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1.
四川盆地龙门山北段隐伏构造带特征及其油气勘探意义 总被引:1,自引:0,他引:1
2014年以来,四川盆地西北部(以下简称川西北)龙门山山前带双鱼石地区上古生界天然气勘探获得重大发现,先后在中二叠统栖霞组、中泥盆统观雾山组钻获多口工业气井。随着勘探工作的稳步推进,深入开展龙门山逆冲推覆构造前锋带—山前带构造特征研究,是认识该区上古生界气藏特征、拓展油气勘探领域的重要前提。为此,基于新部署的线束三维地震、重磁电资料以及ST9等井的实钻成果,解剖了龙门山逆冲推覆构造前锋带—山前带的构造特征,进而分析了该区隐伏构造带的构造特征、天然气成藏条件和勘探前景。结果表明:(1)龙门山逆冲推覆构造前锋带(1)号隐伏断裂之下发育大型隐伏构造带,其地层受挤压褶皱变形,发育下三叠统嘉陵江组以下的海相地层;(2)由南到北(1)号断裂底部滑脱层位由浅变深,从南部的寒武系滑脱,向北部逐渐转换为基底卷入,古生界及其以上地层整体抬升,越向北抬升幅度越大,断裂上下盘之间的位移距离、褶皱幅度也越大,北部相对南部上古生界构造整体抬升约1 500 m;(3)在剑阁以西—广元地区,(1)号断裂东侧整体表现出"三级台阶"的构造格局。结论认为:龙门山逆冲推覆构造前锋带(1)号断裂下盘隐伏构造带面积达1 800 km2,具有优越的天然气成藏条件,其中观雾山组和栖霞组储集条件、保存条件好,是川西北深层海相层系天然气勘探拓展寻找新突破的重要领域,具有现实的油气勘探意义。 相似文献
2.
针对经典循环卷积神经网络(RCNN)在池化层采用的最大池化策略较为单一,会忽略除最突出特征外的其他特征,影响分类精度的问题,提出基于多头注意力池化的循环卷积神经网络(MHAP-RCNN)模型。多头注意力池化可以充分考虑各特征对分类的贡献,且能在训练过程中动态优化,有效缓解最大池化的单一性问题。在三个公开的文本分类数据集上进行实验,结果表明与经典RCNN及其他各模型相比,提出的模型具有更好的文本分类性能。 相似文献
3.
针对传统视频摘要方法往往没有考虑时序信息以及提取的视频特征过于复杂、易出现过拟合现象的问题,提出一种基于改进的双向长短期记忆(BiLSTM)网络的视频摘要生成模型。首先,通过卷积神经网络(CNN)提取视频帧的深度特征,而且为了使生成的视频摘要更具多样性,采用BiLSTM网络将深度特征识别任务转换为视频帧的时序特征标注任务,让模型获得更多上下文信息;其次,考虑到生成的视频摘要应当具有代表性,因此通过融合最大池化在降低特征维度的同时突出关键信息以淡化冗余信息,使模型能够学习具有代表性的特征,而特征维度的降低也减少了全连接层需要的参数,避免了过拟合问题;最后,预测视频帧的重要性分数并转换为镜头分数,以此选取关键镜头生成视频摘要。实验结果表明,在标准数据集TvSum和SumMe上,改进后的视频摘要生成模型能提升生成视频摘要的准确性;而且它的F1-score值也比基于长短期记忆(LSTM)网络的视频摘要模型DPPLSTM在两个数据集上分别提高1.4和0.3个百分点。 相似文献
4.
基于改进卷积神经网络的化纤丝饼表面缺陷识别 总被引:2,自引:0,他引:2
针对传统人工检测化纤丝饼表面缺陷方法的不足,提出改进的卷积神经网络对正常以及3种常见缺陷丝饼进行分类识别。首先对采集的丝饼图像进行分块处理,然后利用改进的卷积神经网络进行特征提取,采用全局最大池化层代替全连接层,增强了图像对空间变换的鲁棒性,减少了模型参数,并利用softmax分类器进行分类。最后在网络学习过程中提出主动学习方法,用少量标注样本对网络进行训练,选出对提升网络性能最具价值的样本进行标注并加入到训练样本中进行训练检测。结果表明,该方法可有效实现丝饼的缺陷识别,识别准确率达到97.1%,并有效减少了网络所需的标注样本数量,节省大量的标注成本,具有一定的通用性。 相似文献
5.
基于稀疏自编码深度神经网络的林火图像分类 总被引:1,自引:0,他引:1
针对林火与相似目标很难区分的问题,提出一种基于稀疏自编码深度神经网络的林火图像分类新方法。采用无监督的特征学习算法稀疏自编码从无标签图像小块中学习特征参数,完成深度神经网络的训练;利用学习到的特征从原始大小分类图像中提取特征并卷积和均值池化特征;对卷积和池化后的特征采用softmax回归来训练最终softmax分类器。实验结果表明,跟传统的BP神经网络相比,新方法能够更有效区分林火与红旗、红叶等类似物体。 相似文献
6.
渤海海域浅层油气运移新认识与勘探新进展 总被引:4,自引:3,他引:1
浅层新近系是渤海海域油田储量和产量的主要层系。随着勘探程度的提高,大—中型油气田发现的难度也越来越大。基于渤海海域的勘探实践,结合浅层大—中型油田源外成藏的特性,通过分析油气深层运移与浅层富集的耦合关系,明确了古近系烃源层油气初次、二次运移所形成的"汇聚脊"对其上浅层油气富集、聚集的控制作用,并根据输导体系的组合划分出油气汇聚样式。在"汇聚脊"控藏模式的指导下,渤海海域多个构造带的油气勘探都取得突破,获得一系列亿吨级新发现,由此保证了渤海海域浅层规模优质油气储量持续发现,指导后续勘探进展。 相似文献
7.
为了设计与人的主观评价相吻合的全参考型客观图像质量评价(IQA)算法。针对不同算法提取的局部特征,利用广义平均的非线性性质,提出了2种池化策略,以提高结构相似度(SSIM),梯度结构相似度(GSSIM),特征相似度指标(FSIM)的评价能力。在TID2008和TID2013数据库中进行数值实验,讨论了所有失真类型非线性参数的选择以及不同失真类型之间非线性参数的变化。结果表明,采用广义平均池化策略能提高IQA算法的有效性。4种客观评价指标Spearman等级相关系数(SROCC)、Kendall等级相关系数(KROCC)、Pearson线性相关系数(PLCC)和均方误差根(RMSE)表明所提算法性能优于已有的算法,与人的视觉系统具有一致性。 相似文献
8.
在搜索引擎、问答系统中利用深度学习的方法计算问题相似度是NLP领域研究的热点。结合卷积神经网络(CNN)和长短记忆网络(LSTM),提出了递归卷积神经网络(RCNN)问句相似度的计算方法,首先利用双向递归神经网络提取上下文信息,然后采用1D卷积神经网络将词嵌入信息与上下文信息进行融合;再利用全局最大池化提取关键信息来完成问句的语义表示;最后通过匹配层判断问句对的相似度。在Quora Question Pairs数据集上的实验结果表明,该相似度计算方法准确率为83.57%,优于其他方法。 相似文献
9.
环视鱼眼图像具有目标形变大和图像失真的缺点,导致传统网络结构在对鱼眼图像进行目标检测时效果不佳。为解决环视鱼眼图像中由于目标几何畸变而导致的目标检测难度大的问题,提出一种基于可变形卷积网络的鱼眼图像目标检测方法。将Cascade_RCNN中固定的卷积层和池化层分别替换为可变形卷积层和可变形池化层,使用Resnet50网络提取候选区域以获得检测框,级联具有不同IoU阈值的检测网络进行检测框抑制。在公开鱼眼图像数据集SFU_VOC_360和本文所采集的真实道路场景鱼眼图像数据集上进行实验,结果表明,该方法在鱼眼图像目标检测中具有有效性,目标检测准确率高于Cascade_RCNN网络。 相似文献
10.
当前利用深度学习方法进行扬尘图像识别的研究较少,一些传统的方法使得扬尘图像的识别率较低.针对这种情况,提出一种基于改进残差网络的扬尘识别方法.该方法将ResNet-50网络应用到扬尘数据集中,并对其网络结构进行了改进.加入空间金字塔池化以解决输入图像尺寸不固定的问题,并且将金字塔池的策略改为平均池化,将扩大特征图的方法应用到主干网络中,有利于提取到更加细粒度的特征,提升模型的性能,从而提高识别率.实验结果表明,该方法具有很高的精确度,为扬尘识别提供了一种有效的方案. 相似文献