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1978年 | 2篇 |
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浅海和俯冲海沟等海域,不仅是矿产和油气资源主潜力区,也是构造地震频发区,其浅表热流和深部温度信息对于了解板块俯冲和岩浆活动等过程至关重要.这些区域浅层地温场和热流场受到底水温度波动(BTV)强烈扰动,其背景热流需由长期观测来获取.在全面分析了国内外海底热流长期观测技术特点后,我们提出了系缆式海底热流长期观测方案,2013年起陆续开展了部分核心技术的预研究及一系列海底、湖底及浅孔试验.结果表明:(1)自主研制的长周期低功耗微型测温单元,在2~36℃的环境下可连续观测1年;系缆式投放与回收方案即使在地形陡峭、1.5 kn流速及无动力定位等条件下仍然可行.(2)南海北部BTV总体随水深变浅而增强,在浅水区对浅层地温场扰动不可忽略.例如,在水深2600~3200 m和850~1200 m海域分别为0.025~0.053℃(17天内)、0.182~0.417℃(2天内),而台西南盆地北坡(水深763 m)夏季的海底热流由浅表的0.69 W·m-2转变为0.83 m以深的-0.25~-0.05 W·m-2.(3)兴伊措和湖光岩玛珥湖BTV向深部传导过程中其幅度逐渐减弱、相位滞后,进而导致热流方向与强度随季节发生变化.而康定中谷浅层(7 m内)地温在不同深度处同步波动,且冬高(35~36℃)夏低(28~32℃).推测为夏季大量降雨所致;其热流浅部低(0.504 W·m-2)深部高(0.901 W·m-2),指示着鲜水河断裂带深部热流体上涌.这些预研究工作为后续系缆式海底热流长期观测系统的正式研制与应用奠定了扎实基础.
相似文献随着大数据和机器学习的成熟和推广应用,人工神经网络在地球物理测井预测储层参数中得到重视.本文引入迁移学习进行测井储层参数预测,以孔隙度预测神经网络模型和孔隙度含水饱和度联合预测神经网络模型为基础模型,分别以渗透率及含水饱和度预测作为目标任务进行迁移学习,以提升储层参数预测效果和效率.文中详细阐述了基于迁移学习的测井储层参数预测方法,并使用64口井的测井数据进行储层参数预测效果分析.结果表明,使用迁移学习后,渗透率模型预测效果最高可以提升58.3%;含水饱和度模型预测效果最高可以提升近40%,且最大可以节省60%的计算资源;以孔隙度预测模型为基础模型时更适合使用参数冻结的训练方式,以孔隙度含水饱和度联合预测模型为基础模型时更适合使用参数微调的训练方式.
相似文献由于中国大陆强震主要分布在活动地块边界带上,所以活动地块边界带主要断层成为我国大陆型强震研究的重要目标,各强震孕育阶段的判定是大陆型强震原地复发的动力学过程研究主要内容,而目标断层是否处于震间晚期也是强震时间预测的重要研究基础.虽然地震短临预测仍存在诸多科学难题,但最近20年来全球若干强震相关研究表明,如果放宽预测时间尺度的要求,有些方法也可用于强震震间晚期的判定.本文以中国大陆活动地块边界带的391条断层段为研究目标,利用地震地质的强震破裂空段、大地测量的断层运动闭锁段、地震活动的中小地震稀疏段、数值模拟的库仑应力增强显著段等方法,综合判定中国大陆活动地块边界带可能处于震间晚期的主要断层段.本文结果仅是初步结果,该结果的可靠程度有赖于监测条件,其科学性有赖于大陆型强震孕育发生动力学过程的认识水平,虽然本文尝试给出中国大陆活动地块边界带主要断层的震间晚期判定结果,但其结果可靠程度、精细程度等均存在巨大的改善空间.最后,从断层孕震阶段判定需求的角度,本文尝试给出大陆型震源物理模型的具体基础模型,期望起到抛砖引玉的作用,也期望更多地震学家关注大陆型强震的物理机制及其预测基础研究.
相似文献针对现有场景分类方法特征表征能力差以及单视角遥感影像分类精度难以提升的问题,提出一种融合多尺度注意力的多视角遥感影像场景分类方法。首先,将航空图像和地面图像构造成正负图像对,并划分为训练集、验证集和测试集;其次,构建融合多尺度注意力的卷积神经网络并训练,通过特征融合模块得到融合注意力且表征能力更强的特征,实现多尺度特征学习;然后,利用训练的多尺度注意力网络分别提取航空图像和地面图像特征并进行融合;最后,基于融合后的特征使用支持向量机进行场景分类。实验结果表明,相比现有方法,所提方法在两个公开数据集上均取得了更高的分类精度,改善了单视角场景分类效果,同时也证明了多视角所提供的补充信息能进一步提升遥感场景分类的准确性。
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