基于LSTM的海洋表面短期风速预测研究

为实现对海面风速精确的短期预测,提出了一种基于长短期记忆(LSTM,longshort-termmemory)神经网络的短期风速预测模型,选取OceanSITES数据库中单个浮标站点采集的风速历史数据作为模型输入,经过训练设置最佳参数等步骤,实现了以LSTM方法,对该站点所在海区海面风速在各季节性代表月份海面风速的24 h短期预测。同时通过不同预测时长的实验以及与BP(back propagation)神经网络神经网络和径向基函数神经网络(radialbasisfunctionneuralnetwork,RBF)的预测效果对比实验,证明了LSTM预测方法相比上述两种神经网络预测方法,在海表面风速预测应用中的优越性。最后通过多个海域对应的站点风速数据预测实验,证明了LSTM神经网络模型的普遍适用性,由相关系数和预测误差的分析可知该方法具备应对急剧变化数据的预测稳定性,可以作为海洋表面风速短期预测的一种可靠方法。     

双碳目标下地热资源开发利用的创新思路探析

本文以地热能行业为切入点,就双碳目标下地热资源开发利用的创新思路进行详细探究。首先探讨了双碳目标下中国能源发展路径与消费结构,进而总结了双碳目标下地热资源开发利用面临的机遇和挑战,最后提出双碳目标下地热资源开发利用面临的创新思路,具体包括探索特色路径、强化创新策源、推动产业集聚、打造生态系统等。     

一种提高CCD成像卫星空间分辨率的方法研究

从卫星硬件设计与地面软件处理相结合的角度出发，建立了一套提高卫星图像空间分辨率的方法。对模拟靶标图像、一航景物图像、遥感图像分别进行了不同分辨率成像效果的计算机模拟。结果表明，所建立的卫星图像空间分辨率提高理论是正确的，使卫星图像空间分辨率提高2倍甚至更多在理论上是可行的。这一研究成果的实际应用，将会提高卫星的空间分辨率，也可以在保持卫星分辨率的条件下，缩小光学仪器的焦距，使卫星相机小型化，减小其体积和重量。     

基于PCA法矢估计的建筑点云立面边界提取

针对建筑物点云在工程应用中存在大量数据不产生作用,只需保留建筑边界点云的问题,本文提出一种基于主成分分析法向量估计的建筑点云立面边界提取方法.该方法首先采样统计离群值去除算法对点云数据进行滤波去噪,然后采用主成分分析法估计样点表面的法线方向,最后使用角度阈值确定建筑物点云立面的边界.通过实例分析,此法能够较完整地提取建筑点云的边界特征,为相关工程应用提供了技术支撑.     

鄂尔多斯盆地深部富铀烃源岩提供铀源可能性的实验研究

鄂尔多斯盆地上三叠统延长组长7段石油优质烃源岩以富铀为特色,而盆地侏罗?白垩纪地层以赋存大量砂岩型铀矿而著称.为探索深部长7富铀烃源岩为浅部砂岩型铀矿形成提供铀源的可能性,选择盆地南部的富铀烃源岩、油样以及具有代表性的碳酸铀酰作为反应物,在中?高温高压还原条件下分别进行烃源岩生排烃?排铀模拟实验和油?铀关系模拟实验.结...     

XDQ-120型钻机动力头的优化设计

XDQ-1200型钻机是专门针对山区丘陵地带设计的钻机,对其质量的大小提出了很严格的要求。为此对动力头的结构件进行了有限元静力学分析,对其箱体的强度和刚度进行分析、优化,在满足受力的情况下,尽量减轻箱体质量,以达减重目标。介绍了XDQ-1200型钻机动力头的设计背景、理念以及设计优化过程。     

O_2和H_2O对脉冲电晕分解NO的影响

在脉冲电晕放电条件下,探讨了O2和H2O对NO分解反应过程的影响,并对复杂组分中NO的分解特性进行了实验研究。研究结果表明,脉冲电晕放电对NO分解反应具有一定的促进作用,可有效地分解模拟烟气中的NO,脱除效率随脉冲电压的增加而缓慢增加;受O2和H2O影响,NO分解转化率较N2氛围略有降低。     

O2和H2O对脉冲电晕分解NO的影响

在脉冲电晕放电条件下，探讨了O2和H=O对NO分解反应过程的影响，并对复杂组分中NO的分解特性进行了实验研究。研究结果表明，脉冲电晕放电对NO分解反应具有一定的促进作用，可有效地分解模拟烟气中的NO，脱除效率随脉冲电压的增加而缓慢增加；受O2和H2O影响，NO分解转化率较N2氛围略有降低。     

基于小波分析的海洋重力异常畸变消除方法研究

为了有效地消除重力异常畸变对海洋重力测量的影响,得到高精度的海洋重力测量值,本文在小波理论分析的基础上,将小波分析应用到消除海洋重力异常畸变中。基于信号的奇异性分析理论和小波软阈值处理方法,提出一种小波联合软阈值处理方法;根据重力异常状态方程,分别采用小波软阈值处理方法和小波联合软阈值处理方法对重力异常畸变数据进行了仿真对比实验,理论分析和仿真实验表明:采用小波软阈值处理方法和小波联合软阈值处理方法并选用通用阈值选择规则都能在一定程度上消除海洋重力异常畸变,但在相同背景条件下,小波联合软阈值处理方法的性能优于小波软阈值处理方法。