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中国沉积盆地内火山岩分布广泛,松辽、准噶尔及四川等盆地不断取得重大突破与发现,火山岩已成为我国油气勘探的重要领域之一。松辽盆地长岭断陷发育火石岭组和营城组火山岩,是油气增储上产的重要领域,但其勘探成效直接取决于对火山岩圈闭的识别与刻画成果。与碎屑岩圈闭相比,火山岩圈闭成藏条件要求更为苛刻,储层条件、侧向及顶底板封堵条件是控制火山岩圈闭有效性关键要素。在解剖已发现火山岩油气藏基础上,通过攻关研究,提出了火山岩体刻画和火山岩储层的描述是火山岩圈闭识别的重点。以火山岩岩性圈闭为例形成了火山岩岩性圈闭识别描述“五步流程”,并实际应用于龙凤山鼻状构造带。钻后结果表明,火山岩岩性圈闭与钻前认识整体一致,圈闭落实可靠,验证了火山岩岩性圈闭识别描述技术方法的有效性,推进了长岭断陷火山岩的油气勘探,对国内其他盆地火山岩油气勘探具有一定的指导应用价值。 相似文献
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综述了铁素体与铁素体异种金属焊缝(dissimilar metal welds,DMWs)接头界面组织及其影响。结果表明,在焊后热处理或运行温度下的铁素体钢DMWs接头的不均匀界面组织中,通常会形成脱碳层和增碳层。在铁素体钢DMWs焊接接头界面组织影响因素中,焊缝金属的化学成分有重要影响;焊后热处理规范(温度和时间)、工作温度下运行时间的影响较为突出;焊接工艺参数的影响亦不可忽略。异种钢接头界面处近缝区裂纹的产生,以及接头的蠕变强度随Larson Miller 参数增大而下降等不利影响,均为异种钢界面碳迁移行为所导致。焊缝成分控制法是接头界面组织控制或改善的必要条件,而脱碳层部位转移法能有效防止裂纹发生,亦是接头安全运行的重要工艺措施之一。 相似文献
45.
《中国计量学院学报》2022,(1):92-99
目的:利用图神经网络,构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先,用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次,用多头密集连接网络学习节点重要性得分,并根据得分进行节点采样得到池化图。之后,对池化图中的节点进行结构学习,以保证图结构的完整性。最后,将学到的图表示放到分类器中,完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比,我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。 相似文献
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数字化转型和数字化改革是当前地方发展和改革中提出的新理念。从形式上看,数字化转型表现为社会各子系统基于数字技术建立的各种应用场景,数字化改革则是运用数字化技术、思维和认知对治理的体制机制、组织架构、流程手段等进行全方位、系统性重塑。如何进一步理解数字化转型与改革的根本内涵,需要从复杂社会系统的演变与治理上来思考,这里做简要讨论。 相似文献
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电力系统维护是电力系统稳定运行的重要保障,应用智能算法的无人机电力巡检则为电力系统维护提供便捷。电力线提取是自主电力巡检以及保障飞行器低空飞行安全的关键技术,结合深度学习理论进行电力线提取是电力巡检的重要突破点。本文将深度学习方法用于电力线提取任务,结合电力线图像特点嵌入改进的图像输入策略和注意力模块,提出一种基于阶段注意力机制的电力线提取模型(SA-Unet)。本文提出的SA-Unet模型编码阶段采用阶段输入融合策略(Stage input fusion strategy, SIFS),充分利用图像的多尺度信息减少空间位置信息丢失。解码阶段通过嵌入阶段注意力模块(Stage attention module,SAM)聚焦电力线特征,从大量信息中快速筛选出高价值信息。实验结果表明,该方法在复杂背景的多场景中具有良好的性能。 相似文献
49.
为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应,并开展高效精准的性能评估,文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例,首先对监测数据进行清洗和重构,通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型,然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应,计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明,经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素,有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据,更高效地进行输电网系统风致易损性评估。 相似文献
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文化是语言表达的核心内涵,读写是语言交流的重要途径,两者在英语语言学习中占据着至关重要的地位。大学作为优秀专业人才培养基地,英语教学发展一直是学术界重点关注和思考的研究课题,面对新时期的教育发展,如何提高英语文化与读写教学成为了大学英语教学研究所面临的重难点问题。在2019年四川工业科技学院教育教学改革项目(cgkjg-19028)资助下,参阅《新时代大学英语教育教学理论与实践研究》一书,深入探讨新时期大学英语文化与读写教学研究。 相似文献