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针对水下地形测量仿真器中的多波束测深结果仿真环节中,对海量已知水深点云数据进行处理时存在的检索效率低、内存占用大的问题,设计了一种基于四叉树的数据处理方案。以四叉树数据结构并采用序列化方式存储索引文件,提高点云数据的检索效率;通过内存映射的方法读取海量点云数据,减少内存占用。数据实验表明:相对于常见的遍历检索,在检索点云数不超过总点云数的约四分之三时,四叉树水深点云检索效率提高了1倍以上;在检索点云数越少,总点数云越多时,四叉树水深点云检索的效率最多可提升30倍以上。基于四叉树的数据处理算法可有效地提高点云数据的检索效率,适合于多波束测深结果仿真过程中的海量点云数据的处理。 相似文献
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碳酸盐岩溶蚀作用是指流动的侵蚀性流体与碳酸盐岩之间相互作用的过程及由此产生的结果,从地表到深埋藏地层中均可发生。碳酸盐岩溶蚀模拟实验是指通过模拟地层环境来再现碳酸盐岩溶蚀作用的过程和结果,是研究碳酸盐岩储层规模溶蚀有利条件和分布规律的重要方法。中国石油集团碳酸盐岩储层重点实验室自主研发高温高压溶解动力学模拟装置,最终建成由岩石内部溶蚀、岩石表面溶蚀和高温高压原位可视化检测组成的碳酸盐岩溶蚀模拟实验技术。利用高温高压溶解动力学模拟实验装置,开展了碳酸盐岩埋藏溶蚀温度窗口和孔隙演化样式的实验研究,取得2个方面的认识:①高盐度流体背景模拟实验表明,随着温度增加,碳酸盐岩的溶蚀量具有缓慢下降—缓慢上升—快速下降的特征,由于地层水两种相反离子效应的作用,在80~110℃范围内存在一个有利于碳酸盐岩溶蚀的温度窗口;②通过粒间孔隙型、晶间孔隙型、溶蚀孔洞型、鲕模孔隙型和格架孔隙型5种碳酸盐岩溶蚀模拟的对比实验,认识到连通孔隙是埋藏溶蚀发生的先决条件和有利区域,碳酸盐岩内部组构差异会进一步加剧储集空间在孔、洞和缝组合上的复杂性。 相似文献
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一套完备的深空拍摄系统,一般包含相机、光学系统(镜头或望远镜)、赤道仪、导星设备与电脑。具体来说,三脚架与赤道仪支撑起所有的拍摄设备,并负责自动跟踪、自动寻星(Goto)与导星的执行。光学系统上装有相机与导星设备,并通过鸠尾板与赤道仪连接。电脑可以控制赤道仪的指向与相机的曝光,并且发出导星指令。 相似文献
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虚拟地理环境对人类理解、探索地理现象以及发现地理现象之间的联系起到很重要的作用。在基于VR技术的虚拟地理环境中更高效,更自然的交互对虚拟地理环境系统的可用性以及理解、探索地理现象的效率至关重要。当前,人机交互中更自然便捷的交互依赖于动作捕捉技术,而现有的基于单种捕捉模式的动作捕捉方式,易受到遮挡、定位漂移等的影响,捕捉精度受到限制,并只能捕捉单个人的动作,不能满足虚拟地理环境对动作捕捉技术提出的特殊需求。针对单种模式的动作捕捉设备应用于虚拟地理环境受到的限制,本文分析了虚拟地理环境系统中的交互需求以及其对动作捕捉技术提出的特殊需求,创新性的提出了一种基于多种动作捕捉模式以捕捉多人动作的方法。本文方法集中于如何融合基于多种模式的多台设备的动作数据,描述了多人动作捕捉框架及其涉及到的技术,在动作捕捉效果上具有明显提升,能够捕捉多人动作,并开发了原型系统对此方法进行了验证。 相似文献
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米氏凯伦藻(Karenia mikimotoi)近年在我国福建、浙江和广东沿海经常形成赤潮,其赤潮不仅影响到海洋生态系统的稳定,也严重威胁到水产养殖以及人类生命健康安全。本论文以米氏凯伦藻为研究对象,建立了米氏凯伦藻细胞表面膜蛋白质荧光标记技术和细胞膜蛋白质提取方法,运用荧光差异凝胶电泳技术(2-DDIGE)对膜蛋白质进行了分析,并研究了米氏凯伦藻的膜蛋白质组及其对环境温度变动的响应。实验共鉴定到44个细胞表面膜蛋白,其中有效注释27个,主要为转运蛋白、HSP70蛋白家族和捕光蛋白等。米氏凯伦藻在20°C条件下的细胞生长和光合作用要明显好于16°C和12°C,但16°C和12°C条件下的差别不大,表明低温限制了米氏凯伦藻的生长。当米氏凯伦藻从12°C快速转移至16°C和20°C时,藻细胞密度和光合作用效率短时间迅速降低,但细胞很快即适应温度变化。细胞膜上的转运蛋白和光合作用蛋白在其适应温度变化中起着重要作用。 相似文献
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长腹剑水蚤属(Oithona)是广泛分布于海洋近岸和外海海域的中小型桡足类中最为丰富的类群之一,由于个体小且形态差异微小,通过传统的形态学分类法对其进行准确鉴定难度较大。本文对南海分布的长腹剑水蚤属内的5个种,即瘦长腹剑水蚤(O.tenuis)、羽长腹剑水蚤(O.plumifera)、刺长腹剑水蚤(O.setigera)、伪长腹剑水蚤(O.fallax)和长刺长腹剑水蚤(O.longispina)线粒体COⅠ基因序列以及DNA数据库中长腹剑水蚤属其他地区种类COⅠ基因序列进行比较分析,使用ABGD (Automatic Barcode Gap Discovery)和GMYC (Generalized Mixed Yule Coalescent)模型进行物种界定,分析种间种内遗传距离,并构建系统进化关系。结果显示ABGD和GMYC模型均可以很好地对长腹剑水蚤进行种类划分;种内遗传距离为0.0%~1.6%,种间遗传距离为17.7%~44.5%(Kimura 2-parameter双参数模型),表明种间出现较高的分化;贝叶斯系统树和最大似然树进化树结果均表明,简长腹剑水蚤(O.simplex)与其他种类相距较远,羽长腹剑水蚤和拟长腹剑水蚤(O.similis)中存在隐种的分化,分别是我国南海海域和地中海的羽长腹剑水蚤以及朝鲜海峡和北海的拟长腹剑水蚤,种间遗传距离分别为18.6%、22.9%。 相似文献