河北省农村城镇化道路选择

分析城镇化发展趋势和河北省城镇化进展中的地区比较，阐述坚持提高大城市整体功能，发展中等城市和小城镇建设等有关问题。     

乌石A砂砾岩油藏储层特征及综合评价

南海西部海域低渗原油地质储量大,有效动用率低,其中乌石A油田主要是砂砾岩储层,目前针对此类油藏的储层特征及综合评价研究较少,需要对乌石A油田的储层微观孔隙结构特征进行研究,明确其开发难易程度和开发潜力。选取乌石A油田具有代表性的岩样,开展了包括恒速压汞、核磁共振、非线性测试、黏土矿物分析、润湿性等多种物理模拟实验,系统地研究了乌石A油田的微观孔喉结构特征,建立了六元参数储层评价方法,对该油藏进行了综合评价。研究表明：乌石A低渗砂砾岩油田渗透率<1×10−3 μm2的储层综合分类系数<5,属于三类储层,开发难度大;渗透在（1～30）×10−3 μm2的储层综合分类系数<8,属于二类储层,开发难度较大;渗透率>30×10−3 μm2的储层综合分类系数>8,属于一类储层,开发难度小。     

气溶胶光学厚度估测中的LASSO特征选择方法

气溶胶光学厚度估测中通常利用遥感信息构造的多种特征属性作为输入,然而,这些属性中常常存在数据噪音、相互关联性和缺失值,从而降低了估测精度和估测强健性。针对这个问题,基于最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage selection operator,LASSO）方法和气溶胶光学厚度反演的先验知识,提出了一种针对遥感卫星观测的高维数据进行特征选择的方法,利用2009年4月2日至2011年4月1日2 a间与全球197个气溶胶地基自动观测网站点时空同步的MODIS（moderate-resolution imaging spectroradiometer）遥感数据,采用常用的人工神经网络作为估测模型进行实验分析,表明该方法能结合反演先验知识对多种异质遥感属性进行分组,通过组间迭代保留关键特征,去除冗余属性,有效进行特征选择,从而显著提高气溶胶光学厚度的估测精度。     

结合数据融合与特征选择的遥感影像尺度多样目标检测

基于深度神经网络模型的遥感影像地物检测取得了巨大成功,很大程度上得益于大规模数据集的支撑。但是,从现有遥感影像数据集本身来看,不同类别地物的数量分布不一致,同类地物对象以不同尺寸大小呈现,是导致地物样本的尺度不均衡问题的直接因素。对此,本文采用数据集内影像加权融合与地物多尺度特征选择的策略来缓解该问题。首先,将数据集内两张影像的像素值进行加权并得到融合后的影像,从而使不同类别地物样本更加均衡且具有较高的背景多样性;其次,通过选择合适尺度的特征图预测相应尺度的目标类别,且允许同一尺度目标在相邻特征图上进行预测,这样使模型能根据目标尺度进行训练;最后,基于目标中心区域的特征图预测目标边界框,预测的边界框更符合目标本身的尺度。通过在两个遥感数据集上分别进行实验,表明训练的模型在对复杂背景下的类别不均衡目标的识别更加准确,能够适应遥感影像下不同尺度目标的识别。     

泥石流拦挡坝之虞

论述了拦挡坝溃决的危害性,分析了拦挡坝产生坝体破坏、坝基破坏和坝肩坡坏的主要原因,提出了防止拦挡坝溃决的措施。     

自动子空间划分在高光谱影像波段选择中的应用

针对高光谱遥感影像数据量大、维数高的特点,结合联合熵波段选择算法,提出了一种自动子空间划分的改进方案。该方法充分利用了影像各波段数据之间的局部相关性,根据波段间相关系数矩阵图像的"分块"特点,将整个波段空间自动划分为若干个子空间,然后再进行波段选择。实现了在删减冗余信息的同时选择出含有主要信息的特征波段组合的目的。将此方法得到的结果与用联合熵得到的结果进行了比较分析,结果表明自动子空间划分的联合熵波段选择方法具有较好的效果。     

利用融合纹理与形态特征进行地震倒塌房屋信息自动提取

提出了一种以震后单一时相高空间分辨率光学遥感影像为基础,融合纹理特征和形态特征的地震倒塌房屋自动提取方法,研究了不同尺度纹理特征和形态特征在倒塌房屋提取中的作用和表现。以5.12汶川地震作为研究实例,结果表明,本方法能够有效提取地震倒塌房屋。倒塌房屋产品精度和用户精度分别为86.65%和86.35%,Kappa系数为0.790 6。     

基于人工免疫克隆选择算法的遥感图像识别

遥感图像分类受自然环境的复杂性和实际样本数据的分布情况约束,其结果将直接影响对土地利用、覆盖情况的认知。人工免疫系统具有自学习、自组织、记忆的能力,可解决非线性分类问题中的局部极值、鲁棒性等难点。该文将人工免疫系统引入遥感图像分类领域,设计了基于克隆选择算法的遥感图像监督分类方法,并将其应用于广州市遥感影像分类。实验结果表明:与最大似然法相比,该方法具有更高的精度;同时该方法对公路、桥梁等线状城市用地较敏感,适用于快速发展的中心城市的遥感影像分类。     

煤层含气量测井解释方法参数选择及适用性

多元线性回归及BP神经网络是煤层含气量测井解释的常用方法。基于澳大利亚Galilee盆地和沁水盆地煤层测井资料和实测含气量数据,通过相关性分析和显著性检验,筛选了和含气量相关的测井参数,通过多元线性回归建立含气量与测井参数的解释模型;基于BP神经网络的理论,通过网络训练和测试,建立了煤层含气量和测井参数的非线性解释模型。讨论了多元线性回归模型的参数选择方法,并对两种解释方法的误差特点进行了分析,讨论了两种方法的适用性。结果显示:多元线性回归法和BP神经网络法是煤层含气量解释的常用方法,前者的解释误差比后者大;多元线性回归法解释精度与煤层含气量相关,适用于含气量较高的井;BP神经网络法解释精度普遍较高,在含气量高和低的井中均可适用,解释效果受输入层样本的数量和质量影响,样本数量越多,区域代表性越强,解释效果越好。     

国产绳索取心钻杆设计与制造技术的分析

介绍了国内外绳索取心钻杆的生产现状,论述了绳索取心钻杆的结构、各种管材的性能、钻杆和接头的选材、螺纹的优化设计和一些特殊工序,最后以89 mm绳索取心钻杆为例,根据不同的设计方案,列出了相应的技术参数供大家参考。