子载波相位与BOC信号功率谱密度的关系研究   总被引：1，自引：1，他引：0  

何在民  胡永辉  侯娟  王康  王继刚 《时间频率学报》2011,34(1)

首先介绍了导航信号功率谱密度求解的一种通用方法,基于该方法,经过建模和推导,得到任意相位子载波BOC(二进制偏移载波)信号的功率谱密度显式表达式。通过仿真及分析表明,不同的子载波相位对应的BOC信号功率谱密度存在差别,正是这些差别影响了导航系统的性能,同时也为导航系统的信号体制设计带来了灵活性。文中得到的一些结论,可以给未来的导航信号体制设计中BOC信号子载波相位的选择提供一些借鉴。  相似文献   

基于修正线性组合模型的原子钟钟差预报   总被引：2，自引：0，他引：2  

王继刚  胡永辉  何在民  武建锋  马红皎  王康 《天文学报》2011,52(1):54-61

原子钟钟差预报在时频工作中起着重要作用.目前常用的预报模型各有优缺点,为了综合各种预报模型特点,可以考虑组合这些模型预报的结果.针对线性组合模型预报钟差时存在的问题,提出了学习权的概念,以有效地利用各种精度信息,建立了修正组合预报模型.为了验证该方法的有效性,选取了4颗GPS卫星IGS(International GN...  相似文献   

深孔钻探金刚石钻头技术研究   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

贾美玲  欧阳志勇  马秀民  邵盛元 《探矿工程》2010,37(12):71-73

介绍了能大幅提高深孔钻探效率、降低钻探成本的金刚石钻头——高效长寿命金刚石钻头的设计制造及工程应用效果。这种钻头包括两种结构形式——单水口高胎体金刚石钻头和双水口高胎体金刚石钻头。研究设计的新型高效长寿命金刚石钻头在钻速提高20%的前提下,寿命比常规钻头提高了200%,有效解决了深孔弱研磨性地层和强研磨性地层钻头寿命短的难题,取得了良好的效果。  相似文献   

水，水，水！     

艾迪民 《河南地质》2010,(4):55-55

彩云之南孔雀己不开屏 芦笙恋歌谁也不愿吹奏 忧伤的黄果树瀑布 挂着几行伤心长泪 美丽壮族姑娘齐腰的长发 到哪里去寻觅清亮的溪流  相似文献   

典型被动大陆边缘深水盆地构造演化与层序地层学分析   总被引：2，自引：0，他引：2  

龚承林  王英民  官宝聪  刘曾勤  张新涛  田世存 《沉积学报》2010,28(3):419-425

深水油气勘探是当前全球油气勘探的热点和最具发展潜力的新领域,研究被动大陆边缘深水盆地的构造演化过程和层序地层学特征无疑具有重要的理论和实践意义。通过对典型被动大陆边缘深水盆地的综合研究,分析了被动大陆边缘深水盆地的构造演化过程和层序地层学特征,认为被动大陆边缘深水盆地“经历了四大区域构造演化阶段（大陆开裂、大陆裂谷、新生大陆边缘、成熟大陆边缘）,相应发育三个不整合（裂开不整合、分离不整合和陆裾转换不整合）,可划分为四大构造层序（大陆开裂层序、大陆裂谷层序、新生大陆边缘层序和成熟大陆边缘层序）”。  相似文献   

草湖地区侏罗系层序地层及沉积体系特征          下载免费PDF全文

陆金波  王英民  张雷  王改云  顾秀梅 《沉积与特提斯地质》2011,31(1):1-5

基于测录井资料对比,结合区域构造演化特征,将草湖凹陷侏罗系划分为两个三级层序J-SQ1与J-SQ2。J-SQ1时期气候温暖潮湿,层序发育完整的上升半旋回和下降半旋回沉积,发育辫状河体系和湖泊体系;J-SQ2时期气候逐渐转为炎热半干旱,层序发育不完整,只发育上升半旋回沉积,主要由氧化型湖泊体系构成,发育滨浅湖砂滩、泥滩互层沉积。其中,J-SQ1早期辫状河河道砂体叠置厚度大,储层物性好,上覆中厚层湖相泥岩沉积,是本区有利的储集层段。  相似文献   

福建地质灾害监测预警专项平台设计与实现     

委民正 《福建地质》2023,(3):211-216

平台依托“天地图·福建”,利用三维地理信息和物联网技术,建成了连接地质灾害监测设备的三维立体监测大数据中心,并实现了数据汇集、灾情预警和灾情处置的信息化闭合管理功能。正式上线运行2年多来,取得了较好的应用效果,是“人防+技防”地质灾害监测预警实验工作实现的重要技术手段。  相似文献   

机器学习算法在地球物理测井中的适用性及应用     

程希  周军  傅海成  罗雄民 《西北地质》2023,(4):336-348

机器学习，特别是深度神经网络学习算法的发展，正在改变人们发现知识的方式。目前油气工业正在向转向非常规和深海的油气勘探和开发。基于有限岩石物理参数建立的评价解释模型难以满足反映非常规储层复杂的岩性和结构，这使传统测井评价技术受到了很大的挑战。以油气大数据为基础、机器学习算法为核心、油气大数据云计算为动力以及油气应用场景为源泉的油气人工智能（Oil&Gas AI）极大地改变传统的油气工业各个领域。笔者以地球物理测井为研究对象，依据数据驱动的地球物理知识发现原理和机器学习属性，按照“数据–算法–平台–知识–应用场景”研究思路，开展机器学习算法在测井技术中的适用性研究。对机器算法的内在特性、原理、质量控制、硬件要求，学习模型选择、测试以及性能评价实现过程进行分析。笔者梳理和总结了机器学习算法在测井中适用性的树状图，尤其是在油气测井的方法研究、数据处理以及地层评价中的应用潜力与机器学习算法对应关系，其中包括数据校正的模拟方法、数据标定的岩石物理分析、测井数据质量控制、综合评价以及油藏评价监测。研究表明，机器学习算法在岩性识别与储层分类、力学评价、以及油藏评价等方面应用有明显的优势，贯穿于...  相似文献