陕西省略阳县金子山地区锌钴多金属矿找矿潜力分析

略阳县金子山锌钴多金属矿位于勉略阳三角地区中部徐家坝-铜厂-七里沟构造岩浆岩带中部,锌钴铜金等多金属矿物化探异常密集,多金属矿点较多,已发现3条锌盲矿体、3条钴盲矿体,且发现多处金铜铁镍矿化信息,为扩大找矿成果,以锌钴矿体为重点,对矿床成因、找矿标志及潜力进行认真总结研究,为下步找矿提供理论依据。     

页岩气藏孔渗结构特征和渗流机理研究现状

页岩气因其储量大、分布广、清洁,被认为是替代常规能源的重要能源之一。此类气藏属于特低孔、特低渗且存在吸附解吸等特性的非常规气藏。与常规气藏相比,因其具有特殊的微观储存结构和复杂的渗流机理,导致一般无自然产能或低产。因此能否认清其储渗结构和渗流机理是制约页岩气藏有效开发的瓶颈之一。为此调研了页岩气孔渗特征、评价方法以及多尺度下的渗流产出机理发展现状,为下一步的页岩气藏动态分析,产能预测等研究提供理论支撑。     

广电宽带和有线电视在新建小区的组网应用

广电宽带组网现在采用的是光纤到楼栋,经汇聚再通过级联到单元,通过楼道交换机用超五类线连到用户家来实现,有线电视线路和宽带线路统一规划、统一施工,双缆铺设。     

大容量循环流化床锅炉故障处理的特点探讨

四川白马循环流化床示范电站,是中引进法国ALSTOM公司300 MW大型CFB锅炉技术建立的示范电站,是目前世界上安装单机容量最大的亚临界燃煤(CFB)锅炉之一的公司.目前四川白马CFB示范电站已正常投运两年多,在运行的实际故障处理中,出现大容量循环流化床锅炉的一些特殊故障处理特点,经过整理总结,抛砖引玉,以不断丰富大容量循环流化床锅炉的故障处理经验的交流.     

基于几何先验和深度学习的点云法矢估算

法矢是三维点云曲面最基本的几何属性.为解决传统几何估算子与基于学习技术中的问题,提出基于几何先验和深度学习的点云法矢估算方法.首先,使用一个多尺度曲面块选择方法保持点云的特征和细节,以降低后续深度网络的学习难度;然后,结合局部特征和几何先验知识设计一个法矢优化神经网络,输出精确点云法矢;最后使用合成模型数据和Microsoft Kinect V1扫描得到的真实模型数据进行验证,使用平均角度误差作为度量标准与主流方法进行对比,定量和定性分析结果表明文中方法在保持模型细节和噪声鲁棒性方面均明显优于对比方法.     

一种提高3D模型浅浮雕建模质量的方法

顶点数较少的3D模型本身细节不够丰富,浅浮雕建模生成的浮雕效果较差.针对低分辨率3D模型本身细节不够丰富的问题,引入深度学习的方法对3D模型生成的法向图做超分辨率放大,设计出一种基于法向图的超分辨率卷积神经网络,丰富低分辨率法向图的细节,网络的输入是低分辨率3D模型的法向图,输出是高分辨率法向图.实验结果表明:该算法可以有效提升低分辨率法向图的细节,显著提升低分辨率3D模型的浅浮雕建模质量.     

基于区间梯度的联合双边滤波图像纹理去除方法

图像纹理去除是指保留图像的语义结构并去除图像中的纹理和噪声部分,从而将纹理区域与结构特征划分开,是计算成像和图像分析的基础研究问题。近年来,在该领域中出现了许多优秀的算法,但它们在结构纹理的区分效果、纹理滤除的干净程度和算法运行的效率等方面仍存在一些问题和矛盾。鉴于此,提出一种基于区间梯度的滤波方法来去除图像纹理。首先,为简化先验模型的复杂度,将区间梯度的概念应用到结构提取模型中,实现了纹理与结构的二元化标记,为下一步单独对纹理区域进行滤波处理做准备。其次,针对复杂多变的纹理部分,将最值替换机制融入到联合双边滤波算法中,即在目标像素的邻域中选取颜色差异最大的像素作为颜色权重分布的中心点,使其在滤波过程中起主导作用。实验证明,所提方法能应用于多种纹理图像,可有效缓解强纹理去除与运算效率之间的矛盾,同时,因在达到相近纹理去除效果时所需迭代次数更少,其在同类滤波方法中取得了更好的边缘保持效果。     

大容量循环流化床锅炉故障处理的探讨

四川白马循环流化床(CFB)示范电站有限责任公司是我国引进法国Alstom公司的300 WM大型CFB电站锅炉技术的示范电站.该电站投运2年多来,总结出了一些与大容量循环流化床锅炉相关的较为成熟的故障处理经验.……     

基于单片机的超低功耗压力检测控制系统设计

系统采用微芯公司dsPIC24FJ系列单片机作为控制CPU来完成的。阐述了该系统的设计思想,在完成系统基本功能的情况下,重点描述了在降低功耗方面所做的关键性设计。即单片机芯片的选择、DC—DC芯片的选择和软件部分在降低功耗上的智能处理,最终实现控制总功耗为最低。     

基于改进蚁群算法的PDC钻头孔位加工轨迹优化

针对PDC钻头刀翼上刀具安装孔的铣削加工轨迹进行优化,对经典蚁群算法进行三方面改进:首先,在初始化信息素浓度时加入方向指导;其次,在局部信息素浓度更新的过程中采用信息素重新分配的方法;最后,在全局信息素浓度更新的过程中加入自适应调整因子。使信息素的浓度能够更好地反映路径信息,避免了经典蚁群算法易收敛到局部最优解的问题,增加了搜索到全局最优解的概率。仿真实验表明改进蚁群算法较经典蚁群算法能够更快速更准确地搜索到全局最优解。