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地下水弥散系数是表征地下水污染质传布的重要参数,为建立地下水水质数学模型所不可缺少。作者近年来对第四系孔隙水与奥陶系基岩裂隙岩溶水,用同位素示踪剂~(131)I进行了多次地下水弥散系数的就地测量工作。文中对野外弥散系数测定工作中发现的问题,进行一些讨论,并例举了二个孔隙水与岩溶水含水层的弥散试验。 相似文献
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最小二乘逆时偏移(LSRTM)通常基于梯度类算法,经过几十次甚至上百次的迭代得到最终的成像剖面,然而常规最小二乘逆时偏移其在迭代过程中,所求梯度通常不做优化处理,导致最小二乘逆时偏移的收敛效率和成像精度不高,并且每次迭代的模型更新处理还需付出1~2次的波场延拓计算代价来获取迭代步长.本文将深度学习中的优化算法QHAdam引入到传统时间域最小二乘逆时偏移计算中,可在付出极小计算代价的前提下,直接获得优化的模型更新量,同时避免了迭代步长的求取.Marmousi模型实验结果显示,相比于常规最小二乘逆时偏移算法,基于QHAdam梯度优化算法的最小二乘逆时偏移其收敛效率和成像精度更高,且由于减少了迭代步长的求取步骤,其也具有更高的计算效率;相对于基于Adam算法最小二乘逆时偏移,本文方法也具有更高的收敛效率和收敛精度. 相似文献
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