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1.
准噶尔盆地中部1区块(准中1区块)侏罗系三工河组是陆相地层油气勘探的热点层位。在三工河组沉积时期,准中1区块沉积了一套较为稳定的浅水三角洲—滨湖相地层。准噶尔盆地在早侏罗世处于张性构造环境,盆地具有盆大、水浅和坡缓等沉积特征,在盆地腹部的地震剖面中较难进行高分辨率层序地层对比。通过对自然伽马测井曲线进行小波变换和合成预测误差滤波分析,实现高分辨率层序地层划分。在单井中识别出小波变换最佳尺度因子(a),分别对应短期旋回、中期旋回和长期旋回,尺度因子的能量越大,自然伽马测井曲线值变化越剧烈,判定为水进面或者水退面。基于合成预测误差滤波分析技术,三工河组中识别出负拐点和正拐点,负拐点指示层序界面,也有可能是最大水泛面;正拐点指示初始水泛面。依据合成预测误差滤波曲线的负趋势和正趋势,判别沉积地层的旋回性。准中1区块三工河组基准面分析,证实了小波变换和合成预测误差滤波分析在沉积环境稳定的陆相地层研究中具有较好的适用效果和应用前景。根据基准面旋回的变化分析沉积过程,指出三工河组二段是主要砂体发育层位,是重点的勘探方向。 相似文献
2.
以涡河流域2005—2018年(共168个月)的水质指标月监测数据为背景资料,探究小波分析和神经网络在流域水质方面的应用。通过小波分析来判别涡河流域水质指标的多尺度变化规律;运用主成分分析法选取涡河水质主要影响因子,并对主要影响因子建立小波神经网络预测模型。研究结果表明:各水质指标具有多尺度振荡的特点,且主要存在以8、20、30个月左右变化的主周期;目前影响涡河流域水质的主要因子是以化学需氧量为代表的污染因子;通过小波神经网络得到的化学需氧量预测值与实测值的曲线拟合较好,平均百分比误差(MRE)为8.4%,均方根误差(RMSE)为1.5,模型较稳定且预测精度较高。基于小波神经网络的应用为流域水质污染研究提供了一个新的思路。 相似文献
3.
研究区域潜在蒸散量的时空动态特征可为地区农作物合理种植及农业科学灌溉奠定理论基础。在全球变暖、蒸散速率不断加快的背景下,利用河北省12个气象站的实际气象观测资料,采用Penman-Monteith公式计算了河北省1967—2019年的潜在蒸散量(ET0)和水分盈亏量(K),并对其时空动态变化特征进行了分析。在此基础上,引入Morlet小波函数分析法对河北省53年的ET0和K进行周期分析。结果表明,研究时段内ET0存在明显的地带性特征,其总体呈上升趋势,而K呈下降趋势。各个季节的蒸散量变化存在一定差异性,其中春、秋、冬季ET0呈上升趋势,而夏季呈下降趋势。水分盈亏周期在35 a震荡最为明显,季节尺度上夏、秋两季震荡幅度较大。因此,河北省季节特征的明显变化对水分盈亏量影响很大。研究结果可为河北省农业节水和种植结构调整提供切实可靠的理论依据。 相似文献
4.
电力设备作为电力系统的基本要素,对其故障风险预测可以有效降低电网故障风险带来的损失。当前应用的高压电力设备故障预测模型忽略了对高压电力设备信号的盲源分离处理,无法去除虚假故障分量,导致故障预测结果不准确、耗时较长的问题。构建新的基于模糊神经网络的高压电力设备故障预测模型。将小波降噪方法引入到盲源分离中,对高压电力设备信号完成盲源分离和小波分解;通过互信息方法将分解结果中的虚假分量删除;利用插值形态滤波的方式提取故障特征,将其设定为模糊神经网络的输入变量,构建高压电力设备故障预测模型。实验结果验证了所构建的模型在30次实验迭代过程中的误差始终不超过2.5%,均方根误差低于3.4%,预测用时测试结果在14~23 ms之间。数据表明所构建模型的预测精度较高、预测速度更快,具有明显的应用优势。 相似文献
5.
水体及悬浮粒子对光的吸收、折射及反射导致水下图像对比度低及细节模糊,单一图像增强算法难以适用于水下复杂环境识别.为了解决该问题,提出基于小波变换和改进的γ-CLAHE相融合的图像增强算法.通过快速中值滤波去除图像中噪声,向CLAHE算法中加入自适应伽马变换,解决CLAHE算法处理水下图像色彩失真,丢失孤立点、细线,画面突变等问题. 利用改进的γ-CLAHE算法处理小波变换分解后的低频部分,增强图像并加快运行速度. 通过小波逆变换将γ-CLAHE算法处理后的低频部分和双边滤波处理后的高频部分相融合,得到最终的增强图像. 将实验图像同传统CLAHE、Retinex、Singh融合算法的处理图像进行对比,验证本研究算法在水下图像处理方面的有效性和优越性. 相似文献
6.
基于历史实测降水数据与全球气候模型预估数据,使用 Morlet 小波方法分析滇中引水工程水源区与受水区
降水序列的周期变化和未来的降水趋势。同时,采用 Copula 函数计算历史时期(1960—2021 年)与未来时期
(2022—2100 年)水源区与受水区降水丰枯异步或丰枯同步的概率。结果表明:1960—2021 年降水序列存在
26~39?a、18~25?a、4~7?a 的 3 类时间尺度的周期变化,2022—2100 年降水序列存在 38~55?a、18~30?a、5~12?a 的 3
类时间尺度的周期变化,降水量呈现“多—少—多”的循环交替,预计未来 10~20?a 将持续处于降水较多的时期;
过去 62?a,水源区和受水区降水丰枯异步频率 36.4%,同期丰水年频率为 25.3%,同期枯水年频率小于 30%,水源区
和受水区具有水量互补的引水条件,两区域之间存在着水量补偿特征;与历史丰枯遭遇对比,未来降水量丰枯同
步频率均呈现减小的趋势,丰枯异步呈现增加的趋势,同枯和源枯受丰的频率减少,未来有利于调水的降水丰枯
组合概率平均增加 3.75%;在近、中、远期预估中,从 SSP1-2.6 情景过渡到 SSP5-8.5 情景,SSP5-8.5 情景下降水量
丰枯异步频率比 SSP1-2.6 情景大,说明水源区与受水区的降水区域差异变大,降水时空差异更加显著。通过对滇
中引水工程水源区与受水区降水量丰枯遭遇的综合分析、定量评估和模拟预测,为滇中引水工程水资源调度协同
一体化提供数据支撑及参考依据。 相似文献
7.
8.
考虑桥梁挠度中的温度效应和长期挠度成分将会一定程度影响到桥梁的安全评估,提出基于经验小波变换(empirical wavelet transform,简称EWT)结合快速独立分量分析(fast independt component analysis,简称FastICA)方法对温度效应和长期挠度进行分离。首先,利用经验小波变换分离出日温差效应;其次,考虑年温差效应与长期挠度频率相近难以分离,因此运用经验小波变换自定间隔把傅里叶频谱上年温差和长期挠度部分划分成多个区间,并在每个区间内构造相应的小波滤波器,将单通道的挠度信号转化成无虚假模态的一系列本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF);然后,把多通道的IMF矩阵运用主成分分析(principal component analysis,简称PCA)降维;最后,将降维后的信号采用FastICA处理,实现桥梁挠度年温差和长期挠度的分离。数值仿真结果以及桥梁实测数据研究结果均表明:该方法能有效地分离挠度监测信号中的温度效应和长期挠度,且分离效率高。 相似文献
9.
针对传统故障诊断方法过于依赖人为经验的缺陷,提出小波变换和二维密集连接扩张卷积神经网络(WT-ICNN)的风电齿轮箱智能故障诊断方法. 所提方法将一维振动信号通过连续小波变换(WT)转换成二维故障图像;再将二维故障图像输入ICNN中进行训练和测试. 通过齿轮箱开源数据和风场实测数据验证结果表明,与传统故障诊断方法相比,所提方法采用密集连接的结构自适应特征提取时频图,有效加强了故障特征的利用效率;在对风电齿轮箱的故障诊断中,所提方法具有更好的特征复用能力和更高的诊断精度. 相似文献
10.
针对大型泵站水泵机组运行时振动信号易受多种因素影响产生随机误差、噪声干扰,进而影响机组健康状态评价结果的问题,对水泵机组振动信号滤波方法进行分析研究。以南水北调东线某泵站水泵机组运行时机泵联轴器处的振动信号为例,分别使用巴特沃斯滤波器、基于汉宁窗的FIR 滤波器以及基于谐波小波的滤波器3 种滤波方法对水泵机组振动信号进行滤波处理并进行对比分析。结果表明:巴特沃斯滤波器和基于汉宁窗的FIR 滤波结果中存在时域波形的时延和轴心轨迹的连线,滤波不完全,而基于谐波小波的滤波几乎能够完全滤除干扰;对于特定频段的滤波,基于谐波小波的滤波在频段范围比较小的时候优势更加明显。 相似文献