利用消去刚度法进行剪切型系统物理参数识别

提出了 1种能够比较准确地识别剪切型体系的结构参数 (各层质量和层间刚度 )的方法———消去刚度法。该方法从剪切型结构体系的特征值问题出发 ,利用剪切型结构系统质量矩阵和刚度矩阵的特殊形式 ,通过消去各层的刚度系数 ,得到了结构系统的各层质量比表达式。在结构总质量已知的情况下 ,仅利用系统的任意两阶模态信息就可以确定出各层质量 ,并进而计算出层间刚度 ,实现了结构物理参数的递推识别。数值模拟结果表明 ,该方法识别精度较高 ,便于工程应用 ,可以用于类似结构体系的物理参数的初步估计。     

基于水声环境空间中多模态深度融合模型的目标识别方法研究

随着对水下目标特性研究的深入和声学探测技术的发展,基于单模态的阵列式信息融合或基于空间信息的分布式信息融合的水下目标识别方法研究已有一定成果,但针对复杂海况导致单一物理场或单一融合层次的系统识别性能提高有限等方面影响的水下目标识别方法研究还有所不足,因此,开展基于多模态深度融合模型的水下目标识别方法研究可利用模态互补,共享信息而提升识别率。文中在国内外研究基础上,深入研究了基于到达时差法和多模态方法组合的检测方法,初步形成了基于水声环境空间中多模态深度融合模型的识别框架,开展了海洋中典型自然与人为事件的信号分析与特征提取,并在此基础上,设计新型基于海底基站的被动识别系统。该系统同步记录和由位置等组成的时间序列标记声、磁和压数据,可实现高精度、高分辨率的识别。本研究可满足未来海洋观测对高性能水下目标探测、定位和跟踪系统的迫切需要,为海洋安全监管、海洋突发事件应急响应等领域提供新的技术手段和科学参考。     

深度学习在水声目标识别中的应用研究

水声目标识别技术是水声信号处理的重要组成部分,是水声信息获取与水声信息对抗的重要技术支撑。针对水声目标识别时探测数据量大、自动化程度不高、识别效率低下等问题,研究了深度学习在水声目标识别中的应用。首先,介绍了水声目标识别技术的研究现状及当前形势下面临的挑战。然后,对深度学习的网络结构原理及改进型进行了分析,并分别对深度学习在水声声信号识别领域和水声图像信号识别领域的应用现状做了阐述。最后,指出了由于受当前技术条件和水下复杂环境的制约,此方法尚且存在着不足之处。该方法为进一步优化深度学习算法、拓展深度学习技术应用范畴、提升水声目标识别效率提供了参考。     

塔里木盆地肖塘南地区走滑断裂特征与断溶体勘探研究

断裂在塔里木盆地奥陶系碳酸盐缝洞型油气藏勘探开发中具有重要作用,包括控储、控藏和控富,是油气地质分析的热点。由于肖塘南地区二维测线对断裂的解释及识别难度大,对断裂控储控藏的认识不清,制约了该区奥陶系油气勘探。为此,基于肖塘南地区新三维地震资料,在分析区域地质概况的基础上,系统分析了走滑断裂的构造、演化特征,明确了走滑断裂对油气藏的控制作用,进而提出了目标优选思路。研究表明,平面上肖塘南地区发育3条NE向走滑断裂带,具有线状、马尾状、半花状组合样式;纵向上发育深层、浅层2套断裂系统,深层走滑断裂形成于加里东早—中期,表现为陡直或花状样式,浅层断裂形成于加里东晚期—海西期,表现为负花状构造走滑断裂。研究区内顺南4断裂带具有明显的分区特征,由南向北表现为线性断裂区——马尾状断裂区。在马尾状断裂区内,地层破碎严重,有利于岩溶作用,断溶体油气藏更为发育,是风险勘探优先选择的区域。研究认识对该区奥陶系断溶体油气藏勘探具有一定的指导意义。     

融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法

测井资料中包含丰富的岩性信息,相比于取心资料,具有连续性强、成本低等优点。用机器学习方法探索测井曲线与实际取心段样本岩性之间的关系,实现储层岩性的自动识别,降低岩性识别成本,提高识别效率和准确性,可以为储层评价提供有效手段。基于岩性分类依据选择适合样本的分类方案,选取适合岩性分类问题的机器学习方法设计试验方案,提出了融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法,利用深度窗对常规测井数据和已知岩性数据进行了序列采样,生成了训练样本。用逻辑回归、支持向量机、随机森林、卷积神经网络和Stacking集成学习5种不同方法分别建立模型,对新疆某油田的强非均质岩层原始样本进行了岩性识别。结果表明,当深度窗宽度与岩层厚度相匹配时,在原始样本具有强非均衡性的情况下,用本方法对其进行预处理之后,各个机器学习方法获得的岩性识别准确率均有较大提高。深度窗的宽度决定了方法识别岩层厚度的精度,深度窗越小,识别精度越高;深度窗越大能够保留的纵向信息越多,对相应厚度的岩层识别准确率越高。本文的融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法能提升测井资料岩性识别的准确性,给非均质薄岩层的自动有效识别提供了经济有效的参考方案。     

利用克里金技术标定新疆及附近地区P/S震相幅值比及其在地震事件识别中的应用

针对中国的乌鲁木齐台（WMQ）和哈萨克斯坦的马坎奇台（MAK）,采用贝叶斯克里金技术建立了新疆及附近地区地震事件的震相幅值比的校正曲面,并分析了校正曲面与地震波传播路径的关系,以及校正曲面对于改善震相幅值比判据识别效果的有效性.分析结果表明,建立的校正曲面基本合理,结合传播路径差异和地震波传播规律,能够较好地解释校正曲面的起伏特征. 而且,在传播路径差异较大,使得震相幅值比经震中距校正后离散度仍然较高的情况下,利用校正曲面修正震相幅值比,可以进一步降低其离散度,从而改善判据的识别效果.经校正曲面修正后,对天然地震的误识率由16.3%下降为5.2％.      

地震预警断层参数实时识别方法(FinDer)详解及其性能初步评价

详细阐述了美国加州ShakeAlert地震预警系统中使用的断层破裂参数实时测定方法(FinDer FinDer:Finite Fault Rupture Detector)的技术细节.利用1999年集集Mw7.6级地震、2008年汶川Ms8.0级地震及2013年芦山Ms7.0级地震,以及日本K-NET台网记录的80次中...     

台湾以东黑潮路径识别与变化规律

为研究对中国台湾以东海域黑潮路径及其变化,本文基于法国空间局AVISO中心提供的1993—2015年的卫星遥感海表流场逐日资料,对121°—125°E,22.4°—25°N海域黑潮路径进行了逐日识别,得到了共计23年累计8400天的台湾以东黑潮流轴的逐日路径,并研究其在不同纬度的流轴位置及其对应的表面黑潮流量的时空变化规律。主要结论如下:(1)采用模糊C-均值聚类法对台湾以东黑潮流轴路径进行聚类分析,发现台湾以东黑潮流轴在24°N以南出现明显摆动,形成正常和偏东两种路径;黑潮流轴存在明显的时间变化,流轴偏东现象年平均大约出现25次,大致每隔3年出现一次偏东较少的现象,各月流轴偏东次数以4、5月最少,10月至次年3月较多;(2)台湾以东黑潮表面流量大小在6.2—8.3×104m2/s之间;总体上来说,纬度越高流量越大,在23.5°N左右范围内存在一个流量低值中心;在24.3°N以北流量总体较大,且增长趋势稳定,同时表面流量大小具有较强的季节和年际变化特征。     

基于空间自相关的阿根廷滑柔鱼CPUE标准化研究

CPUE的观测往往不是独立的,而是存在空间相关性的。但是,大多数的CPUE标准化方法通常都假设名义CPUE在空间上是相互独立的。为此,本研究以西南大西洋阿根廷滑柔鱼为例,采用2000-2014年1-5月中国大陆鱿钓生产统计数据以及对应的海表温度和叶绿素浓度数据,选择广义线性模型（general linear model,GLM）为基础模型,将空间自相关加入到GLM中,比较标准GLM和4种加入空间自相关的空间GLM的CPUE标准化。根据最小信息准则（Akaike Information Criterion,AIC）及贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion,BIC）,空间自相关的GLM的CPUE标准化结果优于标准GLM,其中指数模型的CPUE标准化结果最佳。同时,标准GLM与空间自相关的GLM相比,存在精确度过高估计的问题。因此,在CPUE标准化中,应充分考虑空间自相关这一因素。     

利用基于环境因子的动态产量模型评估西南大西洋阿根廷滑柔鱼

西南大西洋阿根廷滑柔鱼,Illex argentinus,巴塔哥尼亚南部群体是重要的经济种类。海洋环境因子在柔鱼资源分布中起着重要的作用。本研究利用基于环境因子的动态产量模型评估2000-2010年的滑柔鱼的资源量。假设海洋环境因子（滑柔鱼产卵场最适宜海表温度占比）影响动态产量模型的参数K,DIC值表明在正态分布和均匀分布下均是基于环境因子的评估模型优于基本的动态产量模型。阿根廷滑柔鱼的最大可持续产量（MSY）在351600吨到685 100吨之间,资源生物量在1322400吨到1 803 000吨之间,其捕捞死亡系数均小于F_0.1和F_MSY,资源处在良好状态,没有遭受过度捕捞。本研究为应用环境因子在柔鱼类的资源评估与管理提中供了科学的参考方法。