【摘 要】
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本文利用位于海南、广西、广东等地区32个固定地震台站的背景噪声连续波形数据,基于波形互相关提取得到了Rayleigh波5~22 s的群速度频散曲线和6~11 s的相速度频散曲线,采用0.25° × 0.25°的网格划分完成了面波层析成像。利用群速度和相速度频散曲线联合反演获得了海南岛及周边区域至25 km深度的三维S波速度结构。基于反演获得的三维S波速度结构模型,正演计算得到了不同周期的Rayle
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本文利用位于海南、广西、广东等地区32个固定地震台站的背景噪声连续波形数据,基于波形互相关提取得到了Rayleigh波5~22 s的群速度频散曲线和6~11 s的相速度频散曲线,采用0.25° × 0.25°的网格划分完成了面波层析成像。利用群速度和相速度频散曲线联合反演获得了海南岛及周边区域至25 km深度的三维S波速度结构。基于反演获得的三维S波速度结构模型,正演计算得到了不同周期的Rayleigh波群速度、相速度异常分布,并与面波层析成像的结果进行对比。结果表明:不同周期面波成像结果比较一致,
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以自然种群高程分布为根据,选择对潮汐浸泡耐性存在一定差异的白骨壤(Avicenniamarina)、桐花树(Aegicerascorniculatu)和木榄(Bruguieragymnorrhiza)为实验树种。对3种红树幼苗进行为期0d、1d、3d、5d、7d、14d的水淹处理,测定其根部组织的过氧化物酶(peroxidase, POD)活性、超氧化物歧化酶(superoxide dismuta
油田生产过程中,油井受各种因素的影响容易发生泵漏、管漏等异常工况,会降低油井产出甚至导致躺井,对异常工况预警是油田智能化管理的重要任务。基于CNN-BiGRU联合网络,提出一种改进的网络结构CBiA-PSL模型(CNN BiGRU Attention-Positive Sharing Loss),用于油井异常工况预警。模型利用CNN学习工况样本灰度图像的深度特征,BiGRU有效避免信息损失并加强C
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