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针对传统油基钻井液降滤失剂耐温性能不足、影响体系流变等问题,基于自交联改性思路,以N-羟甲基丙烯酰胺为功能单体,与丙烯酸丁酯和苯乙烯进行乳液聚合,研制了一种自交联型油基钻井液降滤失剂(BSN)。通过红外光谱仪、激光粒度仪和透射电镜表征了BSN的主要官能团、微观形貌和自交联特征。实验结果表明,BSN含有自交联功能基团羟甲基,平均粒径为247 nm,颗粒间具有明显的交联结构。热重测试结果显示,BSN热稳定性良好,初始分解温度高达355℃,显著高于非自交联型的降滤失剂BS(278℃)。在油基钻井液体系中添加1%的BSN,不仅不影响体系流变参数而且能够提高破乳电压,180℃下的高温高压滤失量仅为4 mL,滤失控制能力明显优于非交联型的降滤失剂BS以及3%的传统油基钻井液降滤失剂有机褐煤和氧化沥青。 相似文献
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精准分割心脏磁共振图像(MRI)分割对于心脏功能分析至关重要.当前基于数据驱动的神经网络模型极大地促进了心脏MRI分割的发展,然而对标注数据的依赖极大地限制了神经网络模型在心脏MRI分割领域的应用.为了降低神经网络模型对于标注数据的依赖,提出一种基于无监督空间一致性约束的半监督心脏MRI分割方法,在少量有标注数据的监督学习基础上,利用无标签数据在模型输入端和输出端分别进行空间变换后前后一致的特性,构建对于无标注数据的空间一致性约束.使用ACDC 2017心脏多组织分割数据集评估了所提出的方法,实验结果表明,相对于有监督学习,通过无监督数据的空间一致性约束能够显著提升模型的泛化能力;此外,相对于其他state-of-the-art的半监督方法,文中方法也拥有更优的泛化性能. 相似文献
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裂缝不但会对建筑物自身结构安全产生影响,同时还会对用户在使用上的美观产生影响。作为当前工程的相关技术人员,针对多种裂缝都需深入关注研究。对墙体裂缝自身的分类给予分析,同时对目前我国进行建设的高层建筑在具体施工过程中其墙体产生裂缝的相关问题进行总结,提出相关的处理措施,希望能给相关人员提供一定的参考。 相似文献
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针对小样本情况下高光谱图像亚像元定位精度有限的问题,提出利用协同表示与神经网络的高光谱图像亚像元定位算法。该算法以一幅低空间分辨率的高光谱图像和少量的训练样本作为输入,首先应用空间上采样和基于协同表示的分类技术获取一幅亚像元级类别标签图,同时应用基于协同表示的分类、光谱解混和空间引力模型获取另一幅亚像元级类别标签图,之后依据两幅初始的亚像元级类别标签图扩充训练集,最后利用扩充后的训练集基于BP神经网络对高光谱图像进行亚像元定位,从而提高小样本情况下高光谱图像亚像元定位的精度。对于Indian Pines和Pavia University图像,所提算法的总体分类精度比ASPM算法分别高3.39%和9.63%,比ACSPM算法分别高0.26%和8.91%。实验结果表明,所提算法优于ASPM和ACSPM算法,尤其适用于细节信息较为丰富的高光谱图像。 相似文献
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