3、基础地质:沉积岩与地层学知识解析

基础地质:沉积岩与地层学知识解析

1. 沉积岩的基本特征与结构

1.1 沉积物分析与颗粒特性

沉积物分析结果通常可用频率曲线或直方图以图形方式呈现,但更常见的是用于绘制累积曲线。从曲线能估算沉积物的分选程度,曲线越陡,沉积物分选越好。颗粒形状是最基本的属性之一,却也是最难量化的。通常通过与标准图像对比,从圆度和球度方面对其进行评估。沉积岩是颗粒的集合体,部分颗粒可能呈现一定的定向性,如页岩和层状砂岩中的片状矿物。

1.2 沉积岩的层理和沉积构造

1.2.1 层理类型
  • 水平层理与纹层 :沉积岩以其分层性为特征,层面常是沉积岩体中主要的不连续面。单个岩层可看作在相同条件下沉积的相同成分沉积物的厚度。纹层可能由搬运介质速度或物质供应的微小波动形成,通常与片状矿物(如云母)的薄层有关,这些矿物具有明显的优选定向,常平行于层面,导致岩石具有易裂性。纹层表面通常光滑且平整,虽在页岩中最为典型,但也可能存在于粉砂岩、砂岩,甚至某些石灰岩中。
  • 交错层理 :交错层理是河流、滨海、海洋和风沙沉积物中的沉积特征,在砂岩中最为显著。在风成沉积物中,通常称为沙丘层理。交错层理局限于单个沉积单元内,由与真层面常呈 20 - 30°倾斜的交错纹层组成。其所在沉积单元的大小差异极大,微交错层理仅几毫米,而沙丘层理的单元可能超过 100 米。
  • 粒序层理 :粒序层理在几种不同类型的沉积岩中都有出现,但在杂砂岩中最为典型。沉积单元从底部较粗的粒度向顶部较细的粒度渐变,单个粒序层的厚度从几毫米到
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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