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1.
We propose to adopt a deep learning based framework using generative adversarial networks for ground-roll attenuation in land seismic data. Accounting for the non-stationary properties of seismic data and the associated ground-roll noise, we create training labels using local time–frequency transform and regularized non-stationary regression. The basic idea is to train the network using a few shot gathers such that the network can learn the weights associated with noise attenuation for the training shot gathers. We then apply the learned weights to test ground-roll attenuation on shot gathers, that are not a part of training input to obtain the desired signal. This approach gives results similar to local time–frequency transform and regularized non-stationary regression but at a significantly reduced computational cost. The proposed approach automates the ground-roll attenuation process without requiring any manual input in picking the parameters for each shot gather other than in the training data. Tests on field-data examples verify the effectiveness of the proposed approach. 相似文献
2.
以云南省红河州元阳县哈尼梯田核心区域2个典型的旅游村寨(大鱼塘村和普高老寨)为例,对两村寨利益相关者从网络凝聚性、网络互惠性、网络核心边缘、网络传递性、网络经纪人等5个方面展开关系数据分析,结果显示:1)大鱼塘村压力集团内部、压力集团与社区、企业与政府之间的利益关联性和联系的紧密性不足;2)两村当地政府和压力集团与社区之间的互惠性低于整体平均互惠性;3)两村利益网络中边缘结构较核心结构更加明显,这导致了利益关系的不平衡;4)两村当地政府利益集团传递性相对较低,当地社区传递性最高;5)两村中利益集团间缺少部分协调人、守门人、代理人、联络人等角色。最后提出相应建议:1)提升哈尼梯田利益关系由弱利益关系转变为强利益关系,改变利益集团间核心边缘利益关系格局;2)进一步加强各利益集团内部及之间的关联性;3)加强以企业和政府机构为顶点的组间利益传递,让利益流动逐步打破哈尼梯田利益集团之间的核心边缘关系结构;4)重点加强社区在利益关系网络中的参与机会与权力,对社区进行增权;5)利益集团内部要重点培育协调人和顾问角色,利益集团之间要重点培育企业与政府、社区、压力集团之间的守门人、代理人和联络人角色,以及社区与政府和企业之间的守门人、代理人角色。 相似文献
3.
Journal of Geographical Sciences - The Interconnected River System Network (IRSN) plays a crucial role in water resource allocation, water ecological restoration and water quality improvement. It... 相似文献
4.
Ye Hong 《International journal of geographical information science》2019,33(8):1569-1587
An in-depth analysis of the urban road network structure plays an essential role in understanding the distribution of urban functional area. To concentrate topologically densely connected road segments, communities of urban roads provide a new perspective to study the structure of the network. In this study, based on OpenStreetMap (OSM) roads and points-of-interest (POI) data, we employ the Infomap community detection algorithm to identify the hierarchical community in city roads and explore the shaping role roads play in urban space and their relation with the distribution of urban functional areas. The results demonstrate that the distribution of communities at different levels in Guangzhou, China reflects the urban spatial relation between the suburbs and urban centers and within urban centers. Moreover, the study explored the functional area characteristics at the community scale and identified the distribution of various functional areas. Owing to the structure information contained in the identification process, the detected community can be used as a basic unit in other urban studies. In general, with the community-based network, this study proposes a novel method of combining city roads with urban space and functional zones, providing necessary data support and academic guidance for government and urban planners. 相似文献
5.
6.
7.
地震储层预测是油气勘探的重要组成部分,但完成该项工作往往需要经历多个环节,而多工序或长周期的研究分析降低了勘探效率.基于油气藏分布规律及其在地震响应上所具有的特点,本文引入卷积神经网络深度学习方法,用于智能提取、分类并识别地震油气特征.卷积神经网络所具有的强适用性、强泛化能力,使之可以在小样本条件下,对未解释地震数据体进行全局优化提取特征并加以分类,即利用有限的已知含油气井段信息构建卷积核,以地震数据为驱动,借助卷积神经网络提取、识别蕴藏其中的地震油气特征.将本方案应用于模型数据及实际数据的验算,取得了预期效果.通过与实际钻井信息及基于多波地震数据机器学习所预测结果对比,本方案利用实际数据所演算结果与实际情况有较高的吻合度.表明本方案具有一定的可行性,为缩短相关环节的周期提供了一种新的途径. 相似文献
8.
文章基于2013—2019年度海洋科学技术奖,运用计量统计、社会网络分析等研究方法,探究海洋科学技术奖获奖成果计量特征、学科分布、获奖机构及其科研合作关系等,直观揭示海洋科学技术奖所构成的科研合作范式、科研合作网络结构等,以期为海洋科研管理、科技创新和学科建设等提供科学参考。研究表明:整体上,海洋科学技术奖获奖成果呈逐年递增趋势,一等奖与二等奖的获奖等级比值呈下降趋势;学科划分上,获奖成果主要隶属于“海洋科学”学科,又以海洋生物学、海洋装备与设备、海洋化学和物理海洋学为主体;获奖机构方面,海洋科学技术奖已奖励包括中国海洋大学和中国科学院海洋研究所等涉海类高校和科研院所在内的各类海洋科技创新主体285家,分布在山东、浙江、广东、上海、北京、江苏等19个省(市、自治区);科研合作方面,海洋科学技术奖获奖核心机构所构建的科研合作关系紧密,以自然资源部第二海洋研究所的中心度最高,中国海洋大学的中间中心度最高,其控制该科研合作网络中其他机构之间沟通交流的力度最大。 相似文献
9.
基于神经网络的页岩微纳米孔隙微结构分析的正则化和最优化方法 总被引:1,自引:1,他引:0
页岩气成藏机理与页岩内部孔隙结构紧密相关,对页岩孔隙结构的研究成为页岩气勘探开发技术中至关重要的一环。页岩内部不同结构体组分对X-射线的吸收能谱不一样,这样就导致观测数据是由不同页岩组分衰减不同波段的X-射线构成的。经过对CT图像分割,能够获得页岩微孔结构的图像,尤其是获得有机质中孔隙类别、形状、尺寸、空间分布、连通特性。本文利用同步辐射X射线扫描重构的页岩CT数据,研究并设计基于多能CT图像的神经网络图像分割技术和算法,以期得到页岩体三维结构特征及空间分布,可以为建立有机质种类和无机矿物组成与微纳孔隙特征的联系以及最终实现页岩气的资源储量评估和勘探开发提供技术支持。 相似文献
10.
卷积神经网络及其在矿床找矿预测中的应用——以安徽省兆吉口铅锌矿床为例 总被引:1,自引:0,他引:1
大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主要受原岩成分、成矿作用影响和地表过程的影响,它们携带某些指示矿体就位的信息,即矿体在地下空间就位时在地表的响应,且未在地表过程中消失。以往的地球化学勘查工作仅仅识别异常,但未能发现矿体在地表响应的成矿特征量。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过机器学习,利用卷积神经网络算法,不断挖掘元素Pb分布特征与矿体地下就位空间的耦合相关性。经过1000次训练后,可以得到准确率0. 93,损失率0. 28的卷积神经网络模型。这种神经网络模型就是矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行矿产资源预测。应用该模型对未知区进行预测,结果显示第53号区域具有很大概率存在尚未发现的矿体。 相似文献