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基于钻井、岩心样品等分析资料,对川南地区上二叠统龙潭组页岩气成藏条件进行了系统分析,认为该区上二叠统龙潭组页岩主要形成于海陆过渡沉积相,页岩厚度较大(20~120m),富含有机质,有机质丰度高(TOC为0.85%~35.7%,平均7.51%),有机质类型主要为Ⅲ型,热演化程度达高一过成熟(Ro为1.95%~2.4%,平均2.22%),利于干气生成;页岩富含脆性矿物和黏土,微米级孔隙比较发育,利于吸附气赋存。与成功勘探开发页岩气的北美页岩相比,川南地区龙潭组页岩有利于干气的生成及赋存,综合分析提出了泸州—自贡—宜宾、女基井—潼南—高科井2个区块为页岩气富集有利区。 相似文献
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格网编码与经纬度间的转换效率是影响格网应用的关键因素。现有转换算法难以满足海量空间大数据的实时计算与分析需求,效率有待提升。为此,该文提出一种改进的DQG格网编码与经纬度高效转换算法:首先,引入二进制DQG格网编码代替四进制编码;然后,根据DQG格元的分布特征推导出格元行号和经度差的关系,以此改进格元列号的计算过程;最后,使用查找表进行Morton码的编码和解码,以提高转换效率。实验结果表明,该文提出的DQG格网编码与经纬度转换算法的平均效率分别是四进制DQG、单层二维SDZ算法的20.15倍和4.58倍,基本满足海量格网数据的实时转换与计算需求,为海量空间大数据的高效计算与分析奠定了基础。 相似文献
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点模式及其趋同研究是揭示地学现象的产生、发展与演变,量化空间相似性分布、诠释空间分布成因的重要方式。目前,点模式研究侧重于已知频率与随机分布的一元独立性检验、距离测度下单观测值的二元相关性分析,而针对集聚过程相关性,空间拓扑与非拓扑邻近、综合多观测值的点模式趋同量化研究顾及不足。据此,以空间邻近性聚类、局部相关的多指标评价为切入点,本文提出了一种Voronoi邻近关系支持下的点模式趋同提取方法。首先,以Voronoi邻近相关表集聚算法剖分出空间独立性点模式;其次,依据Voronoi邻近关系指数测度、样本分布均值与分布方差的趋同假设,使用拉普拉斯平滑算子评价趋同度;最后,依据λ截矩阵,提取出Voronoi邻近、非Voronoi邻近关系支持下的强趋同点模式。试验以云南省腾冲市居民点数据为算例,经与点模式构建的聚类方法对比、趋同度计算与强趋同提取,验证了该方法的可行性与有效性。 相似文献
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针对低频(采样间隔大于1min)轨迹数据匹配算法精度不高的问题,提出了一种基于强化学习和历史轨迹的匹配算法HMDP-Q,首先通过增量匹配算法提取历史路径作为历史参考经验库;根据历史参考经验库、最短路径和可达性筛选候选路径集;再将地图匹配过程建模成马尔科夫决策过程,利用轨迹点偏离道路距离和历史轨迹构建回报函数;然后借助强化学习算法求解马尔科夫决策过程的最大回报值,即轨迹与道路的最优匹配结果;最后应用某市浮动车轨迹数据进行试验。结果表明:本文算法能有效提高轨迹数据与道路匹配精度;本算法在1min低频采样间隔下轨迹匹配准确率达到了89.2%;采样频率为16min时,该算法匹配精度也能达到61.4%;与IVVM算法相比,HMDP-Q算法匹配精度和求解效率均优于IVVM算法,16min采样频率时本文算法轨迹匹配精度提高了26%。 相似文献
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对Android操作系统以及百度地图Android SDK做了的简单介绍,设计了地图服务应用程序的整体流程,并按照设计流程在Android智能手机平台上实现了地图浏览、自我定位、路径规划等功能模块。程序运行结果表明,该地图服务程序界面友好、定位准确、加载流畅,基本上满足了用户的地图服务需求,具有一定的实用价值。 相似文献
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以北京市为研究区域,联合使用光学遥感数据和雷达数据,对植被覆盖区地表土壤水分进行反演研究。在利用同期光学数据提取出归一化水分指数(normalized differential water index,NDWI)之后,利用water-cloud模型去除植被层在土壤水分后向散射中的贡献,然后考虑到地表粗糙度,在构建后向散射数据库的基础上分别利用HH和HV极化方式的后向散射系数构建土壤水分反演模型,并对反演结果进行对比研究。结果表明,采用HH极化方式反演土壤水分的均方根误差为0.044,相对误差为15.5%;采用HV极化方式反演土壤水分的均方根误差为0.057,相对误差为20.3%;相比而言,HH极化的反演效果更好。 相似文献
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针对离散粒子群优化算法在进行端元搜索时易陷入局部最优值等缺陷,提出了混沌机制扰动下的离散粒子群优化的端元提取算法(CDPSO-EE)。研究了混沌理论特有的随机性、遍历性以及对初始值敏感性等特点,将混沌理论引入到DPSO端元提取算法的初始化阶段,优化了初始种群质量;将混沌变量附加到粒子自身历史最优位置获得扰动新位置,对比混沌扰动前后粒子所在位置的适应度函数值,选择最优位置为粒子新的位置,让粒子有能力跳出局部最优值。结果表明CDPSO-EE在高光谱影像端元提取方面具有更好的端元提取质量。 相似文献