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地震储层预测是油气勘探的重要组成部分,但完成该项工作往往需要经历多个环节,而多工序或长周期的研究分析降低了勘探效率.基于油气藏分布规律及其在地震响应上所具有的特点,本文引入卷积神经网络深度学习方法,用于智能提取、分类并识别地震油气特征.卷积神经网络所具有的强适用性、强泛化能力,使之可以在小样本条件下,对未解释地震数据体进行全局优化提取特征并加以分类,即利用有限的已知含油气井段信息构建卷积核,以地震数据为驱动,借助卷积神经网络提取、识别蕴藏其中的地震油气特征.将本方案应用于模型数据及实际数据的验算,取得了预期效果.通过与实际钻井信息及基于多波地震数据机器学习所预测结果对比,本方案利用实际数据所演算结果与实际情况有较高的吻合度.表明本方案具有一定的可行性,为缩短相关环节的周期提供了一种新的途径. 相似文献
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Coffee berry necrosis is a fungal disease that, at a high level, significantly affects coffee productivity. With the advent of surface mapping satellites, it was possible to obtain information about the spectral signature of the crop on a time scale pertinent to the monitoring and detection of plant phenological changes. The objective of this paper was to define the best machine learning algorithm that is able to classify the incidence CBN as a function of Landsat 8 OLI images in different atmospheric correction methods. Landsat 8 OLI images were acquired at the dates closest to sampling anthracnose field data at three times corresponding to grain filling period and were submitted to atmospheric corrections by DOS, ATCOR, and 6SV methods. The images classified by the algorithms of machine learning, Random Forest, Multilayer Perceptron and Naive Bayes were tested 30 times in random sampling. Given the overall accuracy of each test, the algorithms were evaluated using the Friedman and Nemenyi tests to identify the statistical difference in the treatments. The obtained results indicated that the overall accuracy and the balanced accuracy index were on an average around 0.55 and 0.45, respectively, for the Naive Bayes and Multilayer Perceptron algorithms in the ATCOR atmospheric correction. According to the Friedman and Nemenyi tests, both algorithms were defined as the best classifiers. These results demonstrate that Landsat 8 OLI images were able to identify an incidence of the coffee berry necrosis by means of machine learning techniques, a fact that cannot be observed by the Pearson correlation. 相似文献
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针对无人机影像深度学习分类方法缺乏现状,本文利用深度学习理论卷积神经网络方法对无人机影像进行了分类。该法首先抽取无人机影像作为训练集和检验集,然后建立一个2个卷积层-池化层的卷积神经网络模型进行深度学习,通过设定参数并运行模型实现无人机影像分类。实验表明,本文提出的方法可完成较复杂地区无人机影像分类,其分类精度与支持向量机方法相当,为无人机遥感影像分类提供了一个崭新的技术视点。 相似文献
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文章基于2013—2019年度海洋科学技术奖,运用计量统计、社会网络分析等研究方法,探究海洋科学技术奖获奖成果计量特征、学科分布、获奖机构及其科研合作关系等,直观揭示海洋科学技术奖所构成的科研合作范式、科研合作网络结构等,以期为海洋科研管理、科技创新和学科建设等提供科学参考。研究表明:整体上,海洋科学技术奖获奖成果呈逐年递增趋势,一等奖与二等奖的获奖等级比值呈下降趋势;学科划分上,获奖成果主要隶属于“海洋科学”学科,又以海洋生物学、海洋装备与设备、海洋化学和物理海洋学为主体;获奖机构方面,海洋科学技术奖已奖励包括中国海洋大学和中国科学院海洋研究所等涉海类高校和科研院所在内的各类海洋科技创新主体285家,分布在山东、浙江、广东、上海、北京、江苏等19个省(市、自治区);科研合作方面,海洋科学技术奖获奖核心机构所构建的科研合作关系紧密,以自然资源部第二海洋研究所的中心度最高,中国海洋大学的中间中心度最高,其控制该科研合作网络中其他机构之间沟通交流的力度最大。 相似文献
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Aubry Vanderstraeten Steeve Bonneville Stefania Gili Jeroen de Jong Wendy Debouge Philippe Claeys Nadine Mattielli 《Geostandards and Geoanalytical Research》2020,44(2):307-329
Atmospheric dust is an integral component of the Earth system with major implications for the climate, biosphere and public health. In this context, identifying and quantifying the provenance and the processes generating the various types of dust found in the atmosphere is paramount. Isotopic signatures of Pb, Nd, Sr, Zn, Cu and Fe are commonly used as sensitive geochemical tracers. However, their combined use is limited by the lack of (a) a dedicated chromatographic protocol to separate the six elements of interest for low‐mass samples and (b) specific reference materials for dust. Indeed, our work shows that USGS rock reference materials BHVO‐2, AGV‐2 and G‐2 are not applicable as substitute reference materials for dust. We characterised the isotopic signatures of these six elements in dust reference materials ATD and BCR‐723, representatives of natural and urban environments, respectively. To achieve this, we developed a specific procedure for dust, applicable in the 4–25 mg mass range, to separate the six elements using a multi‐column ion‐exchange chromatographic method and MC‐ICP‐MS measurements. 相似文献
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在对渤海滨州贝壳堤岛的自由生活海洋线虫进行分类和多样性研究中,发现2个我国新纪录种并进行了描述。其中,澳洲深咽线虫Bathylaimus australis Cobb,1894主要特征为:头刚毛长约20μm,分为4节,顶端膨大;前口腔大,无齿,后口腔小,具小齿;化感器双环形,位于口腔中部位置;交接刺细长,稍向腹面弯曲,近端膨大呈头状,长32-37μm;引带宽大,肾形,长36-40μm,末端角质化,渐尖。古氏努朵拉线虫Nudora gourbaultae Vincx,1989主要特征为:体表具12列纵向排列的V型装饰;第二体环较宽,头刚毛11-15μm(为头颈的67%-81%);化感器圆形,直径4-6μm(为相应体径的29%-38%),位于第二体环上;具双咽球;交接刺细长,弯曲呈S型,长为肛径的1.3-1.5倍;引带等于或长于交接刺,镰刀型,无肛前辅器。 相似文献
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守初心耕海探洋七十载担使命披风踏浪砥砺行——中国科学院海洋研究所70年发展纪实 总被引:1,自引:0,他引:1
中国科学院海洋研究所是新中国第一个专门从事海洋科学研究的国立科研机构,她的70年光辉历程是我国海洋科技事业从无到有、从弱到强的发展缩影,是新中国海洋科学调查研究自主创新发展历程的真实写照。本文简要介绍中国科学院海洋研究所的主要发展历程,回顾70年来取得的主要科技成就,并围绕新形势下建设海洋大科学研究中心等改革发展举措,讨论和展望研究所的未来发展。 相似文献
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海雾气象条件下船只高精度检测识别面临较大困难,传统的目标识别、定位方法效果差强人意。作者围绕海雾气象条件下不同类型船只的实时检测问题,提出一种基于YOLOv3深度学习的实时海上船只检测新思路。首先构建清晰图片和模糊图片(海雾、雨)的判别方法,实现图片清晰度分类处理;其次为提高海雾气象条件下海上船只的实时检测精度,消除海雾遮挡对目标识别的影响,运用暗通道先验去雾方法对含有海雾的图像实行去雾;最后基于YOLOv3深度学习算法对精细处理后的图像进行船只实时检测。实验结果表明该方法能够在海雾气象条件下高效、准确地检测到船只,对海上复杂环境条件下的船只实时检测研究具有一定的理论指导意义。 相似文献