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171.
中国航磁大地构造单元划分   总被引:4,自引:3,他引:1       下载免费PDF全文
本文以我国截止到2011年基本覆盖陆域及部分海域的航磁数据编制的全国航磁系列图为基础,以航磁反映的区域磁场和磁性基底起伏特征为依据,汲取主流大地构造观的划分理念,以板块构造理论及大陆动力学思想为指导,以磁场反映的构造特征为切入点,结合重力、遥感、地质资料对中国陆域构造单元进行划分。大地构造单元划分4个级别:一级构造单元为陆块区和造山系,共划分出8个;二级构造单元为陆块、弧盆系和地块,共划分出32个;三级构造单元为盆地、坳陷带(区)和隆起带(区),共划分出85个;四级构造单元为隆起和坳陷,共划分出332个。本划分方案旨在为油气地质构造背景研究及油气勘探提供一份地球物理资料。文中重点讨论了一、二级构造单元界线厘定的磁场依据及与前人划分存在的不同之处,而三、四级构造单元完全依据磁场及磁性基底起伏情况进行划分,并在盆地和坳陷区给出了深度信息,这为油气勘探者提供了必要的技术支撑。同时,借助丰富的航磁信息提示出一些地质构造方面难解现象,供同行专家参考与讨论。  相似文献   
172.
依据1970~2017年间发表的3955篇包气带反硝化强度相关论文,筛选出197组反硝化强度数据,利用整合分析,重点研究了包气带反硝化强度在典型生态类型(水平)和不同采样深度(垂向)的空间分布规律,识别了包气带反硝化强度的主控因素并研究其函数关系。结果表明:水平空间上,包气带表层0~0.5 m反硝化强度的分布特征显著,由大到小排序为:森林(8.03±0.21 mg/(kg·d))、农田(3.54±0.08 mg/(kg·d))、草地(3.38±0.12 mg/(kg·d))、湿地(2.32±0.23 mg/(kg·d))、沙漠(2.15±0.56 mg/(kg·d))。垂向空间上(6 m内),各生态类型反硝化强度随深度的增加均呈“S”型变化规律。不同生态类型和不同采样深度下包气带反硝化强度的主控因素存在一定差异,主要为黏粒、有机质、全氮、硝态氮、有效磷,并给出了包气带反硝化强度与主控因素的回归方程。  相似文献   
173.
为研究高压水射流切割、破碎南海天然气水合物储层的过程,采用著名的LS—DYNA显示动力分析有限元程序,对淹没状态下,水射流破碎海底含水合物沉积物过程进行数值模拟研究,研究了不同射流速度对高压水射流作用下含水合物沉积物破碎效果的影响规律。随着射流速度的增大,冲蚀深度逐渐增大,两者呈线性递增关系。含水合物沉积物冲蚀体积是轴向冲蚀与径向冲蚀共同作用的结果,射流速度越大,对含水合物沉积物的轴向与径向冲蚀作用增强,加大了含水合物沉积物冲蚀体积递增速率。  相似文献   
174.
基于岩石图像深度学习的岩性自动识别与分类方法   总被引:8,自引:3,他引:5  
张野  李明超  韩帅 《岩石学报》2018,34(2):333-342
岩石岩性的识别与分类对于地质分析极为重要,采用机器学习的方法建立识别模型进行自动分类是一条新的途径。基于Inception-v3深度卷积神经网络模型,建立了岩石图像集分析的深度学习迁移模型,运用迁移学习方法实现了岩石岩性的自动识别与分类。采用此方法对所采集的173张花岗岩图像、152张千枚岩图像和246张角砾岩图像进行了学习和识别分类研究,通过训练学习建立岩石图像深度学习迁移模型,并分别采用训练集和测试集中的岩石图像对模型进行了检验分析。对于训练集中的岩石图像,每组岩石分别用3张图像测试,三种岩石的岩性分类均正确,且分类概率值均达到90%以上,显示了模型良好的鲁棒性;对于测试集中的岩石图像,每组岩石分别采用9张图像进行识别分析,三种岩石的岩性分类均正确,并且千枚岩组图像分类概率均高于90%,但是花岗岩组2张图像和角砾岩组的1张图像分类概率值不足70%,概率值较其他岩石图像低,推测其原因是训练集中相同模式的岩石图像较少,导致模型的泛化能力减小。为了提高识别精确度,对准确率较低的岩石图像进行截取,分别取其中的3张图像加入训练集进行再训练,增加与测试图像具有相同模式的训练样本;在新的模型中,对3张图像进行二次检验,测试概率值均达到85%以上,说明在数据足够的状况下模型具有良好的学习能力。与传统的机器学习方法相比,所提出的岩石图像深度学习方法具有以下优点:第一,模型通过搜索图像像素点提取物体特征,不需要手动提取待分类物体特征;第二,对于图像像素大小,成像距离及光照要求低;第三,采用适当的训练集可获得较好的识别分类效果,并具有良好鲁棒性和泛化能力。  相似文献   
175.
祁玉萍  龙锋  肖本夫  路茜  江鹏 《地球学报》2018,39(5):622-634
九寨沟余震序列的震源机制和构造应力场有助于认识本次地震的发震构造和孕震机理。本文基于四川区域地震台网的波形资料, 采用波形拟合(CAP)方法和P波初动+振幅比(HASH)方法反演得到2017年8月8日九寨沟7.0级地震序列中59次ML≥3.0地震的震源机制解, 并基于该结果采用阻尼线性逆推法(DRSSI), 计算研究区域的平均构造应力场, 给出该区域的应力场特征。结果显示, 利用CAP方法反演得到的本次主震的最佳双力偶机制解节面I: 走向248°/倾角86°/滑动角–169°, 节面II: 走向157°/倾角79°/滑动角–4°, 矩震级为Mw6.31, 矩心深度5 km, 属走滑型地震事件; 大部分余震的震源机制解错动类型与主震一致, 矩心深度集中在3~10 km; 应力场反演结果显示, 该区域周边的应力性质为走滑型, 最大主应力方向呈NWW–SEE向, 与该区域的应力场方向一致, 表明本次地震主要受区域应力的控制。结合该区域的地震地质构造等已有研究成果, 分析认为此次地震的发震断层为走向NW–SE、倾向SW的左旋走滑断裂——树正断裂, 巴颜喀拉块体向E-SE向的水平运动受到华南块体的强烈阻挡导致此次地震的发生, 汶川地震的发生对本次地震具有一定的促进作用。  相似文献   
176.
随着基于深度学习的算法在计算机视觉领域中的应用不断拓展,GOTURN(Generic Object Tracking Using Regression Networks)算法是第1个满足目标跟踪实时性要求的深度学习算法(达到100 fps),但是该算法的跟踪精度有待提高。针对此问题,采用基于运动估计的卡尔曼滤波算法与基于卷积神经网络的深度学习算法相结合的方法,将卡尔曼滤波算法融入GOTURN算法进行目标跟踪。为了验证该算法的有效性,在ILSVRC2014数据集和ALOV300++数据集中进行了训练和评估。实验结果表明,该算法不仅能够满足目标跟踪的实时性要求,而且能够提高线性系统的跟踪精度。  相似文献   
177.
监控视频的多目标跟踪是视频智能分析的热点研究内容,其中目标的检测是目标跟踪的基础,精度高、速度快的目标检测器对于后续的实时分析任务尤为重要。提出一种针对监控视频的基于差分筛选的YOLOv2目标检测算法,采用差分算法筛选无前景目标帧及设置重叠度量阈值进行跨帧检测,改善了YOLOv2作为检测方法用于监控视频多目标跟踪任务时速度过慢的不足,同时高精度的检测结果有利于下一步多目标跟踪任务的顺利完成。利用NPLR监控视频数据集对YOLOv2目标检测算法进行了测试,并将该方法与可变型部件模型DPM进行了比较。结果表明,差分YOLOv2方法在精度上高出DPM方法0.304 6,检测时间快了26倍左右,验证了该算法的有效性。  相似文献   
178.
利用主动深度学习提取极化SAR影像建筑区   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对利用传统监督分类方法从极化SAR影像中提取建筑区存在标记样本数量不足、难以挖掘有效特征等问题,提出一种主动学习与深度学习相结合的极化SAR影像建筑区提取方法。首先通过自动编码器对训练样本训练得到初始分类器;接着利用主动学习得到未标记样本中最富有信息量的样本进行人工标记;并将标记好的样本加入到训练样本中重新训练分类器。分别采用RADARSAT-2和ALOS-2极化SAR影像进行实验。结果表明传统的SVM方法和深度学习的方法加入主动学习后建筑区的提取精度都有所提高,而主动深度学习方法的提取效果优于主动SVM方法。  相似文献   
179.
不透水率是衡量城市生态环境状况的一个重要指标。当前全球范围内仅有1 km和30 m分辨率尺度的不透水面专题信息,无法满足城市尺度水文模型建模、海绵城市规划和建设需求。提出了图谱信息融合的不透水面提取模型,实现了基于深度学习的不透水面提取新方法,研制了不透水面遥感全流程提取和监测软件。基于多源高分辨率遥感影像首次完成了中国31个省(直辖市、自治区)的2 m不透水面专题信息提取,形成全国不透水面一张图,为海绵城市和生态城市的建设提供了基础数据支撑和技术监测手段。  相似文献   
180.
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