基于分段副产物瞬时选择性的反应器网络综合

针对第三类反应体系的反应器网络综合问题,提出将串联反应以反应物到目的产物的反应步数为依据的新分段策略。通过比较不分段目的产物、不分段目的产物和中间产品、分段副产物和分段目的产物这四种不同的瞬时选择性,提出以分段副产物瞬时选择性为参数,以其对关键组分浓度或转化率的导数为依据选择各阶段最合适的反应器,以目的产物总选择性最大为目标采用遗传算法优化反应器网络。通过三个实例验证了本文所建立方法在解决复杂反应反应器网络综合问题的有效性,且本方法同样适用于简单反应体系。     

高速铁路对东北城市网络结构的空间影响

借鉴复杂网络理论,以铁路列车时刻表为基础数据,探讨高速铁路的开通对东北地区铁路网络结构和城市网络结构的空间影响。结果表明：① 高铁强化了东北地区铁路网络的小世界、无标度等网络特征,各网络节点在可达性和辐射能力方面受到4种不同形式的影响;② 高铁强化了沈阳和哈尔滨的主-副双核心铁路网络结构,使得拓扑网络的离散程度大幅降低,长春、大连等城市的网络联系中心性显著提升;③ 铁路交通重心向西北方向偏移,区域间不平衡性增强,吉林省成为东北铁路客运联系强度最高的地区;④ 大连市拥有特殊的门户城市特征,即对外联通能力强,但未形成足够吸引力。     

规则池塘群的复杂直线模式识别

针对现有面要素直线模式识别方法难以解决规则池塘中破碎区域的问题,提出了一种规则池塘群的复杂直线模式识别方法。首先,分析了规则池塘群的空间特征和认知特点,提出了“主次关系→并列关系→直线模式→复杂直线模式”的多层次认知顺序;其次,设计了主次关系池塘组、并列关系池塘组、直线模式池塘群的识别方法;最后,构建了复杂直线模式池塘群的识别模型。试验表明:本文方法能够消除破碎区域对规则池塘群直线模式提取的不利影响,有效提升复杂直线模式识别的质量。     

复杂卫星图像中的小目标船舶识别

船舶作为海上的重要目标,实现对船舶自动识别有重要的意义。针对卫星图像中云雾、海岸背景等复杂海情对船舶识别带来的干扰,以及小目标船舶高漏检率问题,本文提出一种多尺度深度学习模型训练策略,在此基础上构建了一种船舶识别的深度学习网络,该网络可分为多尺度训练、特征提取、生成目标建议区域、船舶分类这4个部分。首先,采用多尺度的训练策略,将多尺度的船舶样本送入网络中进行训练,这样在训练样本中加入了大量小目标船舶的样本,使网络充分提取到小目标船舶的特征;其次,通过卷积神经网络对目标船舶进行特征自适应提取;然后,目标区域建议网络可依据卷积神经网络提取到的特征,在图像中找到感兴趣目标区域,即框定船舶的位置;最后,通过多个全连接层的组合,将高维特征映射到一个4元组中,再运用分类函数输出每一类船舶的概率值,概率值最大的则为该船舶的类别。同时为解决云雾遮挡和海岸背景的干扰,采用了一种负样本增强学习的方法,在样本数据集中加入了大量只含有云雾和海岸背景的图片,进行负样本扩充,增强网络模型对云雾及海岸背景的特征学习能力,以此解决复杂海情的影响。实验结果表明,所提方法有效解决了复杂海情条件下的船舶识别难,以及小目标船舶识别难的问题,实现了复杂海情条件下的船舶识别。同时,与现有成熟的深度学习目标识别算法相比,本文算法的精确度和召回率分别提升了6.98%和18.17%,所训练的模型具有良好的泛化能力和鲁棒性。     

全水深多波束测深系统Seabeam3012在西太平洋马里亚纳海山区地形测量中的应用

中国科学院海洋研究所在开展西太平洋马里亚纳海山区多学科综合科学考察的过程中,利用“科学”轮船载的全水深多波束测深系统Seabeam3012对多个海山进行了地形测量工作。针对作业过程中遇到的恶劣海况导致采集数据质量差、多波束系统易检测错误海底信息、测线布设难度大等问题,提出了基于船体姿态对数据质量影响分析的多波束测线方向优化、基于地形变化并参考浅地层剖面资料的作业参数优化和基于实时采集情况的多波束采集测线布设优化等一系列措施,有效地提高了海山区多波束数据采集质量,并提高了作业效率。获得的高品质地形数据,为多学科协同研究奠定了基础,为ROV等设备的现场作业提供了安全保障。     

江西婺源月亮湾蓝冠噪鹛栖息地修复工程

栖息地面积减少、质量下降严重威胁蓝冠噪鹛的生存状况。通过对江西婺源月亮湾蓝冠噪鹛分布情况、生活习性及现状栖息地存在的问题进行研究,从驳岸修复、植被恢复、生境营造等方面开展栖息地修复工程。采用基于自然的解决方案,通过驳岸修复工程、植被护坡带建设工程、小微湿地构建工程等措施,达到稳定河势、恢复生境、修复蓝冠噪鹛栖息地的目标。本工程可提升蓝冠噪鹛栖息地质量,恢复生境多样性,增加区域生态系统稳定性,同时还可提升项目区水土保持能力,为山区型河道鸟类栖息地修复工程提供参考。     

复杂城区车载激光扫描点云分层路段定位与数据纠正实验研究

高精度的车载点云数据是实现各种城市地物要素提取的前提,但在复杂城市环境下车载作业时信号遮挡、衰减和多径效应频繁发生,进而造成点云数据精度严重降低,如何对复杂环境下的点云数据进行分析和纠正就显得至关重要.现有的质量分析方法多从测距误差、仪器安装误差和数据处理误差方面出发,虽然可以在一定程度上改化数据,但在如何快速定位出分...     

冲击反循环钻进工艺在大直径钻孔灌注桩施工中的应用

主要介绍了冲击反循环钻进工艺原理、适用范围、特点以及在工作中的应用效果等.     

面向对象空间数据组织与管理的初步实现

通过分析3种传统数据模型的特点,得出它们在管理地理复杂对象方面的局限性,从而引出了面向对象数据模型。本文利用面向对象数据模型中的各种操作,以基本地理对象为基础构建复杂地理对象,并且在VC 6.0平台上实现了面向对象几何数据模型。     

鄂尔多斯盆地低信噪比复杂地区检波器组合方法分析

在鄂尔多斯盆地西北部,低信噪比复杂地区存在严重的随机干扰,这导致该区地震资料信噪比很低。在不提高覆盖次数情况下,针对该区造成地震资料信噪比低的严重随机干扰问题,开展检波器组合压制随机干扰的方法研究。研究了随机干扰对动静校正量准确求取的影响,检波器组合对干扰波的压制作用,组内高差和组合基距对地震采集资料高频的影响,对比分析检波器组内距对随机干扰的衰减效果。研究结果表明:在盆地低信噪比复杂地区,野外检波器组合重点压制严重的随机干扰波,提高地震资料信噪比;小于1 m的检波器组内高差对该区地震采集资料110 Hz以下高频成分影响有限,小于13 m组合基距对中、深目的层地震资料70 Hz以内频率影响有限;理论计算和试验资料综合确定的随机干扰半径为1.7~2.0 m,大于随机干扰半径的检波器组合内距能有效压制随机干扰波,其中组内距3 m比较稳定;以上参数确定的检波器组合接收方法压制随机干扰波后,所得到的地震单炮记录相比单点接收、高覆盖次数压制随机干扰波所得到的资料在70 Hz有限频带内更能提高信噪比、频率,而且成本相对低。该结果在鄂尔多斯盆地低信噪比复杂地区地震勘探野外采集中具有指导作用。