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1.
地震数据中存在的多次波影响偏移成像,误导地震资料的解释,因此通常视为相干噪声而被去除.为了对多次波进行智能化衰减,本文提出了一种基于数据增广训练的使用深度神经网络的多次波压制方法.设计的深度神经网络包括卷积编码和卷积解码过程,其中卷积编码过程学习全波场数据中的一次波特征,卷积解码过程利用这些特征来重构一次波并压制多次波和随机噪声.在训练阶段,旋转训练集并在输入数据中加入随机噪声构成增广训练数据集来提升神经网络的抗噪稳定性和泛化性,通过迁移学习让深度神经网络具备跨工区压制多次波的能力.简单模型与Sigsbee2B模型三套模拟数据的实例验证了本文方法在一次波重构和多次波压制中的有效性、稳定性和良好泛化性;一套崎岖海底模型地震物理模拟数据的应用实例表明本文方法具有应用于复杂条件下压制地震多次波的能力. 相似文献
2.
早白垩世岩浆活动对辽东半岛五龙地区金矿形成可能具有明显的制约作用,并可能为含金流体提供了热源及动力.五龙金矿南、北早白垩世三股流岩体和五龙背岩体角闪石-斜长石温压计计算结果表明,这2个岩体角闪石结晶温度为640.8~757.4 ℃,对应岩浆的侵位深度为5.9~9.7 km.角闪石TiO2-Al2O3图解表明,三股流和五龙背岩体岩浆源区为壳幔混源.三股流和五龙背岩体侵位深度的差异表明,晚白垩世晚期至早始新世和晚始新世至渐新世五龙地区发生的两期强烈的差异性隆升和剥露过程使五龙岩体、三股流岩体及五龙背岩体在研究区大面积出露,含金矿脉随着区域性隆升到达近地表.考虑到辽东半岛与胶东半岛的相似构造背景,认为五龙地区具有进一步金矿勘探的价值. 相似文献
3.
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MJMA7.3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
5.
为了研究不同积水深度下若尔盖高原木里薹草(Carex muliensis)叶片的生理生态特征,于2016年4月23日,在若尔盖县喀哈尔乔县级湿地自然保护区内,将生长着木里薹草的原状土柱移栽至若尔盖湿地国家级自然保护区管理局实验场的木箱内,使木里薹草继续生长;设置3种模拟积水深度,分别为20 cm、10 cm和0 cm(无积水),于2019年6月30日、7月16日和8月1日,测定各积水深度下木里薹草叶片的光合气体交换参数、叶绿素荧光参数和生长指标。研究结果表明,随着积水变浅至无积水,3个观测日的木里薹草叶片的净光合速率、气孔导度和蒸腾速率都显著减小(n=5,p0.05),而胞间CO2浓度显著增大(n=5,p0.05);积水深度变化对木里薹草叶片的最小荧光产量、PSⅡ反应中心最大光化学效率和碳稳定同位素δ13C值无显著影响;随着积水变浅至无积水,木里薹草叶片的光化学猝灭系数和电子传递量子效率也减小,非光化学猝灭系数增大;随着积水变浅至无积水,木里薹草的株高变矮,叶长变短。 相似文献
6.
为研究高压水射流切割、破碎南海天然气水合物储层的过程,采用著名的LS—DYNA显示动力分析有限元程序,对淹没状态下,水射流破碎海底含水合物沉积物过程进行数值模拟研究,研究了不同射流速度对高压水射流作用下含水合物沉积物破碎效果的影响规律。随着射流速度的增大,冲蚀深度逐渐增大,两者呈线性递增关系。含水合物沉积物冲蚀体积是轴向冲蚀与径向冲蚀共同作用的结果,射流速度越大,对含水合物沉积物的轴向与径向冲蚀作用增强,加大了含水合物沉积物冲蚀体积递增速率。 相似文献
7.
《测绘科学技术学报》2018,(6)
随着基于深度学习的算法在计算机视觉领域中的应用不断拓展,GOTURN(Generic Object Tracking Using Regression Networks)算法是第1个满足目标跟踪实时性要求的深度学习算法(达到100 fps),但是该算法的跟踪精度有待提高。针对此问题,采用基于运动估计的卡尔曼滤波算法与基于卷积神经网络的深度学习算法相结合的方法,将卡尔曼滤波算法融入GOTURN算法进行目标跟踪。为了验证该算法的有效性,在ILSVRC2014数据集和ALOV300++数据集中进行了训练和评估。实验结果表明,该算法不仅能够满足目标跟踪的实时性要求,而且能够提高线性系统的跟踪精度。 相似文献
8.
《测绘科学技术学报》2018,(6)
监控视频的多目标跟踪是视频智能分析的热点研究内容,其中目标的检测是目标跟踪的基础,精度高、速度快的目标检测器对于后续的实时分析任务尤为重要。提出一种针对监控视频的基于差分筛选的YOLOv2目标检测算法,采用差分算法筛选无前景目标帧及设置重叠度量阈值进行跨帧检测,改善了YOLOv2作为检测方法用于监控视频多目标跟踪任务时速度过慢的不足,同时高精度的检测结果有利于下一步多目标跟踪任务的顺利完成。利用NPLR监控视频数据集对YOLOv2目标检测算法进行了测试,并将该方法与可变型部件模型DPM进行了比较。结果表明,差分YOLOv2方法在精度上高出DPM方法0.304 6,检测时间快了26倍左右,验证了该算法的有效性。 相似文献
9.
10.