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1.
边界识别是位场数据解释中一项重要任务,可用于资源探测等领域,是目前研究的热点问题之一。对于深部异常体目标,采用传统的边界识别方法易出现模糊、发散、变形等问题,而改进的方法大多采用高阶导数,虽然能够很好地识别出深部异常体边界,但是计算复杂,易受噪声干扰。为了改善以上问题,提出了一种稳定的快速边界识别方法,仅利用符号函数和重磁垂直导数数据,即可均衡识别不同深度的目标,且避免了高阶导数的计算。通过理论模型的实验与对比,验证了方法的便捷性、有效性、抗斜磁化能力以及抗噪能力。同时,应用实测数据验证了方法在复杂重磁环境下,能够准确清晰地分辨出异常体,可节约相关研究人员的大量时间与精力,具有很好地应用前景。  相似文献   
2.
为进一步做好称重式降水传感器技术装备保障工作,使观测数据更加准确,文章以DSC3型称重式降水传感器为例,依据其结构及工作原理,向收集容器注入不同水位,控制流量模拟不同雨强对称重式降水传感器进行现场校准。结果表明:校准称重式降水传感器与收集容器水位无关,不同的降水强度其误差稳定不变,校准后所得误差可作为系统误差,较翻斗式雨量传感器更加精准可靠。  相似文献   
3.
近年来,国际政治经济形势发生了深刻变革,中国的石油行业面临着严峻的多维挑战。在高成本开采压力之下,采取油气技术+互联网的方式,借助机器视觉技术建设智能油田有望成为当前油田降本增效的有效途径。通过调研机器视觉技术在油田应用现状及进展,对融合过程中存在的问题进行了分析挖掘,前瞻性地探讨了机器视觉与油田深度融合的建设目标、建设模式和建设方向。  相似文献   
4.
Negatively charged fluorescent carbon dots (CDs, Em=608 nm) were hydrothermally prepared from thiophene phenylpropionic acid polymers and then successfully loaded with the positively charged anticancer cargo coptisine, which suffers from poor bioavailability. The formed CD-coptisine complexes were thoroughly characterized by particle size, morphology, drug loading efficiency, drug release, cellular uptake and cellular toxicity in vitro and antitumor activities in vivo. In this nano-carrier system, red emissive CDs possess multiple advantages as follows: 1) high drug loading efficiency (>96 %); 2) sustained drug release; 3) enhanced drug efficacy towards cancer cells; 4) EPR effect; 5) drug release tracing with near-infrared imaging. These properties indicated that red emissive CDs prepared from polymers could be used as a novel drug delivery system with integrated therapeutic and imaging functions in cancer therapy, which are expected to have great potential in future clinical applications.  相似文献   
5.
为了改善传统密封垫耐高温和密封性差的问题,自主研发了新型耐高温塑性陶瓷密封垫产品。使用新型耐高温塑性陶瓷密封垫后, 1450CCM品种钢铝损减小15%,钛损降低20%,“铝损不低于0.004%,增氮不低于0.000 85%”的异常比例降低;中间包连浇3炉内水口碗部实现了免清洗;长水口氩封氩气用量降低,由580降低为380 NL/min;中间包铸流区液面平静、可浇性佳。  相似文献   
6.
针对分割神经网络需要大量的高质量标签但较难获取的问题,提出基于3D scSE-UNet的半监督学习分割方法. 该方法使用自训练的半监督学习框架,将包含改进的并行空间/特征通道压缩和激励模块(scSE-block+)的3D scSE-UNet作为分割网络. scSE-block+可以从图像空间和特征通道2个方面自动学习图像的有效特征,抑制无用冗余特征,更好地保留图像边缘信息. 在自训练过程中加入全连接条件随机场,对分割网络产生的伪标签进行边缘细化,提升伪标签的精确度. 在LiTS17 Challenge和SLIVER07数据集上验证所提出方法的有效性. 当有标签图像占训练集总图像的30%时,所提方法的Dice相似系数(dice score)为0.941. 结果表明,所提出的半监督学习分割方法可以在仅使用少量标注数据的情况下,取得与全监督分割方法相当的分割效果,有效减轻肝脏CT图像分割对专家标注数据的依赖.  相似文献   
7.
为探索干寒地区新型波形钢腹板组合箱梁桥的温度场分布特征和温度效应,弥补现行规范中缺乏其温度梯度模式定义的不足。本文以西北干寒地区某新型波形钢腹板组合箱梁桥为研究对象,基于现场温度观测数据,分析该新型组合结构在日照作用下的温度分布规律,并运用最小二乘法拟合提出其二维温度梯度模式;建立新型波形钢腹板组合箱梁全桥精细化有限元模型,并通过实测温度梯度函数计算该桥的温度响应;探析压型钢板对新型波形钢腹板组合箱梁温度应力的影响规律。研究结果表明:基于现场实测数据拟合的竖向分段多项式和横向指数函数组成的新型波形钢腹板组合箱梁二维温度梯度,与实测温度场计算值吻合良好,可为该地区类似工程温度荷载计算提供参考;日照温度作用下,新型波形钢腹板组合箱梁顶板与腹板交界面存在明显的温度梯度;翼缘板上缘、顶板-腹板交界面和各箱室中轴线处出现的最大横向拉应力分别为2.42 MPa、1.83 MPa和1.26 MPa,可能引起桥面板开裂,在设计中应给予重视;实测温度梯度下,闭口型压型钢板可使各箱室顶板中轴线上缘横向拉应力降低0.5 MPa以上,对桥面板抗裂有利,而开口型压型钢板可使各箱室翼缘板上缘横向拉应力提高15%~18%,对桥面板抗裂不利。  相似文献   
8.
The dynamic behaviors of two droplets and droplet cluster under an alternating current (AC) electric field are investigated. Two droplets generally undergo transformation from complete coalescence to partial coalescence and finally to non-coalescence as the electric capillary number Cap increases. The critical electric capillary number Capc for complete coalescence in the AC electric field remains unchanged and is twice as large as that in the direct current (DC) electric field when the frequency f ≥ 250 Hz. Charge transfer and reversal of electric field result in the reversal of the direction of electric force, which is the fundamental mechanism of non-coalescence of two droplets and chain formation in droplet cluster. The number of rebounds dramatically increases as f increases, promoting the stability of droplet chain. The droplet chains in the high-frequency AC electric field are longer and more stable than those in the low-frequency AC electric field.  相似文献   
9.
臧浩  杨帆 《中州煤炭》2021,(7):125-130
山东胶南地区地热资源丰富,为提高地热水的开发利用效率以及指导后续勘查工作,以松柏地热田为研究对象,分析其地温场特征及成因。研究表明:松柏地区浅部地下水沿松柏—叩官断裂快速径流带走了大部分热量,加之与之相交的松柏—小王疃断裂和周边由于富水性较差,深部热流上涌使断裂周边形成高恒温带区;松柏地区热水富集部位主要为断裂破碎带及不同岩体接触带,热储类型为裂隙带状热对流型热储,地热资源的赋存和分布受断裂带及不同岩体接触带控制。  相似文献   
10.
电网故障处置预案是电网故障处置的重要参考,对电网故障处置预案文本中各类电力设备、名称编号等细粒度的关键实体信息进行抽取,是实现计算机学习理解预案内容并进一步支撑故障处置智能化的重要基础。文中提出一种基于深度学习的电网故障处置预案文本命名实体识别技术,首先采用字向量表征预案文本,然后将注意力机制以及双向长短期记忆网络相结合,有所侧重地提取实体词深层字符特征,最后采用条件随机场求解最优序列化的标注。算例表明:文中所提预案文本命名实体识别模型不依赖人工特征,能够自动高效地提取文本特征,准确识别预案文本中细粒度的实体词,满足预案文本中关键实体信息精确定位和识别的要求。  相似文献   
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