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161.
Laboratory experiments were carried out to investigate the linear depolarization ratios (LDRs) of crystallized H2O/H2SO4 acid clouds at angles of 45°, 135° and 157° to the forward direction. LDR is the ratio of the returned energies in the planes of polarization perpendicular and parallel to that of the source (Sassen, 1974). Experiments were carried out for different concentrations of aqueous solution of sulfuric acid. A cloud of supercooled droplets is formed inside an experimental chamber kept in a walk-in cold room by heating an aqueous solution of sulfuric acid, and the ice crystal formation is initiated by momentarily introducing a rod dipped in liquid nitrogen into the cloud. A 2-mW polarized He:Ne laser beam is directed through the cloud and a photomultiplier tube measures the scattered intensity. It is found that the scattered energy is higher in the direction of 157° and 135° than that at 45°. Microscopic examination of the crystals formed from acid concentrations above 50% shows dark fuzzy spots on the surface of the ice crystals suggesting that this could be a film of acid drops. This film also alters the shape of the crystals, and the crystal boundaries are no longer sharp and well defined like that observed for pure water clouds and this is found to influence the LDR.  相似文献   
162.
本文提出了一种基于深度学习卷积神经网络(CNN)的全波形反演方法,可对地震散射波场中的散射体进行成像和定位.本文的灵感来自如下猜想:在散射波场剖面上的每个点附近的局部波场与该点到各散射体之间的最小距离有关系,并且这个关系可以被CNN网络所识别.我们将该最小距离定义为散射距离场,并将散射距离场的类别(即大小等级)作为CNN网络的预期输出,而输入就是该点附近的局部波场.最后用上述CNN网络对散射波场进行逐点训练和识别.计算结果证实了我们的灵感猜想,即上述CNN网络能够在复杂散射波场中对散射体进行成像.只通过一个训练模型的学习,CNN网络即可反演多种散射模型的偏移剖面,最后得到"类别函数预测值"和"滤波剖面"两种成像结果,由此可以辨识出在复杂的偏移剖面中各散射体的位置.  相似文献   
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