基于多输入卷积神经网络的天然地震和爆破事件识别

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天然地震和爆破事件识别是地震监测预警的重要内容.近年来,快速发展的深度学习算法以其强大的数据特征挖掘和图像识别能力,能够较快并准确地约束地震事件属性.利用多输入卷积神经网络算法构建天然地震和爆破事件自动分类网络模型,其中输入信息包括多台站地震波形和单台站的地震时频数据,使得卷积神经网络同时获取事件的波形、频谱和极性特征.根据美国犹他州2012年记录到的天然地震和采石场爆破的观测资料,构建深度学习的训练数据集并进行模型训练,并据此判断2013—2016年间已知的天然地震和爆破事件.结果表明,多输入卷积神经网络具有较高的识别精度,识别率高达97%.
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针对国内缺乏水工混凝土预制块生产检验标准及垂直联锁混凝土预制块护坡技术的研究偏少的现状,结合山东南水北调一期工程三座平原水库(东湖、双王城和大屯水库)的工程建设实例,从原材料、配合比、混凝土拌和物、生产设备参数、成品养护及产品质量检验控制等方面研究了垂直联锁混凝土预制块控制技术,经实践检验,生产出的混凝土预制块满足抗冻及生产质量要求,对于推进工程建设,保证工程质量意义重大。
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成分复杂、富含剩余药剂的高碱回水选矿对铅锌生产指标造成严重影响,通过高碱全回水对铅锌精矿品位和闪锌矿可浮性的影响因素分析研究,针对性采用新型高效抑制剂Z-1及工艺流程优化等措施,解决了高碱全回水影响铅锌精矿品质与闪锌矿可浮性问题。优化改进后,铅、锌精矿品位分别提高了12.39%和1.55%,铅、锌金属回收率分别提高了3.45%和1.92%,铅精矿伴生银含量提高了260 g/t,选矿技术指标大幅提升
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