【摘 要】
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高信噪比成像对于油气勘探具有重要意义，压制偏移产生的噪音可以提高地震成像的信噪比。本文提出了一个基于卷积神经网络压制地震偏移噪音的方法，网络结构主要包括编码器和解码器，编码器用于提取特征，解码器用于恢复图像，该方法通过直接对地震剖面学习实现了地震偏移噪音压制的自动化。实际数据的实验结果验证了本文方法的有效性。本文的方法不仅可以保留地震剖面的主要特征，而且有效的压制了偏移噪音，对提高地震剖面信噪比和
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高信噪比成像对于油气勘探具有重要意义，压制偏移产生的噪音可以提高地震成像的信噪比。本文提出了一个基于卷积神经网络压制地震偏移噪音的方法，网络结构主要包括编码器和解码器，编码器用于提取特征，解码器用于恢复图像，该方法通过直接对地震剖面学习实现了地震偏移噪音压制的自动化。实际数据的实验结果验证了本文方法的有效性。本文的方法不仅可以保留地震剖面的主要特征，而且有效的压制了偏移噪音，对提高地震剖面信噪比和提高地震数据处理的效率具有重要意义。
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兴蒙造山带东段晚古生代构造演化存在争议，基性岩浆作用是构造演化过程中的良好地质记录。对贺根山缝合带东段内蒙古科右中旗构造混杂岩带内的杜尔基基性岩和甲哈达基性岩进行了系统的地质特征、岩相学、年代学和地球化学研究。杜尔基基性岩岩性为枕状玄武岩和辉绿岩，辉绿岩锆石LA-ICP-MS U-Pb年龄为348.3±2.6Ma，为低钾拉斑玄武系列，相对富集LILE，亏损Nb、Ta等高场强元素。甲哈达基性岩岩性主
目标检测是把图像中指定的目标检测出来，这一技术已经广泛运用于自动驾驶，人脸识别等领域，已成为国内外计算机视觉领域的一大研究热点。传统的目标检测往往需要大量标注的数据集，如何在只有少量带注释样本的情况下进行目标检测是一个挑战。针对此问题，提出了一种多尺度选择金字塔网络的小样本目标检测算法，使检测不再依赖于大规模标签数据集。首先，设计了一个用于小样本目标检测的多尺度选择金字塔网络，它由3个组件组成：上
控矿构造研究是长江铀矿田的薄弱环节，但却制约成矿规律的深入探讨和进一步找矿方向。通过对矿田内控矿构造的详细解析，厘定了控矿构造形式，构建了构造控矿模型，探讨了控矿构造的演化，指出了找矿方向。铀矿田内的矿体和矿化带受北北西（近南北）向展布的小型断裂构造控制，具有走向延伸长、倾向延深大、产状比较稳定、局部弧形形态、呈带状成群出现等特点，显示含矿构造是形成于近东西挤压条件的压扭、压扭性断裂构造（密集节理
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鄂尔多斯盆地上三叠统延长组长7段石油优质烃源岩以富铀为特色，而盆地侏罗-白垩纪地层以赋存大量砂岩型铀矿而著称。为探索深部长7富铀烃源岩为浅部砂岩型铀矿形成提供铀源的可能性，选择盆地南部的富铀烃源岩、油样以及具有代表性的碳酸铀酰作为反应物，在中高温高压还原条件下分别进行烃源岩生排烃-排铀模拟实验和油-铀关系模拟实验。结果表明，铀元素可随烃源岩排烃过程一同排出，30-200℃和2-5MPa内温压的增高
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