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随着全球大洋调查的不断开展以及各种海底探测技术的进步,海洋调查数据积累日益增多。以往主要通过使用不同的专业软件来进行各类大洋数据的可视化和成图分析。在海洋调查方面目前迫切需要一种可视化软件,能够快速显示海底大洋的观测和探测数据,并能够快速简单地综合分析和成图。为了解决快速可视化和多种类型数据同界面显示问题,本文利用Matlab中的图形用户界面工具,开发和设计了简单易操作的OceanVis1.0数据可视化和图形用户界面。通过使用OceanVis1.0,用户可以方便地对全球海底大洋多波束水深、海洋重力异常、海洋磁异常、地震波形数据等进行可视化和成图分析,能够解决大洋关键区域的多种数据可视化综合分析问题。对不同类型的数据可以进行二维测线和三维空间数据变化的显示,也可以实现数据成图的放大、缩小和旋转功能。对于多波束、重磁数据空间变化数据,可以进行二维测线的任意切割和成图输出,不用保留中间成图即可满足用户的实时数据显示和快速查看功能。OceanVis1.0也能为具体航次的海底调查提供各类海底探测数据的快速显示,以及包括航次中获取的数据显示和初步分析功能,能够为研究区航次测线的规划提供数据可视化和图形支撑平台。 相似文献
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单井产气能力差异大,导致持续稳产困难是页岩气建产区面临的关键难题。围绕页岩气建产区特点,建立了考虑建产区产气能力影响的优质海相页岩岩相分类表征技术流程。首先,分析了建产区优质页岩产气能力差异主控因素,制定了建产区优质页岩岩相分类方案;然后,建立了TOC含量,孔隙度,泥质、硅质、钙质矿物含量等关键参数测井计算模型,结合页岩成因类型,完成了建产区单井参数计算及岩相识别,在实例页岩气建产区识别出10类页岩岩相,揭示了页岩岩相类型与产气能力差异间的对应关系;最后,采用沉积微相约束岩相的策略,运用截断高斯模拟算法建立起实例页岩气建产区岩相三维模型,展示了每类岩相的空间分布特征,揭示了区内五峰组—龙马溪组海相黑色页岩内部产气能力差异特征,与此同时,按照满足在三维空间中所占体积比例大、产气能力大的条件,确定区内产气能力最优的岩相类型为:富碳高孔含钙泥质硅质页岩、富碳富孔混合页岩和高碳中—高孔含钙含泥硅质页岩。上述成果有利于解释建产区不同空间位置产气能力存在较大差异的本质原因,为页岩气建产区精细化生产管理提供技术支撑。 相似文献
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44.
气象条件是天文台址观测条件的一项重要内容,是论证台址优劣的基础。空间目标的地基观测不可避免地要受到地球大气环境的影响,观测台址的天气条件与大气特性直接导致对观测目标的不同探测能力和表观结果。台址的选择决定着大口径望远镜设备能否有效发挥其设计性能,也直接关系到天文台建设和后期运行的投入。 相似文献
45.
岩石图像识别是以深度学习为代表的感知智能在地质领域的典型应用场景。已有研究显示网络结构简单的深度卷积神经网络能够在岩石图像上取得比复杂网络结构高的分类准确率。这与ImageNet数据集上网络结构越深越好的趋势相悖。如何解释这一现象?深成侵入岩为显晶质,自形—半自形粒状结构,块状构造,其分类的依据是其矿物成分及相对含量。大别山地区岩浆活动广泛,中生代深成侵入岩广泛出露。岩石类型包括超镁铁质岩类、辉长岩类、闪长岩类、正长岩类、二长岩类和花岗岩类,基本覆盖IUGS推荐的深成侵入岩分类方案中的岩石类型。选取大别山地区中生代深成岩图像开展不同网络结构预训练模型迁移学习对比试验,能够专注于深度学习对矿物成分特征的学习解释,降低构造因素的影响。借助局部可理解的模型解释技术和特征图可视化技术,分别从全连接层分类决策区域可视化和卷积隐层可视化两方面对深度学习模型开展可解释性研究。结果表明简单网络结构的卷积神经网络能够提取不同矿物所表现出的颜色特征以及不同矿物组合所表现出的纹理特征。AlexNet模型的削减试验进一步证明:对于岩石图像深度学习,网络结构并不总是越深越好。 相似文献
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作为我国地质调查领域最重要的数据源之一,地质调查报告中蕴含着丰富的地学知识及地质体描述等关键信息,准确高质量地抽取地质命名实体为地学知识图谱构建、知识推理及知识演化提供基础。笔者等在阐述地质命名实体识别任务基础上,分析地质实体不仅包含大量专业术语,还存在实体嵌套、大量长实体等领域特性,进一步增加了地质命名实体识别难度。笔者等提出一种基于轻量级预训练模型(ALBERT)—双向长短时记忆网络(BiLSTM)—条件随机场(CRF)模型的地质命名实体识别方法。首先利用ALBERT对输入字符上下文特征进行建模,并采用BiLSTM对其进行进一步上下文特征表征,最后采用CRF实现标注序列预测。实验结果表明,在构建的地质命名实体识别数据集上,相比于主流的命名实体识别模型算法,本文所提出的方法具有更好的抽取性能,提出的命名实体识别模型能为领域实体识别提供借鉴,同时为地学领域实体关系抽取和地学知识图谱构建提供有力方法支撑。 相似文献
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岩质边坡灾害孕育期的变形破坏发展过程通常受其内部长大裂隙(主控裂隙)控制,揭示主控裂隙边坡变形破坏演化机制对滑坡灾害防治具有重要意义。基于透明相似模型试验技术,选取2种典型主控裂隙(后缘陡倾角裂隙和前缘缓倾角裂隙)边坡为研究对象,在自研设备上开展了主控裂隙边坡内部变形破坏演化过程的模型试验研究;分别以位移速率和应变速率作为边坡变形和裂隙扩展的表征量,以无裂隙边坡变形破坏演化规律为参照,对比分析了后缘和前缘主控裂隙影响下边坡内部变形破坏的时空演化机制。结果表明:(1)通过模拟无裂隙边坡内部变形累积以及破裂萌生、扩展与贯通的渐进过程,验证了所采用的试验方法在研究边坡内部变形破坏演化过程方面的可靠性;(2)主控裂隙边坡内部变形破坏过程与无裂隙边坡相似,可分为变形累积、破裂带萌生/初始裂隙起裂、破裂带/裂隙扩展调整、破裂带/裂隙快速扩展贯通等4个阶段;(3)在初始主控裂隙滑移变形的作用下,后缘陡倾角裂隙尖端因受推移作用而发生拉张-剪切混合型起裂并向下扩展,前缘缓倾角裂隙尖端因受牵引作用而发生拉张型起裂并向上扩展,裂隙扩展速率随扩展长度的增加而呈指数型增长;(4)裂隙扩展类型随边坡变形与裂隙扩展... 相似文献
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中国油气资源丰富,目前已形成越来越多的区域性和跨区域的油气管网,管线穿越的地形地貌和地质构造复杂,沿线的地表形变影响着油气管道的安全。InSAR技术以其全天时、全天候、高精度、宽覆盖的特点,被广泛应用于地表形变监测。该方法基于In SAR监测结果,提出BPSTSIM(Based-PS Time-Space Interpolation Method)三维形变监测方法,通过融合多源卫星数据,获取油气管道区域的地表形变三维位移。该方法利用多源SAR卫星数据获取高相干性的PS(Permanent Scatterer)点位移,对PS点进行时间插值,获得更细时间粒度的PS点位移,然后对油气管道通过区域网格化,基于PS点进一步插值出所有网格点的形变并转换到三维方向,从而在时间维度和空间维度监测油气管道区域的三维位移状态。最后,利用实例卫星数据,计算了管道区域8个月的变形数据,并实现了数据的可视化,形变特征与野外调查吻合,验证该方法的有效性。该方法实现了不同SAR卫星监测数据的有效融合,完成了数据在时间维度和空间维度的补充和加密,提高了In SAR测量对三维形变的感知能力。 相似文献
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50.
全球卫星导航系统(GNSS)观测数据质量直接影响GNSS定位的准确性与可靠性. 为获取良好的观测数据,用户一般利用由美国卫星导航系统与地壳变形观测研究大学联合体(UNAVCO Facility)开发的TEQC软件进行数据预处理. 由于TEQC是基于DOS系统的命令行软件,存在交互性差、可视化功能薄弱等缺陷. 目前虽有QCVIEW、CF2PS、QC2SKY等第三方绘图工具实现绘图功能,但上述工具已不支持TEQC 2013-03-15以后版本生成的compact3格式结果文件. 因此,利用Python语言,对TEQC的质量检核模块进行可视化设计,编写了一款质量可视化软件TPP(TEQC Plot of Python). 经过软件性能测试分析,该软件能够反映卫星在不同时刻、方位角、高度角的质量检核指标情况. 相似文献