微动技术在堤坝渗漏探测中的应用

堤坝是重要的水利工程,其安全性至关重要。坝体渗漏是常见的安全隐患之一,对坝体渗漏位置、程度以及坝体结构变化的探测一直是重要的物探课题。微动勘探作为一种新兴的物探手段,应用范围正逐步拓展,通过某水库大坝渗漏检测实例,展示频率-波数法微动线性点阵剖面测量进行大坝渗漏检测的效果,该技术通过提取频散曲线及视S波速度成像,刻画地层速度结构并圈定异常,可实现对大坝渗漏快速精确的无损探测,具有一定的方法优势和广泛的应用前景。     

人工智能在冰雹识别及临近预报中的初步应用

基于广东10部S波段多普勒天气雷达的三维拼图资料,利用机器学习技术开发了一种冰雹识别和临近预报的人工智能算法。算法设计时以雷达回波反射率的垂直和水平扫描数据为基础训练集,将冰雹云的雷达反射率扫描数据作为正样本,将其他雷达反射率扫描数据作为负样本,通过贝叶斯分类法对正、负样本数据集进行机器学习,训练人工智能识别冰雹云内在规律的能力。训练时以广东省2008-2013和2015-2016年的数据作为训练集,使用了2014年广东省12次冰雹过程的数据做检验。对比检验的结果表明,人工智能法比传统的概念模型法击中率高9个百分点。研究结果表明了人工智能对冰雹这类非线性强天气过程具有较强的识别能力。      

安徽省地电监测能力综合评价

以影响地电观测质量的主要因素及映震能力作为地电台站监测能力的主要评价指标,对安徽省5个地电台站的监测能力进行了综合评价,得到了安徽省地电前兆的基本情况,为安徽省未来的地电台站建设奠定了基础.     

微震研究与应用进展

随着地震观测台站密度的不断增加以及地震检测技术的快速发展,微震研究受到了地震学界的广泛关注.与发震周期较长的大地震相比,微震复发周期短、发生频次高,可以获得更高分辨率的地壳内部介质物性和应力状态等变化信息.微震在许多领域具有广泛的应用,如研究断层几何形态、前震与地震成核的关系、余震时空演化特征及余震触发机理、远程动态触...     

喜马拉雅山东南地区地质灾害发育规律初步研究

利用遥感手段,结合MapGis,研究了喜马拉雅山东南地区地质灾害的发育情况,发现本区发育的主要地质灾害有滑坡、崩塌、泥石流、冰湖以及堰塞湖。其中崩塌、滑坡、泥石流斜坡地质灾害是本区最重要的地质灾害类型,占到总灾害数量的95.3%。在此基础上对喜马拉雅山东南地区地质灾害发育规律初步研究,发现本区地质灾害的发育在空间上的分布并非均匀,而是具有丛集性的特点。滑坡灾害主要发育在隆子和朗县。泥石流灾害比较严重的有米林、隆子和洛扎3县,而崩塌则主要集中在隆子县。研究发现,本区滑坡发育与地层、地形坡度以及土地类型关系密切,其中修康群、日当组和念青唐古拉群是本区的易滑地层。涅如组由于面积大,其中发育的滑坡较多,但是滑坡的发育率只略高于本区的平均水平。统计表明,16～30的坡度范围是滑坡最容易发生的。大于45以上的坡段很少发生滑坡。灌木林和天然草地这两种土地类型滑坡发育率最高。对于泥石流,研究表明,涅如组中泥石流发育面积最大,发育率也最高。泥石流发育的最适宜坡度也是16～30这样一个坡度范围。冰川和永久积雪区则最易发生泥石流。崩塌发育与地层类型、坡度的关系较为密切,崩塌主要发育在涅如组中,并且集中在坡度大于60以上的陡坡段中。这些初步成果的取得,是以后进行该区地质灾害空间预测的基础。     

基于显著性图像与纹理特征的遥感影像云检测

遥感影像云检测是遥感影像处理中非常关键的环节,准确识别影像含云区域能够提升影像的利用价值.根据遥感影像的成像特点,将阈值法和纹理特征结合实现云和下垫面的分割.首先将影像从RGB(red-green-blue)空间转化为HSI(hue-saturation-intensity)空间,进而构建影像的显著性图像,利用Otsu...     

流体替代技术及应用分析

地震技术是研究隐蔽油气藏的关键技术。岩石物理是地震信号与储层性质之间的桥梁,它可以帮助我们更好的理解岩石和流体性质的地震响应。流体替代分析是岩石物理分析的重要部分,它是流体识别和储层定量研究的工具之一,在AVO分析中起了重要的作用。流体替代的理论基础是Gassmann方程。在岩石物理技术指导下,对某工区探井进行了流体替代分析,并根据替代后的结果分析了波阻抗随深度、岩性和含油气性变化的规律,同时根据替代结果进行了AVO正演研究,比较分析了储层中流体分别为盐水、气和油时的响应特征,并据此根据实际的部分叠加道集进行了烃类异常识别。     

基于IP地址聚类的网络异常流量分析

异常流量在目的地址与出现时间上的分布均与正常流量有很大区别。文中对校园网的出口流量进行分析实验,将其NetFlow记录按校外IP地址的前16位聚类,得到的部分网段在出入流量中的出现频度有明显特点。分析2种典型网段,研究由此发现校园网内的异常流量源的方法,并对2种异常流量源的区别进行了分析。此方法与常用的异常检测方法相比,所需处理的数据量大为减少,大大提高了检测效率。     

对模式匹配算法的存储优化研究

基于确定性有限自动机(DFA)的多模式匹配算法被广泛用于数据包深度检测系统中。它功能虽然强大,但是对内存的需求也比较大,因此很多算法提出了对它的优化方法,以减少对内存的需求量。本文通过用动态默认转移来替代DFA的failto转移,将DFA中大部分的failto转移删掉,从而达到优化DFA的目的。而且本算法易于用硬件实现,因此在对速度有要求的场合,可以通过专门的硬件来计算默认转移,这样默认转移的计算并不会对检测产生延迟,从而加快匹配速度。     

基于模糊控制的快速循迹智能车的设计与实现

提出基于模糊控制的快速循迹智能车的实现方法.利用转速传感器、线阵CCD、舵机等构成一个闭环控制系统,并采用PI算法控制智能车后轮速度.采用模糊控制算法将线阵CCD返回的误差模糊化,然后按照MAX-MIN规则进行逻辑推理,最后将推理结果反模糊化后以控制舵机转向.实验结果证明了该方法的有效性.