等方法的优点，糅合后合理组织，能优化勘探工作，提高其效率。

2.1地球物理勘探

地球物理勘探，也称物探，它根据岩石、矿体自身的物理性质，利用各种仪器发射和接受信号、研究人工或天然物理场的变化，达到了解地质构造和寻找矿床的目的。物探方法可以有效提供绘制基岩起伏所需资料，确定粒状土料场和大面积有机质沉积层的范围，同时也能确定含地下水地层的地基情况。

文献计量学综述

文献计量学综述一、起源及发展早在20世纪初，人们已经开始对文献进行定量化研究，但是当时文献计量学并没有作为一门独立的学科而存在。直到1969年，英国著名情报学家阿伦.普理查德首次提出术语“Bibliometrics”，这一术语的出现标志着文献计量学的正式诞生。三阶段：萌芽、发展和分化萌芽（1917-1933）这一时期文献研究人员首创文献统计方法,并在一些学科领域解剖学和化学专业进行了文献计量分析的大胆尝试,取得了一定的成果。这些研究都为文献计量学的诞生与后期的发展奠定了基础发展（1934- 1960）年注重理论研究与规律发现，著名的文献计量学的三大基本定律中的布拉德福定律以及齐普夫定律就是在这一时期发现的到成熟与分化阶段全面发展与分化时期(1960年至今) 这一时期文献计量学已由狭隘的理论研究发展到了广阔的应用研究和指标的研究,同时涉及的领域和主题也越来越多。迁移衍生：专利计量学文献计量学网络计量学政策计量学二、概念界定文献计量学是以文献体系和文献计量特征为研究对象,采用数学、统计学等计量研究方法, 研究文献信息的分布结构、数量关系、变化规律和定量管理,并进而探讨科学技术的某些结构、特征和规律的一门学科。可以定量地揭示某一学术领域的发展历程、研究重点以及未来的研究方向。目前，文献计量分析已被看作总结历史研究成果、揭示未来研究趋势的一种重要工具。学科交叉使得文献计量研究内容体系日益丰富。数学中的图论、社会学中的社会网络分析、物理学中的复杂网络等理论与方法均被移植到文献计量学的研究体系中。三、三大定律布拉德福定律该定律描述文献分布规律，利用刊载某专业论文的数量来确定该专业的核心期刊，应用于指导文献情报工作和科学评价。齐普夫定律该定律用以统计文献中的词频，通过文献的词频分析可确定学科或行业的研究热点和研究趋势。洛特卡定律该定律描述著者人数与所著论文之间的关系。探讨了科学论文著者分布平衡的规律，在宏观的科学著作活动中，少数作者写出了大量文章，大多数人的著作还是很少的。依此定律推论出“杰出科学家数目仅是科学家数目的平方根”。从表面上三大定律的统计对象各异，其结论也不尽相同，但是它们的研究方法存在着某些相似之处，事实上它们属于同一个分布体系。该体系被称为布－齐－洛体系。如果把期刊、字词、书籍、文章等称为信息发生源，将作品、论文、字词的出现、书籍的使用、文章的被引等称为产物，那么文献计量学的规律可认为是发生源数量与产物数量之间存在的函数关系。

常用的工程地质勘探方法

2.常用的工程地质勘探方法？具体工程的应用？勘察方法或技术手段，主要以下几种：勘探工作包括物探、钻探和坑探等各种方法。它是被用来调查地下地质情况的；并且可利用勘探工程取样进行原位测试和监测。应根据勘察目的及岩土的特性选用上述各种勘探方法。主要有坑、槽探、钻探、地球物理勘探等方法。 1．坑、槽探：就是用人工或机械方式进行挖掘坑、槽、井、洞。以便直接观察岩土层的天然状态以及各地层的地质结构，并能取出接近实际的原状结构土样。

2．钻探：是指用钻机在地层中钻孔，以鉴别和划分地表下地层，并可以沿孔深取样的一种勘探方法。钻探和坑探也称勘探工程，均是直接勘探手段，能可靠地了解地下地质情况，在工程勘察中是必不可少的。钻探是工程地质勘察中应用最为广泛的一种勘探手段，它可以获得深层的地质资料。 3．地球物理勘探：简称物探，它是通过研究和观测各种地球物理场的变化来探测地层岩性、地质构造等地质条件的。物探是一种间接的勘探手段，它的优点是较之钻探和坑探轻便、经济而迅速，能够及时解决工程地质测绘中难于推断而又急待了解的地下地质情况，所以常常与测绘工作配合使用。它又可作为钻探和坑探的先行或辅助手段。常用的地球物探方法有直流电勘探、交流电勘探、重力勘探、磁法勘探、地震勘探、声波勘探、放射性勘探。 ①工程地球物理勘探。简称工程物探，其目的是利用专门仪器，测定各类岩、土体或地质体的密度、导电性、弹性、磁性、放射性等物

理性质的差别，通过分析解释判断地面下的工程地质条件。它是在测绘工作的基础上探测地下工程地质条件的一种间接勘探方法。按工作条件分为地面物探和井下物探（测井）；按被探测的物理性质可分为电法、地震、声波、重力、磁法、放射性等方法。工程地质勘察中最常用的地面物探为电法中的视电阻率法，地震勘探中的浅层折射法，声波勘探等；测井则多采用综合测井。物探的优点在于能经济而迅速地探测较大范围，且通过不同方向的多个剖面获得的资料是三维的。以这些资料为基础，在控制点和异常点上布置勘探、试验工作，既可减少盲目性，又可提高精度。测井则可增补钻探工作所得资料并提高其质量。开展多种方法综合物探，根据综合成果进行对比分析，可以显著提高地质解释的质量，扩大物探解决问题的范围，缩短工程地质勘探周期并降低其成本。由于物探需要间接解释，所以只有地质体之间的物理状态（如破碎程度、含水率、喀斯特化程度）或某种物理性质有显著差异，才能取得良好效果。 ②钻探坑探及槽探。采用钻探机械钻进或矿山掘进法，直接揭露建筑物布置范围和影响深度内的工程地质条件，为工程设计提供准确的工程地质剖面的勘察方法。其任务是：查明建筑物影响范围内的地质构造，了解岩层的完整性或破坏情况，为建筑物探寻良好的持力层（承受建筑物附加荷载的主要部分的岩土层）和查明对建筑物稳定性有不利影响的岩体结构或结构面（如软弱夹层、断层与裂隙）;揭露地下水并观测其动态;采取试验用的岩土试样；为现场测试或长期观测提供钻孔或坑道。

地质勘察报告

一、前言 1.1拟建工程概况我院受********村委会的委托，承担其拟建********工程场地的岩土工程勘察任务。拟建场地位于******境内，沿海大通道的西南侧，其西北侧为古浮村居民区和其他规划建设用地，东北侧为后期规划用地及泉州加顺彩印有限公司用地，东南侧为石狮市源兴金圣服装有限公司用地。该********工程总占地面积约8200m2，总建筑面积56000m2，共包括A5~A10、A12、A14和B1~B4安置楼等12个单体项目，该工程由武夷山建筑设计研究院有限公司负责设计，拟设计采用桩基础。建筑物的性质和特点如下表1-1：建筑物设计参数表表1-1 1.2.勘察等级

根据《岩土工程勘察规范》（GB50021-2001）第3.1条与条文说明第3.1.1条的相关规定，对本工程勘察等级综合划分如下：勘察等级划分表表1-2 1.3勘察任务、目的和要求本次勘察属详细勘察阶段。勘察的主要目的与任务是： ⑴查明场地及附近范围内有无影响工程建设的不良地质现象； ⑵查明场地地基土层结构特征、分布规律； ⑶查明场地地下水埋藏与赋存条件，分析与评价场地地下水对建筑物基础施工影响以及对建筑材料腐蚀性情况； ⑷划分场地土类型与建筑场地类别，对场地地震效应进行分析； ⑸分析并评价场地地基稳定性与适宜性，对拟建物基础方案选择提出合理建议，并提供满足基础设计方案的岩土参数。 1.4 勘察依据本工程勘察主要依据以下文件和现行规范进行： ⑴业主提供的拟建物总平面图、合同书、勘察任务委托书； ⑵准则《工程建设标准强制性条文（房屋建筑部分）》；

⑶国标《岩土工程勘察规范》（GB50021-2001）；国标《岩土工程勘察规范》（GB50021-2001）局部修订条文； ⑷国标《建筑抗震设计规范（2008年版）》（GB50011-2001）； ⑸国标《建筑地基基础设计规范》（GB50007-2002）； ⑹国标《土工试验方法标准》（GB/T50123-1999）； ⑺行标《建筑桩基技术规范》（JGJ94-2008）； ⑻省标《岩土工程勘察规范》（DBJ13-84-2006）； ⑼福建省建设厅、福建省地震局文件（闽建设[2002]37及[2003]10号）。 1.4勘察方法和勘察工作完成情况本次勘察根据相关规范及技术要求，并结合场地的岩土工程条件，首次共布设66个勘探孔，原则上沿拟建物的周边及各角点布设，钻孔编号ZK1~ZK66；野外地质勘探自2010年03月09日开始，至2010年03月25日结束，采用两台GXY-1工程钻机泥浆循环护壁工艺钻进，对于上部土层采用回转钻进，无泵投球取芯工艺；对于强风化花岗岩层采用双动双管取芯工艺，对于中等风化花岗岩采用金刚石钻头回转钻进，回次进尺≤2.00m，岩芯采取率满足规范要求。并进行现场标准贯入试验，采取岩、土、水试样，孔口标高测量及量测地下水位等工作（具体工艺方法详见第5节）。所有钻孔在钻探取芯、观测结束后，均按要求采用原土或干的粘土球分层回填击实处理。

聚类分析外文文献及翻译

本科毕业论文外文文献及译文文献、资料题目：Cluster Analysis —Basic Concepts and Algorithms 文献、资料来源：https://www.360docs.net/doc/499836770.html, 文献、资料发表（出版）日期：院（部）：土木工程学院专业：土木工程班级：姓名：学号：指导教师：翻译日期：

外文文献： Cluster Analysis —Basic Concepts and Algorithms Cluster analysis divides data into groups (clusters) that are meaningful, useful,or both. If meaningful groups are the goal, then the clusters should capture the natural structure of the data. In some cases, however, cluster analysis is only a useful starting point for other purposes, such as data summarization. Whether for understanding or utility, cluster analysis has long played an important role in a wide variety of ?elds: psychology and other social sciences, biology,statistics, pattern recognition, information retrieval, machine learning, and data mining. There have been many applications of cluster analysis to practical problems. We provid e some speci?c examples, organized by whether the purpose of the clustering is understanding or utility. Clustering for Understanding Classes, or conceptually meaningful groups of objects that share common characteristics, play an important role in how people analyze and describe the world. Indeed, human beings are skilled at dividing objects into groups (clustering) and assigning particular objects to these groups (classi?cation). For example, even relatively young children can quickly label the objects in a photograph as buildings, vehicles, people, animals, plants, etc. In the context of understanding data, clusters are potential classes and cluster analysis is the study of techniques for automatically ?nding classes. The following are some examples: Biology.Biologists have spent many years creating a taxonomy (hierarchical classi?cation) of all living things: kingdom, phylum, class,order, family, genus, and species. Thus, it is perhaps not surprising that much of the early work in cluster analys is sought to create a discipline of mathematical taxonomy that could automatically ?nd such classi?cation structures. More recently, biologists have applied clustering to analyze the large amounts of genetic information that are now available. For example, clustering has been used to ?nd groups of genes that have similar functions. ? Information Retrieval. The World Wide Web consists of billions of Web pages, and

煤矿生产中综合地质勘探方法的应用探讨

煤矿生产中综合地质勘探方法的应用探讨发表时间：2017-11-13T10:42:16.077Z 来源：《基层建设》2017年第24期作者：欧江 [导读] 摘要：伴随着社会经济的进步，人们对于能源的需求越来越高，尤其是对煤矿资源的需求，给地质勘探工作带来了较大工作负担。为满足人们资源需求，我国一直致力于煤矿生产中的地质勘探方法研究，效果显著。对此，笔者根据实践研究，就煤矿生产中综合地质勘探方法的应用进行简要分析。四川省煤田地质局一四一队四川德阳 618000 摘要：伴随着社会经济的进步，人们对于能源的需求越来越高，尤其是对煤矿资源的需求，给地质勘探工作带来了较大工作负担。为满足人们资源需求，我国一直致力于煤矿生产中的地质勘探方法研究，效果显著。对此，笔者根据实践研究，就煤矿生产中综合地质勘探方法的应用进行简要分析。关键词：煤矿生产；综合地质勘探方法；应用我国煤炭资源丰富，在较早以前就已经有了有关煤炭地质勘探的研究，不过由于内部、外部影响因素较多而导致地质勘探方法受到了限制，特别是旧的勘探方法的应用，地质数据信息不完善使得与实际煤矿生产存在差距。于是，我国开始将煤炭勘探方法研究列入重点工作内，力求引进先进技术实现方法创新，进而满足实际煤炭生产需求，成为当务之急。一、煤矿生产中地质勘查工作现状煤矿事故对煤矿生产有着直接影响，首先对企业经济进步造成影响；其次在社会上也会造成消极影响，甚至对周围环境与人们生活造成威胁，如：瓦斯爆炸、采空区坍塌等；不管是企业或是社会都是一种致命打击。对此，为尽可能降低事故发生率，怎样科学、合理、有效的搜集地质信息进而规避地质灾害出现，成为煤矿地质勘探工作的当务之急。一般状况下，地质勘探常见的方法为地球物理法，具体可以划分为几种：地质雷达、直流电测、顺便电磁法、高密度电率法、大地磁电阻率法。不过不管是哪一种方法应用效果都并不是很理想，搜集的地质数据信息不完整。基于这一状态下，想要搜集完整地质状况，仍然有待进一步深入研究。二、综合煤矿地质勘探应用综合地质勘探方法指的是：在地质勘探过程中利用不同勘探方法与途径，进而确保地质信息的完整性，达到取长补短的效果。基于这一角度而言，综合地质勘探实质上就是将不同勘探方法的优点进行综合，进而弥补各勘探方法的不足，加强整体勘探效果，并且达到多层勘探效果。根据现阶段发展形势而言，我国综合地质勘探技术逐渐趋于物理法、基础地质勘探、地理信息系统技术阶段。在具体地质勘探阶段，第一，三维地震、矿井物探等数据的应用掌握煤层赋存区断层状态、煤层深度等各方面信息，同时建立预测与判断模型，为信息数字化研究、信息化等提供参考。另一方面，利用地质信息状况能够对煤矿区地质状态与生产状态展开预测与评价，从而降低地质灾害事故发生率。三、煤矿地质勘探方法（一）地面地震方法应用现阶段，60%的煤矿企业在地质勘探初始阶段常用地面地震方法，并且这一过程中的勘探工作也具有重要作用。在一定程度上能够在开采区域准备阶段提供地质信息，其中包含：地质结构、发育状态等，这为今后煤矿开采奠定了基础。另一方面，尽管属于采矿区域的小结构，但也是地质勘探的主要目的。所以，在地面地震勘探应用中需要引起足够的重视。地表环境状态下，地面地震勘探方法的应用存在一定条件限制，不过对煤矿地质勘探工作重要程度没有较大影响。特别是在现阶段全面提倡低碳、绿色、环保理念下，进行科学、安全的煤炭工业化生产结构成为现阶段的主要目标，并且能够推动工业生产走向更高领域。在这一背景下，需要煤矿企业在未来发展中应充分认识到地质勘探工作的重要性，致力于技术方法研究，确保地质勘探工作的正常进行并确保安全性，也为低碳、环保、绿色理念的实现奠定基础。（二）微动测勘探该技术原理为：通过天然的微动信号搜集面波信号，随后利用反演得出地下S波的速度构成。根据目前我国科技水平看，微动测勘探技术分为三种模式，即：单点勘测、测线、平面勘查。其单点勘测主要作用是在观测台阵上的位置分布。通常状况下，台阵组成为大小不一的同心圆，在台阵内有一个正三角形；微动测勘探技术则正是在这个三角形顶点位置。基于客观角度上分析，台阵的大小与勘测深度有着直接的关系，勘测深度越大，技术人员就能够利用同心圆形式提高观测点而增加深度。勘测线在具体运用时关键在于S波速度铺面图。具体应用为：在一定距离条件下，把测线铺设在煤层采集区域内，以符合二维微动勘测需求，并利用这一条件通过反演搜集勘探范围的三维S 波速度构成图。平面勘查则是一种较为精益化的任务形态，但是对于煤矿企业经济要求、设备技术要求较为严格。所以，针对一些小型煤矿企业，很少应用平面勘查技术。对此，综合分析得出：单点勘查、测线勘查、平面勘查在实际应用中各具优势，同时也有自身约束性。所以，这还需要煤矿企业在选择过程中应立足于实际、根据需求选择适合的勘查技术。（三）综合物探与井下钻探井下钻探技术不会受到地面影响，具有经济投入少、目标性强的特点。由此，多部分煤炭企业都会选择井下钻探技术展开矿井防水与瓦斯抽排。经过实践证明得出：利用该种钻探技术在水量较多的矿区效果显著。应用环节为：有关人员通过有效技术方法确定矿区的导水组成、水量区域等，随后利用钻探技术判断上述结论对与错。最后根据结构进行注浆改造等有关排水施工。（四）做好人员培训现阶段，我国人才资源匮乏。因此，需要企业根据实际情况做好人才培养。企业可以邀请有关煤矿勘探专家进行知识讲座，理论与实践融合。同时，设置完善的培训考核制度，激发人员积极性，进人才培养，为在激烈的竞争中实现长存。也只有做好人才吸引，才能更好的帮助企业更好的发展。结语综合分析，由于多种因素影响，使得综合地质煤矿生产应用受到阻碍，存在诸多问题。所以，还需要煤矿企业在未来发展中，加强技

工程地质勘察中需要注意的问题

工程地质勘察中需要注意的问题发表时间：2010-11-17T14:24:36.710Z 来源：《中小企业管理与科技》2010年6月下旬刊供稿作者：孙军强朱金荣[导读] 附图、附表能够更直观地说明地质勘察出的问题，它能使人更直观地了解地质结构。孙军强朱金荣 (宁夏回族自治区煤田地质局) 摘要：勘察的成果主要表现在工程地质勘察报告上。优良的勘察报告无疑会给设计提供可靠的工程地质依据。相反，不合格的报告会给设计带来严重的不良后果，甚至造成质量事故。笔者对工程地质勘察中需要注意的若干问题进行了探讨。关键词：地质勘察方法勘察质量引言近些年来，我国工程地质勘察工作已有了长足发展，已经成为了我国地质工程建设的左右手。地质勘察是对地质工程相关区域范围内的岩石、地层、构造、水文、地貌等地质情况进行调查了解，确定工程建设的规划、设计、施工提供必要的依据及参数。地质勘察报告的内容将会决定出不同的投资投入和施工管理方案，不同的施工方案决定不同的工程质量。根据调查，我国大多数的露天煤矿的边坡或排土场，都曾经出现过不止一次的边坡滑落，而每次的滑坡事故基本上都是灾难性的。如1967年新疆某露天煤矿设计采出能力为150万吨/年，虽然按照计划采出，但从第二年揭露煤层顶板开始，就发生了滑坡事故，至1982 年使整个东区(西部区尚未开发)3.5km的外工作帮全部滑落，其滑坡面积60万平方米，体积达2163万立方米，虽没造成人员伤亡，但给生产带来了巨大困难，造成了巨大经济损失。分析原因是由于在勘察阶段没有全面的对工程地质、水文地质和周边环境等做全面了解。工程地质勘察没能保质保量的做好，就自然而然地造成了建设设计阶段对边坡考虑不周。 1 在实际工程地质勘察中需要注意的各个方面的问题做好煤矿工程地质勘察工作，对揭露和解决在露天矿生产开采阶段中的全部工程地质问题，减少安全生产隐患，提高安全生产，避免生产事故有着重要意义。笔者通过总结自身多年的生产实践经验和借鉴有关资料，将对工程地质勘察中需要注意的若干问题进行探讨，并且要做好以下各个步骤。 1.1 要注意编制纲要在开展现场地质勘察工作前，必须编制勘察纲要。其目的是让工作人员事先对需要勘察的地区进行必要的调查、收集和整理改区的区域地质资料，初步了解分析该区可能存在的工程地质问题。通过对该区域内地质水文条件的了解，确定勘察的主要手段及勘察布置。在纲要中还要详细阐述对场地地质条件的认知程度、项目概况，着重提出本次工程地质勘察的目的、方法、仪器设备、勘察范围和技术要求。另外还要对参与勘察工作的人员、在勘察中所使用的仪器设备及勘察质量保证措施加以说明。 1.2 要选择合适的勘察测试方法勘察主要有钻探、取样和试验三种方法，它们都拥有着非常强的针对性，选择合适的勘察方法可以起到事半功倍的效果，否则不但起不到应有的作用，还有可能会浪费大量的工作时间和资金。那么如何选择既经济又合理可行的工程勘察方法呢？首先应当详细了解场地已有地质资料、沿线构造物情况、与工程建设设计人员充分交流、明确要解决的工程地质问题，然后开展勘察工作，特别是对未知区域的勘察，要分阶段的多次完成勘察工作。针对不同的材料与地质结构，采取的方法有：干钻取芯钻进、泥浆护壁回转钻进等。 1.3 要工程勘察质量控制工程勘察对于确保工程建设有着重要的基础作用，只有保证了工程地质勘察的质量才能保证工程建设的质量。地质勘察工作失误、失真，将会导致地基基础出现问题，一旦问题形成将会造成工程建设的极大浪费，甚至对社会产生深远的不良影响。因此，为保证和提高勘察的质量，要严格落实质量目标考核责任制、质量责任追究制，严格按照质量认证体系的要求，规范流程，明确责任，用过程质量保证总体质量。不断地引入新的勘察方法手段和仪器设备，加强勘察设计的质量控制。 1.4 要及时进行资料整理资料整理的好坏完全取决于在外作业时的勘察质量。项目负责人在外测量期间，应随时对完成的每个勘探点、测试点、物探点/线等资料进行检查验收并做好记录。在完全保证每一个工点、每一个工段都按照方案保质保量的完成勘察工作，就可以转入室内资料整理阶段。要坚决避免因资料或数据采集不足而影响资料整理工作的进行，甚至二次进场，这样就会造成了人力、物力和时间严重浪费。 1.5 要做好勘察数据的分析工程地质勘察报告是勘察工作的灵魂体现，报告的内容将直接成为项目施工建设的指导。文字报告是勘察成果的最主要的组成部分，其主要内容是介绍勘察地形地貌、地层岩性、地质构造和地震、水文地质和物理地质现象等。根据勘察的工程地质层的物理力学性质及结构，提出在建设设计时应注意的问题或隐患及解决建议或加固方案。在尽可能的情况下列出工程地质结构的性等的分布、储量和质量评价和开采条件、运输距离、运输方式等。附图、附表能够更直观地说明地质勘察出的问题，它能使人更直观地了解地质结构。 1.6 要控制好工程地质勘察周期勘察周期作为工程地质勘察项目的重要因素必须满足计划要求。在制定勘察纲要时，应根据工程项目情况、勘察工作量和勘察方法、场地地形地质条件等情况，对野外业工作、岩土试验和室内资料整理时间进行统筹安排人员和设备。树立项目全寿命周期成本观念，有效控制工程造价。勘察设计要统筹考虑规划、建设、养护、运营的全过程，运用项目全寿命周期成本观念，进行技术方案比选，合理确定项目的功能水平，实现技术与经济的有机结合，确保勘察设计工作质量。设计阶段是项目寿命周期成本控制最关键的阶段，要从项目生命周期的全过程去看待成本，不仅要重视建设成本、维修成本、养护成本的控制，还要重视环境成本和社会成本的控制，通过运用科学的方法合理评价设计方案，在确保安全和功能的前提下，通过提高技术含量，合理、灵活地运用设计指标，达到最佳技术与经济效益。 2 结束语管理好一项复杂的工程地质项目，需要项目负责人除了具备良好的职业道德外，还要勘察好一个工程地质项目需要具备较高的技术水平和较丰富的实践经验。勘察的成果主要表现在工程地质勘察报告上。优良的勘察报告无疑会给设计提供可靠的工程地质依据。相反，不合格的报告会给设计带来严重的不良后果，甚至造成质量事故。因此要对勘察工作有明确的定位，重视工程地质勘察，落实管理和规范，只有这样才能确保拥有比较可靠的勘察成果。参考文献： [1]杨洪海.露天煤矿排土场工程地质勘察技术方法浅析.地球与环境.2005.

聚类算法综述

西南民族大学学报·自然科学版第37卷5月专辑 Journal of Southwest University for Nationalities ?Natural Science Edition May. 2011___________________________________________________________________ ___________________________ 收稿日期：2011-03-01 作者简介：向培素(1974-), 女, 副教授, 主要研究方向: 计算机应用, 检索技术. 基金项目：本文是“西南民族大学校级科研项目”(09NYB007)的研究成果之一. 文章编号: 1003-2843(2011)05专-0112-03 聚类算法综述向培素 (西南民族大学电气信息工程学院, 四川成都 610041) 摘要: 聚类分析是一种基本的数据分析方法,它在数据挖掘,统计学,空间数据库技术,人工智能,生物学研究,机器学习, 模式识别等领域都得到了广泛的应用. 论文介绍了各类主要的聚类算法,并概述了其主要应用领域. 关键词: 聚类算法; 半监督聚类中图分类号: G642 文献标志码: A doi ：10.3969/j.issn.1003-2483.2011.05专.33 随着信息技术的发展, 人们积累了越来越多的音、视频数据, 以及文本, 图片等数据, 为了从这些海量数据中查找, 提取有用信息, 出现了数据挖掘技术. 聚类作为数据挖掘的重要技术之一, 在机器学习、工程学、神经网络、生物学、统计学、地球科学以及社会科学和经济学等许多领域起着越来越重要的作用. 传统的聚类算法大致分为两类：层次聚类算法, 分割聚类算法. 1 层次聚类算法层次聚类是对给定的数据对象的集合进行层次的分界, 根据一些指定标准把数据排列成一个树状结构的算法. 根据层次分界的表示方式, 层次聚类方法又可以分为凝聚的和分裂的两种. 凝聚算法先将每个数据作为一个簇, 然后根据一定的规则将簇合并, 凝聚算法又有单连接(single linkage)、全连接(complete linkage)和平均连接(average linkage)方法. 单连接是指当两个簇之间存在互连的边, 并且簇中数据最小距离小于等于给定的阈值, 则认为这两个簇的距离足够小, 可以合并. 全连接和单连接类似, 不过全连接是使用簇中数据的最大距离作为簇间距离. 平均连接使用两簇中数据的两两距离的平均值作为簇间距离. 分裂聚类先将所有数据归在一个簇里, 然后对簇中联系不紧密的数据进行分裂, 分到其他簇里, 分裂聚类有一些简化的算法, 如单元分裂法和多元分裂法. 单元分裂法每一次选取一个变量对簇进行分裂, 和变量相同的数据归为一类, 和变量不同的数据归为另一类. 多元分裂则是选取一个距离其他数据最远的数据构成分离组, 然后计算簇中每一个数据距离分离组的距离并和该数据与簇中其他数据的距离进行比较, 若该数据距离分离组的距离更近, 则将该数据划入分离组. 重复这个过程, 直到找不到这样的数据为止. 2 分割聚类算法分割聚类法先对所有数据点进行较为粗略的划分, 然后通过重复的迭代算法使某个准则达到最优化来对划分进行修正. 分割聚类法又可以分为基于密度的算法, 基于网格的算法, 基于图论的算法, 基于平方误差的迭代重分配算法.

大数据时代的空间数据挖掘综述

第37卷第7期测绘与空间地理信息 GEOMATICS ＆SPATIAL INFOＲMATION TECHNOLOGY Vol．37，No．7收稿日期：2014－01－22 作者简介：马宏斌（1982－），男，甘肃天水人，作战环境学专业博士研究生，主要研究方向为地理空间信息服务。大数据时代的空间数据挖掘综述马宏斌1 ，王柯1，马团学 2（1．信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450000；2．空降兵研究所，湖北孝感432000）摘要：随着大数据时代的到来，数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题，介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术，在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法，并指出了该类研究存在的不足。最后，探讨了空间数据挖掘的发展趋势。关键词：大数据；空间数据挖掘；云计算中图分类号：P208 文献标识码：B 文章编号：1672－5867（2014）07－0019－04 Spatial Data Mining Big Data Era Ｒeview MA Hong －bin 1，WANG Ke 1，MA Tuan －xue 2 （1．Geospatial Information Institute ，Information Engineering University ，Zhengzhou 450000，China ； 2．Airborne Institute ，Xiaogan 432000，China ） Abstract ：In the era of Big Data ，more and more researchers begin to show interest in data mining techniques again．The paper review most unresolved problems left by traditional spatial data mining at first．And ，some progress made by researches using Big Data and Cloud Computing technology is introduced．Also ，their drawbacks are mentioned．Finally ，future trend of spatial data mining is dis-cussed． Key words ：big data ；spatial data mining ；cloud computing 0引言随着地理空间信息技术的飞速发展，获取数据的手段和途径都得到极大丰富，传感器的精度得到提高和时空覆盖范围得以扩大，数据量也随之激增。用于采集空间数据的可能是雷达、红外、光电、卫星、多光谱仪、数码相机、成像光谱仪、全站仪、天文望远镜、电视摄像、电子显微镜、CT 成像等各种宏观与微观传感器或设备，也可能是常规的野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、地图数字化、统计图表等空间数据获取手段，还可能是来自计算机、网络、GPS ，ＲS 和GIS 等技术应用和分析空间数据。特别是近些年来，个人使用的、携带的各种传感器（重力感应器、电子罗盘、三轴陀螺仪、光线距离感应器、温度传感器、红外线传感器等），具备定位功能电子设备的普及，如智能手机、平板电脑、可穿戴设备（GOOGLE GLASS 和智能手表等），使人们在日常生活中产生了大量具有位置信息的数据。随着志愿者地理信息（Volunteer Geographic Information ）的出现，使这些普通民众也加入到了提供数据者的行列。以上各种获取手段和途径的汇集，就使每天获取的数据增长量达到GB 级、 TB 级乃至PB 级。如中国遥感卫星地面站现在保存的对地观测卫星数据资料达260TB ，并以每年15TB 的数据量增长。比如2011年退役的Landsat5卫星在其29年的在轨工作期间，平均每年获取8．6万景影像，每天获取67GB 的观测数据。而2012年发射的资源三号（ZY3）卫星，每天的观测数据获取量可以达到10TB 以上。类似的传感器现在已经大量部署在卫星、飞机等飞行平台上，未来10年，全球天空、地空间部署的百万计传感器每天获取的观测数据将超过10PB 。这预示着一个时代的到来，那就是大数据时代。大数据具有 “4V ”特性，即数据体量大（Volume ）、数据来源和类型繁多（Variety ）、数据的真实性难以保证（Veracity ）、数据增加和变化的速度快（Velocity ）。对地观测的系统如图1所示。在这些数据中，与空间位置相关的数据占了绝大多数。传统的空间知识发现的科研模式在大数据情境下已经不再适用，原因是传统的科研模型不具有普适性且支持的数据量受限，受到数据传输、存储及时效性需求的制约等。为了从存储在分布方式、虚拟化的数据中心获取信息或知识，这就需要利用强有力的数据分析工具来将

工程地质勘察报告

宜宾市过境高速公路西段沿线综合工程地质勘察报告 1 前言工程概况宜宾市过境高速公路西段宜宾市的宜宾县、翠屏区。本项目的建设主要为提高宜宾市路网的通行能力和促进城市发展，项目在布线时充分考虑了沿线各重要城镇的发展规划，避免了对宜宾市城市发展的干扰。宜宾城市总体规划为本项目确定走向的重要依据之一。路线起于乐宜高速公路，设枢纽互通，经金城、玉龙、止于宜水高速公路，设柏溪枢纽互通与公路相接。推荐线（K+A+K）路线全长，建设里程，A线对应的K线长。经统计，初步设计外业勘测共完成以下工作量： 1、沿线工程地质调绘。 2、工程地质类比调查4处。 3、静力触探孔44孔。 4、初设阶段完成的钻探工作量，机械钻孔84孔。 5、共调查天然砂砾石、砂及碎石料场2处，机制砂料场1处，灰岩碎石料场2处，砂岩片块石料场2处，其余料场可参考利用与公路相交或邻近的公路等工程已有资料，共收集6处。技术标准、规程、规范执行的主要技术标准、规程、规范、规定如下：执行的主要技术标准如下：路计路

（4）《工程岩体试验方法标准》 GB/T50266-99；以往地质工作及参考资料：（1）区域地质资料：1:20万，H-48-(27)宜宾幅地质图。（2）宜宾市过境高速公路西段工程可行性研究报告。（3）宜宾市过境高速公路初步勘察报告。上述资料对工作区的地层结构、地质构造、地质环境特征等方面进行了详尽的描述，对本次勘察有较大参考利用价值。 2 沿线工程地质概况地形地貌项目位于四川省东南部，地处四川盆地盆周山地区的南西缘山地亚区及四川盆地南低山丘陵区，路线走廊带的地形、地貌单元受地质构造和岩性控制明显。将工作区划分为两种地貌类型和五种次级类型地貌，分为侵蚀堆积地貌和构造剥蚀地貌两大类。 (1)侵蚀堆积地貌 ①河流堆积漫滩和一级阶地(Ⅰ 1 ) 主要分布于宜宾岷江、金沙江两岸滩地。堆积漫滩由近代冲积粉砂土、砂砾卵石构成。表面低平，宽数十至千余米，后缘高出江面4～10m。一级阶地由近代冲积粘质砂土、粉砂土、砾卵石组成，表面平整宽阔，略倾向江面，顺江延伸，长数至十余公里，宽约1km，前缘高出江面10～30m。 ②河流堆积阶地(Ⅰ 2 ) 主要分布于宜宾岷江、金沙江两岸二三级阶地。上部堆积黄色砂质粘土，下部为粘土夹砾卵石，组成二级及三级基座阶地。阶地台面不平整，切割处可见基岩出露。二级阶地高出江面50～80m。延伸1～4km。缓状 6纵台角无冷天大为最

聚类分析文献英文翻译

电气信息工程学院外文翻译英文名称：Data mining-clustering 译文名称：数据挖掘—聚类分析专业：自动化姓名：**** 班级学号：**** 指导教师：****** 译文出处：Data mining：Ian H.Witten, Eibe Frank 著二○一○年四月二十六日

Clustering 5.1 INTRODUCTION Clustering is similar to classification in that data are grouped. However, unlike classification, the groups are not predefined. Instead, the grouping is accomplished by finding similarities between data according to characteristics found in the actual data. The groups are called clusters. Some authors view clustering as a special type of classification. In this text, however, we follow a more conventional view in that the two are different. Many definitions for clusters have been proposed: ●Set of like elements. Elements from different clusters are not alike. ●The distance between points in a cluster is less than the distance between a point in the cluster and any point outside it. A term similar to clustering is database segmentation, where like tuple (record) in a database are grouped together. This is done to partition or segment the database into components that then give the user a more general view of the data. In this case text, we do not differentiate between segmentation and clustering. A simple example of clustering is found in Example 5.1. This example illustrates the fact that that determining how to do the clustering is not straightforward. As illustrated in Figure 5.1, a given set of data may be clustered on different attributes. Here a group of homes in a geographic area is shown. The first floor type of clustering is based on the location of the home. Homes that are geographically close to each other are clustered together. In the second clustering, homes are grouped based on the size of the house. Clustering has been used in many application domains, including biology, medicine, anthropology, marketing, and economics. Clustering applications include plant and animal classification, disease classification, image processing, pattern recognition, and document retrieval. One of the first domains in which clustering was used was biological taxonomy. Recent uses include examining Web log data to detect usage patterns. When clustering is applied to a real-world database, many interesting problems occur: ●Outlier handling is difficult. Here the elements do not naturally fall into any cluster. They can be viewed as solitary clusters. However, if a clustering algorithm attempts to find larger clusters, these outliers will be forced to be placed in some cluster. This process may result in the creation

基于文献聚类的数据挖掘模型设计和实现

基于文献聚类的数据挖掘模型设计与实现参赛队员：张静，李逸，徐良飞指导老师：魏建香徐斌褚炜鑫（南京人口管理干部学院江苏南京 210042）摘要：聚类分析是统计学中的一项重要技术。通过聚类可以发现隐藏在海量数据背后知识。本文首先建立空间向量模型，改进了传统相似度的计算模型，提出了一种基于摘要词对关键词加权贡献的相似度模型，使得文献的空间向量更加精确。数据来源于05年CSSCI文献数据库图书情报学的3千多条文献数据，并通过中知网查询相关文献的摘要。通过数据清洗、去噪声、降维、规格化处理、样本抽样等一系列步骤，得到最终用于聚类的681篇文献和108个学科特征原子词。利用Matlab软件编程实现了FCM算法的文献聚类。将聚类的结果通过基于学科原子特征词的学科交叉表来表示，统计出图书馆学、情报学和文献学三个学科的研究热点及交叉点，以及图书情报学新的学科增长点，并对结果进行了检验，检验结果表明该统计模型是科学的、有意义的。关键词：聚类; 交叉学科; 关键词; 摘要; 相似度; FCM 一、引言 1.研究背景聚类分析（Clustering Analysis）是统计、模式识别和数据挖掘等领域中一个非常重要的技术，文献聚类就是依据文献之间的相似度按照一定的算法准则，挖掘隐藏在海量文献数据背后的有用知识：如学科交叉、研究热点和新的研究方向。科学研究需要创新。科学技术的发展为每个学科的发展带来新的机遇的同时，也带来更为严峻的挑战。目前，文、理、工、管等学科之间相互渗透、交叉、融合已经成为一种潮流和趋势，其深度和广度正在进一步深化。众所周知，近代科学发展特别是科学上的重大发现和国计民生中的重大社会问题的解