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海洋天然气水合物调查地震采集技术——调查初始阶段研究 总被引:1,自引:0,他引:1
地震调查方法在水合物中的应用分为两个主要阶段:调查初始阶段和调查深入阶段。调查初始阶段以“突出天然气水合物的四大主要识别标志(似海底反射、振幅空白带、穿层特征、振幅和速度结构异常)”为主要目的,为资料的处理、解释提供丰富的地震信息。从而圈定天然气水合物富集程度高、成藏条件好的“目标”靶区,开展深入调查,更好地展现“天然气水合物矿体立体上的形态特征”,了解“水合物矿体的厚度、顶底界面及富集程度”。文中从震源技术研究、高分辨率地震调查技术的调谐组合参数研究和野外施工方法等方面的内容出发,根据大量野外技术试验资料和有关科研成果,总结了在天然气水合物调查初始阶段的特点及相应的地震调查技术。 相似文献
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随着航空摄影测量及倾斜摄影技术的不断推广,其相机传感器受内在及外在因素的影响,使得相机畸变参数的准确性并不是稳定如一,因而极大限制了数据处理的效率.针对这一问题,本文以解决相机畸变参数的准确性作为出发点,从相机成像原理出发,分析相机成像中的误差,介绍相机标定的方法,对相机标定进行实验分析,以达到准确标定相机参数的目的,... 相似文献
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姚安地震序列与大姚地震序列震源参数的对比研究 总被引:6,自引:0,他引:6
2000年1月15日在云南省姚安县发生了MS6.5地震, 2003年7月21日和10月16日在云南省大姚县发生了MS6.2、 MS6.1地震。 这两个地震序列均发生在滇中块体, 震中位置相距42.5 km, 构造、 应力背景相似, 但序列类型不同, 时间间隔短。 为深入研究姚安地震和大姚地震序列的特征, 根据昆明区域数字台网记录的数字地震波资料, 利用遗传算法计算了2000年姚安地震和2003年大姚地震序列的震源参数。 研究结果表明, 姚安地震序列和大姚地震序列的地震矩和近震震级有很好的线性关系, 它们的地震矩M0均在1012~1014 N·m, 地震矩与震源半径之间呈线性关系。 应力降随震级变化不明显。 拐角频率和地震矩之间有明显的依赖关系, 用最小二乘法拟合拐角频率和地震矩的关系式, 利用此关系式可计算出给定地震矩的拐角频率估计值fa, 进而可分析实际计算的拐角频率与估计值之差(fc-fa)的时间变化曲线。 姚安地震序列和大姚地震序列实际计算的拐角频率与估计值之差(fc-fa)及应力降随时间的变化表现出了不同的特征: 姚安地震序列的应力降和拐角频率差值在4.3级和4.6级强余震前均有一个上升-下降过程, 反映余震区应力场有一个增高-下降过程; 大姚地震序列应力降和拐角频率差值在MS≥4.6强余震发生之前均会出现高值异常, 但在MS4.6~4.7地震之前出现的高值异常持续时间短, 在MS6.1地震前出现的高值异常持续较长。 文中结合两个地震的发震构造, 序列类型等特征进行了分析讨论。 相似文献
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现有服役海洋平台正逐步走向老龄化,海洋平台拆除成为海洋工程新的经济增长点。针对达到服役年限的导管架平台,基于数值分析方法模拟拆除过程,开展平台在不同拆除阶段和环境载荷等参数下的稳定性及影响规律研究。基于钢结构整体稳定性理论,以导管架平台拆除过程中顶点位移为参考,定义导管架平台拆除作业稳定性指标,提出拆除作业阶段划分方法,通过分析导管架平台在不同影响因素作用下拆除过程稳定性响应,给出拆除作业建议。选取我国南海某4裙12腿进行实例分析,结果表明:主桩腿对导管架平台起决定性承载作用,拆除部分主桩腿后需要引入外部支撑力,以保证拆除作业安全进行;拆除构件越多,来浪方向和环境载荷大小对平台影响越加显著。研究结果可为导管架平台拆除作业提供参考。 相似文献
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机器学习在当今诸多领域已经取得了巨大的成功,但是机器学习的预测效果往往依赖于具体问题.集成学习通过综合多个基分类器来预测结果,因此,其适应各种场景的能力较强,分类准确率较高.基于斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey,SDSS)计划恒星/星系中最暗源星等集分类正确率低的问题,提出一种基于Stacking集成学习的恒星/星系分类算法.从SDSS-DR7(SDSS Data Release 7)中获取完整的测光数据集,并根据星等值划分为亮源星等集、暗源星等集和最暗源星等集.仅针对分类较为复杂且困难的最暗源星等集展开分类研究.首先,对最暗源星等集使用10折嵌套交叉验证,然后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)、XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)等算法建立基分类器模型;使用梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)作为元分类器模型.最后,使用基于星系的分类正确率等指标,与功能树(Function Tree,FT)、SVM、RF、GBDT、XGBoost、堆叠降噪自编码(Stacked Denoising AutoEncoders,SDAE)、深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)、深度感知决策树(Deep Perception Decision Tree,DPDT)等模型进行分类结果对比分析.实验结果表明,Stacking集成学习模型在最暗源星等集分类中要比FT算法的星系分类正确率提高了将近10%.同其他传统的机器学习算法、较强的提升算法、深度学习算法相比,Stacking集成学习模型也有较大的提升. 相似文献
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海南岛博鳌港沉积物的沿岸输送 总被引:19,自引:0,他引:19
分析了博港沿岸沉积牧粒度参数的沿岸变化,并应用沉积物粒径趋势分析模型(GSTA模型)对沉积物运动趋势进行了分析。GSTA模型结果表明,博鳌港沿岸的泥沙在横向上表现为:万泉河口以北岸段为由海向岸运动,近期处于淤积状态;万泉河口以南岸段即玉带滩大致以NNE走向到NE走向的转折点为界,北部主要是由岸向海运动,是侵蚀岸段,而南部则主要为由海向岸运动,有少量的淤积,博鳌港沿岸泥沙输送在纵向上表现为:万泉河口以北由南向北运动,万泉河口以南,北部是由北向南运动,南部是由南向北运动,其次还运用了经验公式对GSTA结果进行了验证,得到了通过万泉河口南部(玉带滩)3个断面的沿岸漂沙量,其沿岸漂沙方向主要为南北向,以上两种分析方法得出的结果和当地的许多地貌证据基本符合,而GSTA模型在玉带滩北部泥沙纵向输运方向与经验公式计算结果所表现出的一些差异,主要是由于研究时间尺度和所用的资料特征的差异性造成的。 相似文献
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九龙江河口区现代沉积环境及其物质输运趋势 总被引:1,自引:0,他引:1
对九龙江河口区58个表层沉积物样品进行了激光粒度分析,并分别应用系统聚类分析和GSTA模型分析,探讨了研究区的沉积特征、沉积环境和表层沉积物输运趋势。结果表明,九龙江河口区表层沉积物由10种沉积物类型组成,与20世纪80年代相比,该海区底质沉积物在类型分布和粒径粗细上发生了一定的变化;将研究区划分为3种与沉积动力特征相对应的主要沉积环境区;表层沉积物输运趋势因受该区特殊的地形和复杂的水动力条件影响而表现为北进南出,海门岛西北海域形成逆时针方向输运趋势,而海门岛以东海域形成三向汇聚的输运趋势。 相似文献
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