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111.
叠前深度偏移述评   总被引:4,自引:2,他引:4  
叠前深度偏移是理想的改善复杂地区和强横向速度变化的地震资料成像技术,笔者就4种典型叠前深度偏移方法的理论基础与技术特点,存在的问题及国内外最新进展进行了讨论.  相似文献   
112.
研究区石炭系碎屑岩储集层的主要成岩作用为机械压实作用、胶结作用、交代作用、溶解作用和破裂作用。机械压实作用和胶结作用对储层物性改善有破坏作用;溶解作用、交代作用、破裂作用在一定程度上有利于改善碎屑储集岩的孔隙结构及储集物性。研究区碎屑岩储集层处于早成岩阶段B期一晚成岩B期。晚成岩期,烃类从源岩中进入储集层发生石油侵位,改变了岩石的成岩环境。由于烃类的侵位,使石英的次生加大、自生铁白云石的生长受到抑制,同时也对自生伊利石生长有抑制作用,黄铁矿由于烃类侵位分布在油层、油水层,尤其在油水层中较为发育。  相似文献   
113.
北京云蒙山片麻状花岗岩锆石SHRIMP定年及其地质意义   总被引:11,自引:1,他引:11  
应用锆石SHRIMP定年方法对云蒙山片麻状花岗岩进行年代学研究 ,得到 4组年龄 :14 4± 4Ma、16 0~ 16 3Ma、193~ 2 18Ma和 2 4 16Ma。其中 14 4± 4Ma代表了云蒙山岩体的侵位时间 ,16 0~ 16 3Ma和 193~ 2 18Ma两组年龄可能是岩浆侵位过程中捕虏锆石的年龄。 2 4 16Ma与Davis等的锆石U_Pb法上交点年龄 (190 0~ 2 4 0 0Ma)一致 ,可能反映了原岩的时代 ,说明该花岗岩来源于晚太古代片麻岩的局部熔融或者是岩浆侵位过程中捕获了晚太古代的锆石。  相似文献   
114.
黑龙江省东宁县洋灰洞子铜矿床成矿岩体特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过对洋灰洞子铜矿床的成矿岩体进行研究,进一步明确了其成矿地质背景,着重研究与铜钼矿床关系密切的花岗闪长岩体和花岗闪长斑岩体的岩性特征、岩石类型、岩石化学特点、成岩时代、物质来源及侵位方式等,确定了该区花岗闪长岩和花岗闪长斑岩为洋灰洞子斑岩型铜钼矿床的成矿母岩。  相似文献   
115.
引力位虚拟压缩恢复法   总被引:12,自引:7,他引:12  
提出了一种将地球表面的引力位虚拟地压缩到地球内部的一个球体表面 ,进而求解在整个地球外部空间 (包括地球边界上 )的重力位场以及重力场的方法  相似文献   
116.
岩浆底侵作用与汉诺坝现今壳-幔边界组成   总被引:10,自引:0,他引:10  
从汉诺坝新生代玄武岩中岩浆底侵成因的麻粒岩相和榴辉岩相堆晶岩、橄榄岩和辉石岩捕虏体的岩石矿物组合、岩石结构、矿物学、主微量元素和同位素地球化学特征, 讨论和限定了壳-幔边界岩石组成, 并得到岩石高温高压波速实验和深部地球物理探测结果的支持. 现今下部下地壳主要由麻粒岩相镁铁质堆晶岩(以斜长二辉岩为主)组成; 壳-幔过渡带主要由榴辉岩相石榴辉石岩、辉石岩和尖晶石二辉橄榄岩等组成; 太古代地体麻粒岩只是名义上的早期下地壳. 发生在壳-幔边界的岩浆底侵作用导致地壳的垂向增生和壳-幔过渡带的形成, 是显生宙以来壳-幔边界组成和化学调整的重要机制.  相似文献   
117.
《全球定位系统》2020,(1):F0002-F0002
尊敬的卫星导航及相关领域各单位负责人:中国卫星导航成就博览会(CSNE)创办于2010年,是中国卫星导航年会(CSNC)的重要内容,与导航年会同期举办,已连续成功举办10届,是目前全球最大规模、最具影响力和权威性的卫星导航领域专业展览。展览每届展出面积超出10000m2,10年来累计参观人数超过10万人次,1240家次国内外知名卫星导航相关企业、高校、科研院所悉数亮相,共同在CSNE平台上全面展示前沿技术、高端产品与应用服务。卫星导航产业链上中下游在博览会上实现深度交流与广泛合作,是业界共识的解读卫星导航技术进步、产业风向、政策资讯的重要窗口,是中国卫星畀航珉具权威的国际性交流平台。  相似文献   
118.
119.
道路场景理解是自动驾驶领域中重要模块之一,它可以提供关于道路更丰富的信息,对于建立高精度地图和实时规划都具有重要作用。其中,语义分割可以为图像每个像素赋予类别信息,是自动驾驶场景理解中最常用的方法。但是,目前常用的语义分割算法在速度和精度上大都不能达到很好的平衡。本文在MobileNetV2的基础上,提出了一种多层次特征融合的方法,使得网络可以在实时运行的同时保证精度满足实际应用的需求,并在Cityscapes数据集上进行了试验验证和分析。  相似文献   
120.
复杂卫星图像中的小目标船舶识别   总被引:1,自引:1,他引:0  
姚红革  王诚  喻钧  白小军  李蔚 《遥感学报》2020,24(2):116-125
船舶作为海上的重要目标,实现对船舶自动识别有重要的意义。针对卫星图像中云雾、海岸背景等复杂海情对船舶识别带来的干扰,以及小目标船舶高漏检率问题,本文提出一种多尺度深度学习模型训练策略,在此基础上构建了一种船舶识别的深度学习网络,该网络可分为多尺度训练、特征提取、生成目标建议区域、船舶分类这4个部分。首先,采用多尺度的训练策略,将多尺度的船舶样本送入网络中进行训练,这样在训练样本中加入了大量小目标船舶的样本,使网络充分提取到小目标船舶的特征;其次,通过卷积神经网络对目标船舶进行特征自适应提取;然后,目标区域建议网络可依据卷积神经网络提取到的特征,在图像中找到感兴趣目标区域,即框定船舶的位置;最后,通过多个全连接层的组合,将高维特征映射到一个4元组中,再运用分类函数输出每一类船舶的概率值,概率值最大的则为该船舶的类别。同时为解决云雾遮挡和海岸背景的干扰,采用了一种负样本增强学习的方法,在样本数据集中加入了大量只含有云雾和海岸背景的图片,进行负样本扩充,增强网络模型对云雾及海岸背景的特征学习能力,以此解决复杂海情的影响。实验结果表明,所提方法有效解决了复杂海情条件下的船舶识别难,以及小目标船舶识别难的问题,实现了复杂海情条件下的船舶识别。同时,与现有成熟的深度学习目标识别算法相比,本文算法的精确度和召回率分别提升了6.98%和18.17%,所训练的模型具有良好的泛化能力和鲁棒性。  相似文献   
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