基于图像的野生动物检测与识别综述

野生动物监测对于野生动物保护和生态系统维护至关重要, 而野生动物的检测与识别是实现监测的核心技术. 近年来, 随着计算机视觉技术的迅速发展和广泛应用, 基于图像的非接触式方法在野生动物监测领域引起了广泛的关注, 研究人员提出了各种方法来解决该领域的不同问题. 然而, 野外环境的复杂性使得对野生动物进行精确检测和识别仍具有一定的挑战. 为了推动该领域的研究, 本文对现有的基于图像的野生动物监测方法进行了综述, 主要包括3个部分: 野生动物图像获取方法、野生动物影像预处理方法以及野生动物检测与识别算法. 文章按照图像数据集和野生动物检测与识别算法的不同处理机制对这些方法进行了探讨和分类. 最后, 本文对基于深度学习的野生动物监测研究热点与存在问题进行了分析和总结, 并对未来的研究重点提出了展望.     

江汉盆地潜江组盐间页岩油藏储层盐析伤害特征

针对盐间页岩油藏开发过程中存在盐颗粒析出、沉淀、进而堵塞储层流动通道问题,选取江汉盆地潜江凹陷典型岩性样品,开展动态及静态盐析实验,定量分析盐析对盐间页岩油藏储层孔隙度和渗透率的影响,同时结合场发射扫描电镜观察盐析伤害前后岩样孔隙结构的变化情况。研究表明：盐析对泥质钙芒硝岩的孔隙度伤害最大,云质泥页岩的孔隙度伤害次之,泥质白云岩的孔隙度伤害最小;泥质钙芒硝岩样的物性伤害主要由于固态盐颗粒的堵塞,云质泥页岩样品则主要是由于吸收高矿化度地层水后骨架胶结弱化、崩解所引起;盐颗粒在储层中的运移导致储层渗透率降低,造成渗透率约为9.2个百分点的附加伤害。盐析后大量生成直径达数个微米的盐颗粒集合体,这些盐颗粒集合体卡堵裂缝和孔隙,破坏盐间页岩油藏储层流动通道。该项研究为中国陆相盐间页岩油藏有效开发提供了依据。