基于红外光谱技术的区域矿物格架及地层划分研究——以北羌塘盆地玛曲地区侏罗统雀莫错组为例

厘清岩芯中的矿物的主要成分及其含量对地层划分等地质研究具有重要作用。笔者等利用红外光谱反射技术对北羌塘盆地玛曲地区内QZ16井雀莫错组岩芯进行矿物的定性—半定量识别研究,分析其矿物组合特征和岩性对应关系,最后结合层序地层学等结果,通过多种矿物的相对含量曲线对侏罗系雀莫错组地层开展精细划分。结果显示红外光谱反射技术能否识别矿物种类及获得其相对含量信息,对岩性识别具有良好的指示意义。石英、石膏、黏土矿物和碳酸盐矿物的相对含量值具有明显的三段式结构,与雀莫错组的雀一段、雀二段、雀三段具有良好的对应关系。且根据测试结果将雀莫错组的三段进一步划分成雀一段：雀一1、雀一2、雀一3。雀二段：雀二1、雀二2。雀三段：雀三1、雀三2、雀三3,共计8个小层。并进一步识别出对应的沉积亚相特征,由下至上依次为冲洪积—河道沉积—河漫滩—咸化潟湖—淡化潟湖—前三角洲—三角洲前缘—前三角洲。本次测试结果表明,红外光谱技术在大批量、大尺度岩芯扫描及地层精细划分方面具有显著的优势,可为后续区域地质的沉积体系等研究提供科学依据。     

孟加拉湾地区大陆边缘盆地勘探概况与油气富集主控因素

孟加拉湾位于印度大陆以东、缅甸-安达曼-苏门答腊以西、孟加拉国南部海上地区,该区存在主动和被动两种不同类型
的大陆边缘,并发育众多大陆边缘含油气盆地。根据板块位置和构造特征将其划分为三大类,分别是:被动大陆边缘盆地(马哈纳迪、
K-G和高韦里盆地);主动大陆边缘盆地(若开、缅甸中央、马达班、安达曼和北苏门答腊盆地);残留洋盆地(孟加拉盆地)。根据火山
岛弧带分布情况进一步将主动大陆边缘盆地划分为:①海沟型———若开盆地;②弧前型———缅甸中央盆地;③弧后型———马达班、安
达曼和北苏门答腊盆地。对这些盆地油气勘探情况的统计与分析表明,该区大陆边缘盆地的油气分布主控因素为:烃源岩类型与有
机质丰度决定了流体性质与资源强度;大型河流—三角洲形成富油气区;盆地类型、性质及晚期构造活动强度决定区带勘探潜力。      

罗兰C信号包络提取技术研究

为改善罗兰C接收机的接收性能,获取更高的定位精度,关键是提高罗兰C信号包络提取的精度。分别讨论了希尔伯特变换、小波变换和短时平均能量三种包络提取方法在罗兰C信号处理中的应用效果。仿真验证表明,基于Morlet小波的包络提取方法精度最高,效果最佳,满足罗兰C接收机实际信号处理条件下对包络信息精确性高的要求。     

基于深度学习U-net网络的重力数据界面反演方法

重力数据的密度界面反演是位场数据解释中的一项主要工作,在区域构造演化、深部莫霍面确定等领域的研究中发挥重要作用.近年来,数据驱动的深度学习方法广泛地应用在地球物理数据处理与反演中,本文提出一种基于深度学习U-net网络的重力数据密度界面反演方法.首先,对半椭球体界面模型进行随机抽取和组合进而形成地下起伏界面数据集,并基于Parker正演理论对界面数据集进行重力异常正演计算,为深度学习网络模型的训练提供特征完备的数据源;其次,设计了基于U-net网络模型的深度学习界面反演算法,在传统的损失函数基础上增加光滑损失项和过拟合抑制项,提高重力界面反演结果的光滑性和收敛效率;最后通过测试样本集进行反演预测,验证建立深度学习网络模型的泛化性.本文通过理论模型和实际数据试验分析了本文方法在密度界面反演中的有效性和实用性,基于改进损失函数约束的深度学习界面反演方法有效地提高了密度界面反演的收敛效率和计算稳定性.     

利用重力异常数据构建重力梯度场的方法比较

为实现大范围、高精度基准重力梯度数据库的构建,考虑到重力梯度场对地形质量的敏感效应,一般利用恒密度数字高程模型来求取重力梯度值,从而忽略了地形密度变化以及水准面以下密度异常对重力梯度的影响。根据重力位理论中求解边值问题的数值应用方法,直接利用重力异常数据求取重力梯度场,弥补了密度变化和密度异常在重力梯度上的反映。根据模型算例和实测重力异常数据求取了剖面重力梯度值,结果表明,限于重力数据空间分辨率的影响,利用重力异常数据可恢复中长波段重力梯度场。该方法与地形数据求取重力梯度和卫星重力梯度测量等方法技术相结合,对重力梯度数据库的建设具有实际应用价值。     

冠脉CTA与血管内超声对冠脉临界病变血管狭窄程度诊断价值对比研究

目的:探讨冠脉CTA对冠脉临界病变管腔狭窄程度的诊断价值。方法:对2670例患者行DSCTA检查,其中158例在两周内行CAG检查,41例判定为冠脉临界病变行IVUS检查,配对比较DSCTA和IVUS两种检查方法所得冠脉狭窄的结果有无差异。以IVUS测量结果为标准,比较DSCTA诊断冠脉临界病变的价值。结果:入组33例患者,其中男性14例,女性19例,平均年龄65.8岁,涉及冠脉41个节段。比较DSCTA和IVUS测量冠脉狭窄指标MLA和PB的结果,两种检查方法无统计学差异(P>0.05)。以IVUS为金标准,MLA以4 mm2为临界值,得出DSCTA诊断冠脉MLA的敏感性为69.2%,特异性为92.9%,阳性预测值为81.8%,阴性预测值为86.7%。结论:DSCTA作为一种无创性冠状动脉成像方法,简便经济,能较准确地判断冠脉临界病变,减少不必要的CAG和IVUS检查。      

航空重力傅里叶基追踪低通滤波方法研究

航空重力测量受到各种各样的高频噪声干扰,因此,低通滤波是提取重力信号的重要环节,其关键在于设计性能优越的低通滤波器.目前航空重力测量中常用FIR（Finite Impulse Response）低通滤波方法存在明显的滤波边缘效应,导致不得不舍弃边缘部分数据.针对这一问题,本文引入一种可以有效抑制边缘效应的新方法——傅里叶基追踪低通滤波方法（Fourier Basis Pursuit Low Pass Filter,FBPLPF）.该方法通过基追踪准则,选择全局优化,采用凸优化中的内点算法,将低频信号挤压在低频上,实现低频信号与高频信号的有效分离,能够有效减少有限时间序列造成的谱污染和谱泄漏.最后利用仿真实验和实测数据对该方法进行了验证,均方根误差（RMS）东西测线为0.7×10^-5 m·s^-2,南北测线为1.4×10^-5 m·s^-2,与FIR低通滤波方法舍弃边缘数据后统计的均方根误差相当.表明该方法可以不舍弃或者舍弃少量边缘数据,提高航空重力数据的利用率.     

标准Morlet小波变换检测地球自由振荡

引入标准Morlet小波变换(NMWT),并将其作为调和分析的工具应用于实际的数据处理中.NMWT不需要逆变换就能直接识别并提取出信号的周期项.在不经过潮汐及气压改正的情况下,对超导重力仪观测的重力变化序列进行NMWT,有效地检测并提取出振幅为1 nms-2的最基本的径向球形振荡(0S0)信号,从而将传统的在频域计算Q值的方法转换为简单的时域计算.结果表明标准Morlet小波变换是一个分析自由振荡信号的理想工具.     

五种鲤科鱼类生长激素cDNA的克隆和序列分析

通过RT-PCR方法,以草鱼、鳙鱼、鲫鱼、鲤鱼、齐口裂腹鱼等5种鲤科重要经济鱼类的垂体总RNA为模板扩增出其生长激素(fish growth hormone,fGH)的完整ORF序列,并克隆到pMD18-T载体上,命名为pMD-1(草鱼)、pMD-2(鳙鱼)、pMD-3(鲫鱼)、pMD-4(鲤鱼)、pMD-5(齐口裂腹鱼)。测序结果显示,ORF序列其长度均为633 bp。序列分析表明,所有ORF序列均以ATG为起始密码,以TAG为终止密码,编码210个氨基酸残基,推导的生长激素前体由22个氨基酸的信号肽和188个氨基酸的成熟肽组成。同源性分析表明,草鱼、鳙鱼、鲤鱼、鲫鱼和齐口裂腹鱼的fGH同源性在93.3%~99.5%之间。