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介绍了自动高精度测距系统。该系统能以5×10-7的测距精度测定多个观测点的形变,可作为跨断层动态连续观测的新仪器。 相似文献
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针对海底地形与重力异常和重力异常垂直梯度在相应频段呈现强线性相关的特点,引入多元回归分析技术,提出并详细推导了联合多元重力数据的海底地形建模方法。然后,在西南印度洋SWIR(Southwest India Ridge)所在部分海域开展了海底地形反演试验及地形地貌分析研究。试验结果表明:6种海深模型中,基于多元回归分析技术构建的海深模型(BDVG模型)检核精度最高,相较于S&S V18.1模型和ETOPO1模型精度分别提高了11.51%和57.81%左右;2000 m以上水深海域,各个海深模型的检核精度较高,相对误差波动较小,反映了深海海域具有良好的反演效果;地形起伏剧烈海域或者浅海海域,BDVG海深模型,相较于以重力异常和重力异常垂直梯度作为单一输入源建立的BDG模型和BVGG模型相对误差及相对误差波动变化较小,反映了BDVG模型拥有更好的稳定性,从而体现了联合反演的必要性和优势。Indomed FZ—Gallieni FZ上唯一轴部缺失裂谷洋脊段(27洋脊段)目前属于岩浆供应充足阶段,构造作用的海底扩张对其影响较小;同时由于对称裂离方式影响,27洋脊段沿轴南北对称分布有地形隆起。 相似文献
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为充分挖掘海洋重力数据在反演海底地形中的应用潜力,尝试探索利用大地水准面高反演海底地形的技术途径,并以夏威夷—皇帝海山链拐点所在海区作为反演试验区进行验证。首先采用Belikov列推法计算伴随(缔和)勒让德函数,利用EIGEN-6C4地球重力场模型解算获取了分辨率为1'的大地水准面高格网数值模型;然后通过综合分析反演比例函数和转换函数特点、研究海区大地水准面高与海底地形的相干特性以及大地水准面高本身尺度特征,获得了利用大地水准面高反演海底地形的频段范围;最终以试验海区大地水准面高为数据输入,构建了相应的海底地形模型(BNT模型),并与ETOPO1等海深模型进行比对分析。试验结果表明:BNT模型检核差值在一倍均方差范围检核点数量占比70.60%,相比正态分布更加集中;BNT模型检核精度低于ETOPO1等海深模型;海深模型检核精度随着水深增加不断提升,水深小于1 000 m时,海深模型相对误差出现较大发散现象;计算海域ETOPO1模型精度最高,GEBCO模型和DTU10模型检核精度相当。 相似文献
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针对房产产权产籍系统中由于大数据量图形数据传输所造成的性能过低的问题,本文首先分析了系统业务特点以及数据特点。在此基础上,利用业务数据访问相对集中的业务特点以及系统数据相对稳定的数据特点,着重研究缓存的内容选择、内容预取、替换策略和一致性维护策略等关键技术,并形成了详细的解决方案。实验表明,适当使用数据缓存技术能有效提高系统的性能。 相似文献
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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。 相似文献
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利用1982—2017年华西南部地区冬季气温和NCEP再分析资料以及CFS模式实时预测资料,通过SVD诊断分析,选取影响华西南部地区冬季气温的同期关键区大气环流和前期海温及OLR因子场,建立预测与观测场相结合的组合统计降尺度预测模型。该统计降尺度预测模型对1982—2017年的回报结果显示:与观测场的空间相关系数较CFS模式原始预测结果有显著提高,多年均值从-0.06提升到0.38,最高可达0.85。同时,此降尺度预测模型可较好地回报出华西南区冬季气温的空间分布型。 相似文献
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近岸地区的潮流不对称影响着沉积物输运和地貌改变。南黄海辐射沙洲海域潮动力强且水动力环境复杂,分析研究该海域潮流不对称性对海岸带资源的开发与保护有长远意义。本文基于Delft3D模型模拟1984年、2014年不同岸线条件下辐射沙洲海域的潮汐潮流运动,结合调和分析与偏度理论,分析刻画了不同岸线条件下潮流不对称性的空间分布特征。研究表明:辐射沙洲海域地形主导的涨落潮流速不对称性(PCA)以涨潮占优为主导;涨落憩历时不对称性(SWA)则以涨憩历时短为主导。二者皆主要受半日分潮(M2、S2)和浅水分潮(M4、MS4)的非线形作用影响。1984–2014年岸线变动后PCA正负性不变,但强度进一步增大,最大变幅可达25%;而γSWA减小,最大减幅可达20%,SWA在辐射沙洲海域涨憩历时短的趋势增加。 相似文献