【摘 要】
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断层是油气形成和分布的主要控制因素,断层解释是地震资料解释中非常重要的部分。传统方法识别具有效率低并且精度不高的问题,利用深度学习进行智能化断层解释是一个很前沿和具有挑战性的工作。本文将深度学习中的卷积神经网络算法应用在地震断层解释中,希望结合断层的空间特征信息,引入了一个由合成数据训练的卷积神经网络模型用于三维断层自动识别,分为数据集制作、网络训练和测试、实际数据应用三步实现,在合成数据和野外数
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断层是油气形成和分布的主要控制因素,断层解释是地震资料解释中非常重要的部分。传统方法识别具有效率低并且精度不高的问题,利用深度学习进行智能化断层解释是一个很前沿和具有挑战性的工作。本文将深度学习中的卷积神经网络算法应用在地震断层解释中,希望结合断层的空间特征信息,引入了一个由合成数据训练的卷积神经网络模型用于三维断层自动识别,分为数据集制作、网络训练和测试、实际数据应用三步实现,在合成数据和野外数据中都得到了验证。主要研究内容如下:（1）针对地震数据体中断层人工标记不完全、不一定准确并且耗时的问题,通过自动建模制作了200组128x128x128大小的训练样本和标签,并进行数据增强和归一化预处理。（2）将断层检测视为一种二值语义分割问题,针对断层数据的特点设计网络结构和超参数,进行断层识别训练和测试。使用Nvidia Tesla V100-PCIE-16GB GPU,训练处理大约需要1.3小时,准确率和损失曲线分别收敛到0.94和0.02,量化评判指标AUC值均在0.9以上。（3）将网络模型应用于实际地震资料,在一个287x735x400的地震体中预测断层只需要不到1分钟。研究结果表明:卷积神经网络能够实现三维地震断层的自动识别;与传统的地震属性方法进行对比发现,基于深度学习的断层自动识别方法得到的地震断层解释结果分辨率高、连续性好,识别断层精度高、效率高。
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厚朴以其干皮、枝皮和根皮入药,具有温中益气,消痰下气等功效。厚朴花是厚朴种植生产的副产物,不能作为药用部位,资源十分丰富,但基本上未加以有效利用。厚朴花在临床上用于治疗脾胃病、妇科病等疾病有重要意义。在厚朴生产区,当地农民有直接将厚朴花浸泡饮用的习惯。本研究通过分析不同加工处理条件下厚朴花的营养成分、部分化学成分以及厚朴花提取物的抑菌、抗氧化作用,为厚朴花作为保健食品、植物抑菌剂、天然抗氧化剂等产
在天然气的运输过程中天然气分输站是其中很重要的一个环节。天然气分输站一般建设在天然气干线管道上,主要作用是将干线来的天然气进行过滤、调压之后分输给多个下游用户。但是天然气分输站在日常的运行过程中会产生各种各样的问题,其中天然气分输站架空管道的振动问题是分输站运行过程中经常遇到的问题,由于管道振动引起的仪表损坏、失真;管道等相关设备的疲劳和巨大的噪声对环境的影响等众多问题会严重影响到分输站的运行,所
发酵香肠为发酵肉制品中产量最高的一类产品,受到广大消费者喜爱。然而在实际生产过程中,为了保证发酵香肠的色、香、味,生产商会使用一定量的亚硝酸盐,亚硝酸盐的加入使得产品的安全风险有所增加,因此,寻找一种能部分或完全替代亚硝酸盐的替代物已成为肉品加工领域的研究热点。玫瑰花具有多种生物活性物质,特别是色素类及黄酮类等物质含量较高,在肉品加工领域,还未曾有人将玫瑰花直接运用到发酵肉制品中,仅有报道玫瑰提取
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单元式蒸发冷却空调由于其结构简单、形式多样、使用有效的特点,已广泛应用于工业、农业、民用建筑多个领域,是蒸发冷却技术中应用最广泛的形式之一,但缺乏较系统的分类。通过调研发现,受气候影响,仍有很多高、大空间场所温降问题亟待解决,如:地铁高架站、大型综合商场公共休闲区等,应用单元式蒸发冷却空调实现局部降温的研究仍较少,对广东工业车间用单元式蒸发冷却空调调研发现仍有许多设计及应用问题。基于以上背景,从技