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991.
992.
海底影像存在着对比度低、噪声污染严重、图像质量差等问题,采用传统算子的海底管线边缘图像中含有大量的无用和断裂边缘信息。文中将多尺度边缘检测和匹配跟踪相结合,提出利用平稳小波变换的海底管线边缘检测方法;在提取边缘的同时利用匹配跟踪手段对噪声干扰进行抑制,提高图像目标边缘检测质量。通过对海底管线和测试图像边缘检测实验表明,文中所提出的方法在抑制图像噪声的干扰、提高水下目标边缘完整性方面明显优于传统的边缘提取算子,证明该算法的有效性。 相似文献
993.
《东北石油大学学报》2020,(4)
为解决低阶煤转化的高耗能、高污染与分级转化调控难问题,提出一种基于电化学过程的低阶煤转化方法,以镍作为电化学反应阴极与阳极,在熔融体系中,采用热—电化学协同反应过程电解低阶煤进行提质转化。结果表明:低阶煤在熔融体系中能够进行电化学氧化还原反应,随温度的升高,能够有效降低氧化还原电位;低阶煤的电化学转化随反应时间的改变而呈现阶段性变化;电压/电流、温度是低阶煤转化的关键影响因素,通过调控电压/电流与反应度匹配,能够获得理想的低阶煤转化率;在反应温度为360℃、电压为2.0 V、反应时间为4 h条件下,低阶煤电化学转化率可以达到87.3%,其中液体转化率为48.8%,气体转化率为38.5%。 相似文献
994.
995.
研究区目的层埋深较浅,地震剖面上存在多套强反射轴。由于钻井资料少,虽然已知油气层为强反射的"亮点"特征,但样本点少,缺少强反射与含油气性的统计关系,无法直观判定强反射的流体属性。研究区目的层地震资料分辨率好,保幅性好,具备开展识别"亮点"油气藏的条件。本文利用一系列技术手段对目的层段发育的地震强反射区进行了综合研究,例如正演模拟判定真假"亮点"、AVO地震属性识别"亮点"、道集检测验证"亮点"油气性等,总结了研究区目的层段"亮点"型油气层的响应特征,并进一步刻画了含气砂体的发育规模,最后提出了勘探方向。 相似文献
996.
《山东国土资源》2007,23(3):60-60
2006年11月1日晚,俄罗斯前间谍利特维年科因腹部剧烈疼痛而住进英国巴尼特综合医院。检查发现肾脏和骨髓严重受损,后来头发掉光,内脏功能逐渐衰竭,于11月23日晚在医院去世。在住院过程中,尿液检测到含量极高的放射性物质钋-210。钋(polonium)是1898年居里夫人从铀矿残渣中发现的,是一种非常稀少但放射性很强的元素,同位素有钋-209、钋-208、钋-210等。钋是银白色类金属,质软,能在黑暗中发光。工业上用来消除盘卷纸张、电缆和金属薄板之类操作产生的静电,以及去除照片底片上的污尘。另外,钋-210比活度高,产生的α射线与氢元素作用能产生中子,… 相似文献
997.
研究了石墨炉原子吸收法测定地质样品中微量Ag的方法,探索了以NH4IrCl6做基体改进剂的最佳仪器工作条件.在取样0.2000g,定容25mL的情况下,方法检出限为0.010μg/g,用国家标准物质验证,其准确度(RE%)小于10%,10次测定的精密度(RSD%)小于10%. 相似文献
998.
基于BP神经网络的智能入侵检测系统 总被引:14,自引:0,他引:14
介绍了BP神经网络的基本知识,设计了基于BP神经网络的智能入侵检测系统。并提出了根据不同的网络协议使用不同神经网络的思想,指出了每个神经网络需要的网络数据,并阐述了训练和测试神经网络的方法。 相似文献
999.
实时智能地震处理系统(RISP)是一套基于深度学习技术的新型地震实时处理系统,于2021年6月在四川开始试运行。为了评估该系统在四川台网稀疏区域的地震检测和处理能力,笔者等采用RISP系统对2020年4月1日四川甘孜州石渠县发生的M5.6级地震序列进行了回溯性分析,获得了较为可靠的自动处理地震序列目录,并与人工目录进行了对比分析。震后10d内,RISP系统自动处理获得了386个地震信号,地震数量是正式地震目录的1.98倍,匹配率为97.43%。分析显示,发震时刻偏差小于±1.0 s的地震占比71.05%,震中位置偏差小于10 km的地震占比96.31%,震级偏差小于±0.3级的地震占比99.47%。根据RISP系统检测地震序列分布特征和震源机制解,认为此次地震的发震断层为五道梁—长沙贡玛断裂北东侧的一条未发现的分支断层。研究结果表明,RISP系统的应用可以提升台网稀疏区域的地震检测能力,可快速产出地震序列目录,对大震应急、震后趋势判定和发震构造研究等具有重要意义。 相似文献
1000.
概率神经网络是一种分类准确率高、泛用性强、可以包容一定数量错误样本的人工神经网络,极其适合勘查地球化学找矿中的预测找矿靶区。本文以四川雅江县木绒锂矿为例,运用概率神经网络搭建智能找矿模型,以已知区的Li元素及与其相关性强的Rb-Cs-Al-Fe元素作为训练指标,对模型进行训练,经过多次训练后将Spread值确定为0.08,使模型在训练集和测试集的准确率均大于80%,实现非线性的指标与成矿潜力的对应,得到本矿区的PNN模型,然后对预测区的样本数据进行预测,成功圈定了1处靶区。为检验靶区准确性,以Li、Rb、Cs元素数据累计频率的80%作为异常下限,圈出的异常区域与靶区位置基本重叠。对预测区进行了实地查证工作,发现两条红柱石带,其中一条与靶区位置吻合,表明该神经网络模型准确性高,可用于矿产勘查的预测研究。 相似文献