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51.
52.
文章利用天然地震的PS转换波研究了北部湾陆缘地区的地壳结构特征。PS转换波测量表明:本区地壳内部在4个明显的转换界面:PSC、PSG、PSM、PSM1,分别代表上地壳、中地壳底界以及Moho面(下地壳底界)和上地幔顶的第一转换面。计算结果表明,本区上地壳厚约12km,中地壳厚约9km,下地壳厚约11km,Mobo面深约32km。地壳厚度(或Mobo面深度)由海向陆变厚(或变深),由内陆的灵山到海陆 相似文献
54.
目前, 针对太湖水体的叶绿素波段敏感性的分析, 大多集中在实测的高光谱反射率数据或者图像提取反射率与叶绿素浓度的统计分析结果上, 缺乏基于水体光学特性的研究, 并且两者之间的一致性也一直缺少论证。研究中采用2004 年4 月和2007 年8 月的两期数据, 首先从水质参数的生物光学特性入手, 基于生物光学模型, 利用叶绿素和其他水质参数的吸收和后向散射系数, 模拟计算其他水质参数不变, 叶绿素浓度处于不同水平时的水面反射率, 分析实测反射率对叶绿素浓度变化的响应; 利用MODIS 的波段响应函数把实测光谱模拟成宽波段的MODIS 反射率, 以此作为桥梁进而对实测的高光谱反射率和MODIS 图像提取反射率与叶绿素浓度的相关程度的一致性进行分析, 为利用MODIS 图像进行水质参数反演时的反演因子选择提供了依据。 相似文献
55.
测井资料中包含丰富的岩性信息,相比于取心资料,具有连续性强、成本低等优点。用机器学习方法探索测井曲线与实际取心段样本岩性之间的关系,实现储层岩性的自动识别,降低岩性识别成本,提高识别效率和准确性,可以为储层评价提供有效手段。基于岩性分类依据选择适合样本的分类方案,选取适合岩性分类问题的机器学习方法设计试验方案,提出了融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法,利用深度窗对常规测井数据和已知岩性数据进行了序列采样,生成了训练样本。用逻辑回归、支持向量机、随机森林、卷积神经网络和Stacking集成学习5种不同方法分别建立模型,对新疆某油田的强非均质岩层原始样本进行了岩性识别。结果表明,当深度窗宽度与岩层厚度相匹配时,在原始样本具有强非均衡性的情况下,用本方法对其进行预处理之后,各个机器学习方法获得的岩性识别准确率均有较大提高。深度窗的宽度决定了方法识别岩层厚度的精度,深度窗越小,识别精度越高;深度窗越大能够保留的纵向信息越多,对相应厚度的岩层识别准确率越高。本文的融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法能提升测井资料岩性识别的准确性,给非均质薄岩层的自动有效识别提供了经济有效的参考方案。 相似文献
56.
孔鳐卵壳形成及其排卵的初步观察 总被引:4,自引:0,他引:4
孔鳐(Raja porosa Gnther)属软骨鱼类板鳃纲(Elasmobranchii)下孔总目(Hypot-hemata)鳐目(Rajiformes)鳐科(Rajidae)。俗名“老板鱼”为习见种类,主要分布于黄海、东海,产量很大,尤其是黄海,为具有经济价值的近海底栖鱼类。Clark(1922)曾报道过英国普利茅斯港产11种鳐卵的形态、排卵与孵化。石山礼藏(1950)就日本北海道产10种鳐类的卵壳形态、组织学结构,及其与地理分布的关系作了比较观察和报道。被誉之为“水手的钱袋”和“人鱼的别针箱”的鳐卵,它的卵壳在 相似文献
57.
对台湾西南海域增生楔部位长排列多道地震数据进行地震成像、速度分析、AVO分析、AVO反演处理,获得了天然气水合物多属性地震特征.在偏移剖面上,BSR与海底近似平行,极性与海底相反,穿越沉积层.AVO分析显示,强BSR振幅部位,BSR振幅随偏移距增大而增大.精细速度分析表明强BSR振幅下方存在纵波低速层.对应于强BSR振幅部位,AVO反演的P波、G波为相对高负值区,位于P、G交会图的第三象限,该部位泊松比变化率为负值,横波反射系数接近于零.以上多属性地震特征均预示着该区域可能存在天然气水合物层,且天然气水合物层下方可能存在游离甲烷气层. 相似文献
58.
基于高分辨率遥感影像的设施农业资源信息采集技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
结合设施农业空间位置分布规律及其在高分辨率遥感影像上的纹理特征体现,设计了批量设施自动生成算法,并基于GIS组件开发了基于高分辨率遥感影像的设施农业信息采集系统;该系统以高分辨率遥感影像为基础底图,结合批量设施自动生成算法进行数字化,实现了人机交互式半自动化信息采集。 相似文献
59.
60.