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1.
断裂(裂缝)对油气藏既有破坏又有保存作用。胜利埕岛奥陶系潜山油藏受裂缝控制,非均质性强,勘探目标预测难度大。本文以地震边缘检测为先验信息和启发因子,在自适应地震相干数据体上进行蚂蚁体追踪,精细检测裂缝,弥补了单一相干体检测分辨低的缺陷,获得了与钻井和实际地下情况吻合度更高的裂缝检测结果。对该区的油气勘探起到了指导作用。 相似文献
2.
水声目标识别技术是水声信号处理的重要组成部分,是水声信息获取与水声信息对抗的重要技术支撑。针对水声目标识别时探测数据量大、自动化程度不高、识别效率低下等问题,研究了深度学习在水声目标识别中的应用。首先,介绍了水声目标识别技术的研究现状及当前形势下面临的挑战。然后,对深度学习的网络结构原理及改进型进行了分析,并分别对深度学习在水声声信号识别领域和水声图像信号识别领域的应用现状做了阐述。最后,指出了由于受当前技术条件和水下复杂环境的制约,此方法尚且存在着不足之处。该方法为进一步优化深度学习算法、拓展深度学习技术应用范畴、提升水声目标识别效率提供了参考。 相似文献
3.
论文采用引文分析法,对陆大道院士所著《关于“点-轴”空间结构系统的形成机理分析》一文的349篇引文进行分析,从引文数量、引文作者、发文期刊、研究案例地、学科领域、研究主题、引用动机7个方面,探究“点-轴系统”理论的研究现状。结果表明:自2002年以来,“点-轴系统”理论的引文数量整体呈上升趋势,研究主题聚焦于区域经济和旅游发展;研究案例地以省级和市级中观尺度为主,多为单一型研究区,主要集中在西北丝绸之路经济带、东北辽宁经济圈、西南藏滇川渝、东部长三角四大热点区域;引文质量普遍较高,并且具有多学科交叉应用的特点,但批判性思考和创造性提升相对较少。基于此,论文从拓展研究和实践应用2个角度对“点-轴系统”理论未来发展进行了展望,以期为相关研究提供参考。 相似文献
4.
提出了一种基于锚系垂直阵列的对水下移动目标警戒的方法,论述了基于锚系垂直阵列时频瞬态特性探测和空间相关性探测的原理。利用海洋环境与目标噪声在时-频域与空间上的差异,对水下移动目标探测警戒,探测概率高且计算相对简便。垂直阵列悬挂于锚系潜标的系留缆或直接作为潜标的系留缆,布放机动灵活、适应水深范围广,可用于对水下移动目标的长周期、定点、大范围实时监测。 相似文献
5.
基于CUDA的地震相干体并行算法 总被引:1,自引:0,他引:1
相干体技术在地震勘探资料解释方面得到了广泛的应用,由于相干体技术处理的对象是三维地震数据体,所以算法运算时间较长。为了缩短解释周期,本文充分发挥GPU并行计算优势,对C3相干体算法进行并行化分析。从硬盘读取数据到GPU上计算相干值并写入硬盘的整个过程进行分析,剔除了冗余数据的读取,完成了C3相干体算法的并行化设计与实现。最后分别对串行算法与并行算法进行性能测试,结果表明本文设计的并行算法在保证精度的前提下达到了16倍左右的加速比,对加快地震资料解释具有重要意义。 相似文献
8.
基于2019年中国地震局"一带一路"鹤岗地震台阵勘选资料,分析了勘选测点记录的近震Pg震相和远震P波震相在时间域和频率域的相关性。时间域相关分析结果显示,鹤岗地震台阵场地对近震Pg震相和远震P波震相的最佳监测距离分别约为550 m和1 570 m;频率域相干分析显示,监测远震P波信号的最佳距离约1 570 m,与时间域分析结果一致;近震和远震的最佳监测距离分别对应勘选台阵最内圆和最外圆半径,可作为该台阵布局设计的依据。台阵增益分析显示,勘选台阵对于Pg和P波震相识别具有一定增强作用。 相似文献
9.
在实际地震资料数据中,存在一定的随机噪音和低信噪比的干扰信号,高斯射线束偏移方法对τ-p域坐标图板上所有的能量进行偏移成像,因此导致其偏移成像存在随机噪音情况,干扰了地下构造成像质量基于τ-p域相干性控制束偏移是本文在高斯束偏移方法的基础上,利用了在τ-p倾斜叠加原理图进行的能量相干加权提出的成像方法。该方法采用倾斜叠加前后相干值对比策略,根据倾斜叠加前与沿着t=τ+px进行倾斜叠加能量加权相干后将地震波束的有效能量约束在一定的范围内,倾斜叠加原理图上那些相对振幅较强的样点,意味着为地下同相轴倾斜叠加强点,再经过相干加权,能大大的压制地下随机噪音等,能充分的改善复杂构造区域的成像质量,也通过Marmousi模型引入不同的低信噪比数据和某探区的实际资料进行测试来验证这种方法的正确性和有效性。 相似文献
10.
新一代星载激光雷达卫星ICESat-2首次采用了微脉冲光子计数激光雷达技术,由于单光子探测的灵敏性导致数据在大气和地表下层产生了大量噪声,因此对光子计数激光雷达点云数据实现信号和噪声的分离是开展进一步应用研究的前提和基础。本文选择美国俄勒冈州和弗吉尼亚州2个研究区,采用MATLAS数据,根据光子点云数据的特点构造了12个光子点云特征,对所构造的特征利用随机森林进行变量筛选,用机器学习方法对光子点云进行分类,并将建立好的模型推广到整个研究区。研究结果表明,本文构建的分类器分类总精度达到了96.79%,Kappa系数为0.94,平均生产者精度和用户精度分别为97.1%和96.8%。在相对弱噪声、平坦地形区域和强噪声、复杂地形区域都取得较好的分类结果。本文结果显示了基于少量样本通过机器学习的方法构建模型,可以推广到较大范围区域的光子点云分类应用中。 相似文献