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钻井液流变性是钻井液流动和变形的特性,对于携带与悬浮岩屑、提高钻进速度至关重要,准确掌握钻井液流变参数是保证井眼清洁与高效钻进的前提。提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的钻井液流变参数智能识别方法,通过磁力搅拌产生稳定的钻井液流动图像,利用多种数据增强方法增加图像数量并建立数据库,增强模型的鲁棒性和泛化能力。优化AlexNet卷积神经网络算法,构建钻井液流变参数识别模型。将数据库划分为训练集:验证集:测试集=7:2:1,对训练集进行迭代训练并通过验证集调整参数获得最佳拟合模型。此外,运用混淆矩阵、卷积核可视化技术和类激活技术(Gradient-weighted Class Activation Mapping,Grad-CAM)对模型进行多方位评估。结果表明:(1)钻井液流变参数识别模型对钻井液塑性黏度测试的宏精确率为95.2%,宏召回率为94.7%,宏
千年尺度事件的结构特征和区域响应是理解和认识冰期气候变化及动力机制的关键。本文基于陕西汉中宁强县地洞河一支长417 mm石笋DDH1的11个U-Th年代和417个氧同位素(δ18O)数据,重建了末次冰期(64.8~33.2 ka B.P.)亚洲季风演化历史。石笋δ18O记录在64.7±0.2 ka B.P.和59.3±0.1 ka B.P.快速负偏,分别指示了DO18事件的开始和H6事件的结束。在DO18事件结束过程,石笋δ18O记录在64.0~60.4 ka B.P.持续正偏,振幅达2.9 ‰,反应季风逐渐减弱,但未出现明显转型阶段。其总体形态与大西洋Cariaco盆地岩芯反射率、南极冰芯的记录较为一致,但是不同于格陵兰冰芯的记录。因地洞河所处青藏高原、秦岭叠加影响的区域,纬度和地形的双重影响使得其石笋δ18O记录较其他地区偏负,振荡幅度更大。因地形阻挡了高纬信号,使得低纬甚至南半球的信号突现出来,ITCZ的移动、南半球温度和水汽潜热的释放作用在这一区域尤为显著。
相似文献末次冰期晚期短尺度气候突变事件异常显著,对其研究有助于认识相似边界条件下气候突变规律。通过MIS3晚期亚洲季风区8支石笋记录总结分析发现,因受洞穴微环境、渗水通道、生长动力等影响,DO5~DO3事件振幅差最大可达0.9 ‰,持续时间差最大达到900年,这可能反映局地环境对同一气候信号的改造作用或与各记录分辨率及测年精度有关。同时,统计分析发现,这些短尺度DO事件具有一定相似性,其持续时间集中分布于特定范围,说明石笋同位素信号在某种程度上可以反映真实气候信号。高、低纬记录对比显示,石笋记录与低纬气候信号呈现诸多相似性,反映亚洲季风区石笋记录具有显著的"低纬特色"。因此,无论亚洲季风突变的"开关"是否归因于北高纬气候,低纬过程确实是不可或缺的"塑造者"。
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