循环神经网络在雷达临近预报中的应用          下载免费PDF全文

韩丰  龙明盛  李月安  薛峰  王建民 《应用气象学报》2019,30(1):61-69

该文将循环神经网络（recurrent neural network,RNN）应用于雷达临近预报。使用预测循环神经网络（predictive RNN）架构,利用雷达历史组合反射率因子建模,给出雷达组合反射率因子未来1 h的预报结果。预测循环神经网络的核心是在长短时记忆单元（long short-term memory,LSTM）中增加时空记忆模块,能够提取雷达回波不同尺度的空间特征,配合循环神经网络架构,可以有效解决反射率因子预测问题。北京大兴雷达和广州雷达长时间序列的独立检验结果和2个强对流天气个例检验结果表明:该方法和传统的基于交叉相关法的1 h雷达外推临近预报相比,在20 dBZ和30 dBZ检验项目内,临界成功指数（CSI）可以提升0.15~0.30,命中率（POD）提高0.15~0.25,虚警率（FAR）降低0.15~0.20,该方法对反射率因子强度变化有一定预报能力。  相似文献   

巴基斯坦北部小喜马拉雅区Abbottabad组Sirban段寒武纪小壳化石的首次发现及其地层学意义（英文）     

Shehryar Ahmed  潘兵  Malik Muhammad Saud Sajid Khan  李国祥  Muhammad Qasim  罗翠  孙晓娟  朱茂炎 《地层学杂志》2023,(3):339-352

小壳化石是寒武系纽芬兰统年代地层划分和全球对比的主要生物地层学依据。长期以来,喜马拉雅西侧的巴基斯坦北部寒武纪早期小壳化石的发现较为零星,导致该地区埃迪卡拉纪与寒武纪过渡期地层序列的划分缺乏统一认识,相关地层时代归属十分不清晰。在第二次青藏科考任务的支持下,作者对巴基斯坦北部隶属于小喜马拉雅区的Hazara盆地东部前寒武纪与寒武纪过渡期地层Hazara组、Kakul组、Abbottabad组和Hazira组开展详细研究,首次在Kalu-di-Bandi剖面Abbottabad组Sirban段顶部硅磷质白云岩中发现了寒武纪纽芬兰世幸运期小壳化石组合。该小壳化石组合属种相对丰富,含有Anabarites trisulcatus、Protohertzina anabarica、Conotheca subcurvata、Hexangulaconularia formosa、Olivooides multisulcatus、Maikhanella pristinis、Lopochites latazonalis、Siphogonuchites sp.及Spirellus columnaris等分...  相似文献   

火成岩岩石薄片智能识别及分类方法     

曹蒙  王志章  李冰涛  曲康  裴升杰  贾小玉 《地质论评》2023,69(2):2023020001-2023020001

在油气勘探、评价及开发中,岩性识别和薄片鉴定是十分重要的基础工作,准确的薄片识别结果可以为勘探和开发提供可靠的依据。传统的人工判定方法或实验室分析方法具有主观性强、效率低、自动化程度低等问题。目前基于内容的智能图像识别技术在准确性和具体应用方面还面临着许多难题。论文基于国内外相关研究成果与油气勘探与开发中岩芯薄片图像的特点及要求,设计并研制成功薄片图像自动识别系统和薄片智能鉴定系统。利用图像梯度分布和色彩分析进行火成岩岩石薄片智能分类,对所有像素进行类别划分进而得到整体的鉴定结果,实现了省时、高效、高精度的薄片智能鉴定成果。  相似文献   

来自大别山深成侵入岩图像深度迁移学习的可解释性研究     

陈忠良  袁峰  李晓晖  郑超杰 《地质论评》2023,69(3):2023030017-2023030017

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   

基于A- CGAN的深反射地震数据随机噪声压制方法研究     

韩建光  王卿  许媛  刘志伟 《地质论评》2023,69(4):2023040015-2023040015

基于深度学习的地震数据噪声压制方法是当前地震数据去噪处理的重要方向。深度学习方法突破了传统滤波处理的局限,在对常规地震数据的噪声压制中表现出效率高、信噪分离效果好的特点。但针对深部弱有效反射数据,当前的深度学习方法特征提取能力有限,难以取得较好的去噪效果。笔者等结合深反射地震数据特点,针对当前深度学习噪声压制方法在特征提取及对数据集依赖上的局限,提出了基于注意力循环生成对抗网络(Attention Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,A- CGAN)的深反射地震数据随机噪声压制方法。借助循环一致生成对抗网络(Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,Cycle- GAN)的域映射思想,降低对数据集的要求。为了构建适用于深反射地震数据的去噪网络,从3个方面对Cycle- GAN进行改进：在Cycle- GAN的生成器（去噪器）中加入残差结构和注意力机制,用于加深网络深度和提高其特征提取能力;在Cycle- GAN的鉴别器中使用块判决,提高鉴别精度和准确度;在损失函数部分加入感知一致性损失函数,提升网络模型恢复纹理细节信息的能力。通过合成地震数据和实际深反射地震数据测试,验证了优化算法的有效性,体现了良好的应用价值。  相似文献   

灰质背景下浊积岩储层预测关键技术研究——以NZ地区N872块为例     

隋明阳 《地质论评》2023,69(Z1):291-292

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基于长短期记忆神经网络的实时地震烈度预测模型     

胡进军  丁祎天  张辉  靳超越  汤超 《地球科学》2023,(5):1853-1864

实时烈度预测可在破坏性地震波到达前,根据P波估计地震可能造成的最大影响.预警对象可以采取措施,降低可能造成的损失.P波位移幅值是一种有效估计地震动峰值的参数,然而单个或多个参数难以全面表征地震动中的信息.同时,参数的计算需要确定时间窗大小,无法实现连续预测.为了解决上述问题,提出了一种基于长短期记忆网络的实时地震烈度预测模型.基于2010-2021年K-NET数据构建模型,并选取2022年3月M_JMA7.3地震事件作为案例验证模型.结果表明,P波到达后可以在记录的每个时间步预测烈度,P波到达3 s时在测试集中准确率为96.47%.提出的LSTM模型改善了烈度预测的准确性和连续性,可为地震预警、应急响应等提供科学依据.  相似文献   

基于卷积神经网络的磁异常反演     

薛瑞洁  熊杰  张月  王蓉 《现代地质》2023,37(1):173-183

针对传统反演方法存在的初始模型依赖、计算时间较长等问题,提出一种基于卷积神经网络的磁异常反演方法。该方法首先设计大量磁异常体模型,进行正演模拟产生样本数据集;接着借鉴经典的卷积神经网络VGG-13设计了一种全新的VGG磁异常反演网络(VGGINV);然后使用样本数据集训练该网络,并优化网络参数;最后对理论模型和实测数据进行反演实验。实验结果表明,该方法可以准确地反演出磁异常体的位置和磁化强度,具有较强的学习能力和一定的泛化能力,能有效解决磁异常数据反演问题。  相似文献   

河南灵宝董家埝银矿床流体包裹体特征及矿床成因     

刘畅  张参辉  张鑫  纵瑞 《物探与化探》2023,(2):343-352

董家埝银矿位于小秦岭南缘,受小河断裂的次级构造控制,是小秦岭南带首次发现的大型贵金属矿床。矿床的热液成矿期分为3个阶段：石英—黄铁矿阶段(Ⅰ)、石英—多金属硫化物阶段(Ⅱ)和石英—碳酸岩化阶段(Ⅲ),其中石英—多金属硫化物阶段为主要成矿阶段。矿体主要发育气液两相包裹体(W型)、含CO₂包裹体(C型)及纯CO₂包裹体(PC型)3种类型,石英—黄铁矿阶段主要发育C型、W型和少量PC型包裹体,石英—多金属硫化物阶段主要发育W型和少量C型包裹体。第Ⅰ及第Ⅱ成矿阶段的石英流体包裹体的均一温度范围分别为151～270℃和126～240℃,且呈降低趋势;盐度范围分别为3.8%～22.42%NaCleqv和4.16%～20.48%NaCleqv,整体变化不大,属于低盐度环境;CO₂由富转贫。估算成矿压力为22.08～76.6 MPa,成矿深度3.77～7.13 km,矿床类型为低盐度中低温中深成热液型银矿床。  相似文献   

基于滑坡破坏模式分析的易发性评价——以三峡库区首段泄滩河左岸为例     

朱宇航  黄海峰  殷坤龙  郭子正  郭飞  赖鹏 《中国地质灾害与防治学报》2023,(2):156-166

三峡库区首段发育有大量岩质滑坡,其中很多灾害点极具隐蔽性且目前并未被查明。文中以三峡库区首段泄滩河左岸为研究区,以区内唯一破坏的卡门子湾顺层岩质滑坡为例,在分析其成因机制的基础上归纳总结了该地区顺层岩质滑坡的破坏模式,并以此确定了高程、坡度、坡向、起伏度、平面曲率、剖面曲率、地层岩性、距河流距离及距道路距离共9个评价指标因子及疑似滑坡隐患点,将这些灾害隐患点作为滑坡样本,运用ALSA模型开展研究区的滑坡易发性分区,最后采用ROC曲线及现场复查等方法验证评价结果的可靠性。预测结果表明：研究区内顺层岩质滑坡的极高易发区和较高易发区大致呈面状分布,主要集中在岩性为侏罗系中统上沙溪庙组紫红色泥岩夹砂岩和西北坡向的近库岸地区。现场验证发现易发分区结果与滑坡破坏模式分布规律较吻合,表明基于滑坡破坏模式选择滑坡样本得到的滑坡易发性结果在整体上也能反映研究区滑坡概率空间分布规律,在缺乏准确滑坡样本时可作为一种替补方案。上述研究结果为基于滑坡破坏模式选取滑坡样本开展易发性评价工作提供了理论支持和科学依据。  相似文献