在冻结法施工中，保证冻结壁稳定性至关重要，传统的现场检测方法因其间断性而无法提供实时监测，限制了对冻结壁潜在灾变的及时响应，采用冻土的深层原位精准探测是揭示冻结壁重大工程灾变机理及灾害预警的有效手段。基于卷积神经网络提出一种基于图像数据驱动的冻土强度智能识别方法，通过对93组试样的多角度图像捕获及随后的单轴抗压强度试验，标注试样图像与实际强度数据并结合图像数据增强技术构建了深度学习模型训练所需的图像数据集；利用迁移学习深度残差网络34层(ResNet-34)模型，并对比其它不同模型的训练过程和测试结果，发现ResNet-34模型效果最佳，准确率为92.8%且没有出现过拟合现象；应用深度学习模型对冻土强度的影响因素土质、温度和含水率进行识别，发现模型能有效识别出三个变量，证明了模型识别冻土强度的科学性和可靠性；此外研究了模型在不同干扰条件下的表现，模拟典型干扰场景并分析其对模型预测性能的影响，为后续改进数据增强策略和模型优化方向提供依据；引入Grad-CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping)可解释性分析方法揭示卷积神经网络在冻土强度识...

遗传算法(GA)与粒子群算法(PSO)分别具有缺乏目标导向性和易陷入局部最优的缺点,但同时分别具有全局搜索能力强与能有效传递优势信息的优点。本文以GA计算步结合精英保留策略作为PSO计算步的优势信息,避免PSO算法陷入局部最优,以PSO计算步结合非精英优化策略作为GA计算步的导向信息,克服GA算法缺乏目标导向的问题,建立了GA-PSO新算法。其具体过程为,通过采用GA计算步对解空间进行全局搜索并对精英个体进行保留,进一步,将适应度较差的个体利用PSO计算步进行优化。基于多峰函数的验证结果表明,GA-PSO算法在解空间中具有更强的全局搜索能力,同时具有更快的收敛速度。将GA-PSO算法应用到冻土非正交弹塑性本构模型的参数识别中,通过模型的参数识别以及模型预测结果对比与验证,结果表明GA-PSO算法能够有效识别冻土非正交弹塑性本构模型的参数,提升了模型的预测效果。

冻土层季节性冻融过程会对地下水的渗流量、渗流方向和速度产生重要影响，进而导致冻土地区具有独特的地下水运移理论和机制。为了研究五九煤田胜利煤矿冻土地区矿井涌水来源及补给特征，采用水化学分析及13C、14C、18O、D 4种环境同位素相结合的方法，分析矿井水的水化学特征及同位素分布特征，明确矿井涌水来源。通过对7组水样的试验研究发现：第四系水、第四系永冻层消融水、矿井水、基岩水均起源于大气降水，地表水、第四系水接受大气降水补给较快，基岩裂隙水、第四系永冻层消融水接受浅层第四系水的微量补给；采空区内黄铁矿氧化量较大，存在溶解少量瓦斯中CO2的可能性，导致采空区积水中13C富集；矿井水中地表水和第四系水入渗量较小，表明第四系永冻层隔水性能良好。研究结果与实际情况相符，不仅为胜利矿水害防治提供依据，还为冻土地区类似矿井水源判别提供借鉴。

我国是多年冻土分布面积第三大的国家，具有良好的天然气水合物资源勘探前景。然而，陆域冻土区的天然气水合物赋存特征与海域表现出明显的差异性，有效的陆域冻土区水合物勘探技术成为水合物资源调查与评价的关键。这里聚焦陆域冻土区天然气水合物地球物理地球化学勘探进展，简要介绍了冻土区水合物勘探历程，重点介绍了中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所近十多年来冻土区水合物勘探取得的主要成果与进展，主要包括水合物勘探技术、识别标志、储层评价方法、勘查模型和水合物资源环境效应等方面内容，并结合我国冻土区水合物勘探研究现状，展望了陆域冻土区水合物研究发展趋势。

目前工业界采用人工识别的方法，对整条管线的惯性检测单元(IMU)应变检测数据进行逐段识别的做法存在耗时多、识别效率不高以及判断标准不一致等问题。鉴于此，通过建立机器学习模型，提出了弯曲变形危险管段智能识别方法，实现了对冻土区融沉变形管段的智能识别。首先统计了漠大一线冻土区管线中弯曲应变值超过0.125%的管段，包括弯头段、凹陷段和融沉导致的弯曲变形段等，使用1阶数字低通滤波法降低IMU应变检测数据中的噪声干扰，然后结合几何/漏磁检测数据截取IMU应变检测数据中不同管段类型的样本数据，从中提取了11种典型数据特征值，利用主成分分析法对11种特征值进行降维处理，最后建立决策树和随机森林模型进行识别分类。研究结果表明，不同管段类型的长度特征是影响模型分类效果的重要因素，在测试集中决策树模型出现了过拟合，识别准确率大幅下降，随机森林模型识别准确率达到了90%以上。该识别方法为管线完整性评价提供了技术基础。

针对季节性冻土冰锋面结构非接触识别问题,在对季节性冻土结构变化规律及物理力学性质分析的基础上,提出一种基于平行板电容传感器的季节性冻土冰锋面识别方法。该方法通过模拟季节性冻土温度变化,可给出不同温度下季节性冻土电容变化规律,并基于Boltzmann函数建立了季节性冻土电容与温度变化的数学模型。不同温度下测试得出季节性冻土中电容随温度的升高而逐渐增大,最终趋于常值;温度在-4～4℃,季节性冻土的电容随温度变化速率较快;季节性冻土处于较低负温状态和完全处于正温状态时,电容基本稳定。针对冻土区、冰锋面处、融土区的试验可得出,该方法可以有效地识别和分析季节性冻土冰锋面结构及其变化规律,误差在10%以内。

青藏高原多年冻土区分布在中纬度地带,天然气水合物赋存环境和基本特征既不同于海域水合物,也不同于极地冻土区水合物,缺少有效的勘探技术成为制约我国陆域天然气水合物资源调查与评价工作的主要技术瓶颈。在国家863计划、国土资源部行业科研专项和水合物国家专项共同支持下,开展了陆域冻土区天然气水合物勘查技术攻关,初步建成了陆域永久冻土区天然气水合物勘查的高精度地震勘探技术、音频大地电磁测深技术、超深探地雷达技术、地球化学勘查技术和综合地球物理测井技术;总结了冻土区天然气水合物地震学和电磁学识别标志,优选出了水合物地球化学勘查的有效指标,研发了水合物储层测井识别技术和储层参数评价技术;初步建立了冻土区天然气水合物物化探有效方法组合和物化探综合勘查模型;预测了水合物成藏有利区,提出的建议井位钻遇天然气水合物,方法有效性得到初步检验和应用。研究成果对推动陆域冻土区天然气水合物勘查技术进步、支撑我国冻土区天然气水合物资源评价与开发工作有重要意义。

天然气水合物是一种赋存在低温、高压条件下,陆上永久冻土区和海底沉积物中的规模巨大的新型能源。在冻土区的天然气水合物研究过程中,钻探取样和天然气水合物岩芯研究仍是识别和推断天然气水合物最直接有效的方法。因此,如何在钻探现场快速有效地识别出天然气水合物及相关异常特征就显得极其重要。近几年在祁连山天然气水合物勘探过程中,探索性地总结出适用于冻土区的天然气水合物现场识别方法,主要包括肉眼观测、孔口气涌观测、岩芯红外测温、岩芯裂隙孔隙水盐度测定、岩芯气体解析与组分测定和岩芯次生构造与伴生矿物鉴别等方法。利用该套现场识别方法和随钻岩芯编录,有效地查明了祁连山冻土区天然气水合物在岩芯中的产状和分布特征,为该区天然气水合物资源评价和试开采试验提供了重要依据。

岩性识别是天然气水合物储层测井评价的基础,准确的岩性识别结果可以为天然气水合物的勘探提供可靠的依据,在寻找天然气水合物和评估天然气水合物储量方面发挥着巨大的作用。针对漠河冻土区天然气水合物科学钻探-2孔(MK-2孔)的钻探情况,利用已钻井段地层的岩心资料和常规测井资料,分别采用交会图法和支持向量机法对研究区的地层开展了岩性识别研究。结果表明:研究区内有砂岩、泥岩、石灰岩、糜棱岩和泥质板岩5种岩石,其不同岩性的测井响应差异能够定性识别岩性;自然电位与电阻率测井参数的交会,能够有效的、定量识别研究区地层的岩性;支持向量机法所建立的岩性识别模型,对研究区地层的岩性识别率可达96.67%。所建立的测井识别方法较好地解决了该区地层岩性识别问题,也为类似地区的天然气水合物地层测井评价提供了一种重要的手段。