四川盆地下寒武统龙王庙组颗粒滩发育规律

四川盆地下寒武统龙王庙组是新近发现的迄今为止我国单体规模最大的特大型海相碳酸盐岩整装气藏,该气藏储层受碳酸盐岩颗粒滩相控作用明显。进一步了解该区颗粒滩的时空分布规律,对于更好地预测龙王庙组储层分布具有重要意义。为此,针对沉积古地貌、海平面变化及古水深等影响滩体发育的主控因素,以3口井结合2个野外剖面点作为实例,对该盆地龙王庙组颗粒滩纵向叠置关系和横向分布规律进行了研究,并取得以下认识:1龙王庙组沉积时期为缓坡沉积环境,分为内缓坡相、中缓坡相和外缓坡相,颗粒滩主要发育在内缓坡相和中缓坡相;2盆地内自西向东颗粒滩厚度逐渐变大,以发育白云岩滩逐步被石灰岩滩取代为特征;3颗粒滩纵向上主要发育砂屑云岩—泥晶云岩—泥质泥晶云岩、砂屑云岩—细粉晶云岩—泥质泥晶云岩、粉晶灰岩—砂屑灰岩—泥晶云岩—泥质泥晶云岩、鲕粒灰岩—泥晶灰岩等岩性组合;4颗粒滩横向上具有沿膏岩湖两侧呈条带状展布的特征,主要发育在缓坡隆起区,尤其是隆起区中的微地貌高地是滩体发育的有利区。     

自适应非局部空间约束与K-L信息的模糊C-均值噪声图像分割算法

针对传统模糊C-均值聚类(FCM)算法对噪声鲁棒性差的问题, 提出一种自适应非局部空间约束与K-L信息 的模糊C-均值噪声图像分割算法. 首先, 通过定义平滑度, 设计自适应匹配函数, 实现非局部空间信息项搜索窗口和 邻域窗口的自适应计算, 克服非局部空间信息窗口大小固定的问题. 其次, 将K-L信息引入目标函数, 利用隐马尔可 夫模型计算图像像素的上下文信息, 减少分割的模糊性. 最后, 利用原始图像和非局部空间信息项局部方差的绝对 差和其倒数自适应约束原始图像和非局部空间信息项, 实现约束项参数的自适应选择, 提高算法的灵活性. 含噪合 成图像和彩色图像分割实验表明, 该算法在分割精准度、平均交互比、归一化互信息、模糊分割系数和模糊划分熵 等性能方面均优于其他几种FCM算法. 例如, 在混合噪声密度为15%的条件下, 算法的模糊分割系数和模糊划分熵 分别达到99.92%和0.14%.     

方位多通道HRWS SAR多普勒中心稳健估计算法

在方位多通道高分辨宽测绘带合成孔径雷达系统中,为了解决回波多普勒中心估计问题,提出了一种新的多普勒中心稳健估计算法．首先利用方位多通道回波的时域特性,建立了通道相位偏差基于多普勒中心的数学表达式;然后基于通道相位偏差会降低多普勒带宽内信号的事实,以最大化多普勒谱带宽内信号为优化准则,能够有效地估计多普勒中心．实测和仿真数据结果表明,与空间互相关系数法相比,这种算法具有相近的精度,并且在通道空间欠采样时表现更加稳健．     

基于距离谱分析的方位多通道HRWS SAR通道偏差稳健估计

在方位多通道高分辨宽测绘带合成孔径雷达(HRWS SAR)系统中,通道间幅相偏差和通道时延偏差将会导致多普勒解模糊性能下降。为了解决该问题,该文提出一种基于距离频谱分析的方位多通道HRWS SAR通道偏差稳健估计方法。该算法分为两步:第1步,通过对相邻通道回波距离频谱的干涉相位进行相位解缠绕和加权多项式拟合,从而获得通道时延偏差的稳健估计;第2步,基于空间互相关理论,根据通道间常数干涉相位同时估计基带多普勒中心和通道间相位偏差。相比于传统算法,该算法克服了相位缠绕和跳变对系数估计的影响,提高了算法稳健性,而且能同时估计基带多普勒中心和通道相位偏差。实测及仿真数据处理验证了该算法的稳健性和精确性。     

运用科学信息技术做好游泳训练与服务

游泳训练可以分为以下几类：体能训练、技巧训练、智能训练等。对于有一定基础的游泳爱好者而言,快速提升游泳技能的办法是在掌握基本游泳理论知识后,进行长期的训练并保证身体素质。但是,正规游泳运动员对游泳的各项环节都有十分严格的要求。因此,需要利用现代化技术对游泳过程进行技术上的优化。中国国内游泳界当前的情况是,大部分游泳教练依然沿袭过去的游泳授课模式对运动员进行动作上的示范训练,或者通过动作讲解的方式向运动员传授心得。然而这样做是有一定弊端的,运动员往往在接受不清晰的动作指导后,不能对游泳动作产生很深刻的理解,以至于在以后进行训练时,训练结果差强人意。然而,中国体育专业指导的水平在逐步提升,越来越多的高水平比赛对运动员的素质要求更高。要想训练出综合素质好的运动员,离不开教练水平的提升。所以,现在急需解决的问题是,如何在游泳专业指导中加入高科技方式提升专业指导质量。因此,在进行游泳专业指导时,理论课与技术课的地位都十分重要。而且,要想利用现代信息技术进行游泳专业指导,要首先把握好技术课的质量。     

木棉纺织品的专利技术综述

从专利分析的角度出发,对木棉纺织品在全球范围内的专利申请进行了统计和分析,主要从申请国、主要申请人和专利所能产生的技术效果这几个方面来对木棉纤维的发展情况进行阐述,并针对木棉纺织品中几个重点专利技术进行详细分析,以期给相关的业内人士提供参考。     

基于最小生成树的显著性自适应形态学结构元素构造方法

经典数学形态学运算采用固定大小和形状的结构元素处理整幅图像,由于图像内容的多样性以及目标结构的复杂性,容易导致处理后的图像形状发生改变且丢失部分信息.为此,提出了一种基于最小生成树(Minimum spanning tree,MST)的显著性自适应形态学结构元素构造方法.首先,计算图像梯度,通过非极大值抑制(Non-maximum suppression,NMS)得到边缘图像,对边缘图像进行倒角距离变换,得到显著性图(Salience map,SM).然后,通过计算SM的极大极小值确定结构元素半径,并在SM上计算MST.最后,利用计算得到的半径构造出一种形状和大小随输入图像局部特征自适应变化的结构元素.利用该自适应结构元素对腐蚀、膨胀、开和闭等基本形态学算子进行了重新定义,并且与经典形态学算子做了仿真对比.结果表明,该方法能够充分利用图像的局部特征,在图像结构保持以及图像滤波等方面都具有较好的处理结果.     

陡坡傍山双层行车结构体系静力试验研究

针对现有路基结构形式难以保证环境与经济效益俱佳的不足,提出了一种适应于山区陡坡地形的新型“桩-锚-框架”复合双层行车路基结构,并进行了该新型结构的静力模型试验研究。对通过数值手段选取的最优结构形式建立缩尺比例为1〖DK（〗∶〖DK）〗20试验模型。通过试验,测定了模型在静力荷载作用下,抗滑桩桩顶及边坡位移,分析了结构对边坡的支挡作用;测定了结构各部分的受力及变形情况,分析结构的静力稳定性及破坏形式;测定了预应力锚索作用下,桩后、桩底和基底土压力随荷载的变化情况及分布规律。试验结果表明,新型“桩-锚-框架”复合双层行车路基结构具有稳定性好、变形小、结构承载力高等优点。     

分时电价下含电动汽车的微电网群双层多目标优化调度

为解决大规模电动汽车无序充电导致电网出现“峰上加峰”现象,依据电动汽车充电地点的不同将配电网划分为居民区、办公区、商业区微电网,提出基于峰谷差、分时电价、用户充电满意度多目标下的电动汽车充电模式,建立了微电网内运营商峰谷差最小—用户充电费用最少和充电满意度最大的双盈多目标优化调度模型,采用上海市实际居民办公商业混合体,基于MATLAB/NSGA-Ⅱ算法求解负荷整形度;采取粒子群优化算法求解电动汽车车主达到充电最优满意度;实现对电动汽车充电时刻和充电功率的引导。实际算例仿真结果表明,该方法能有效降低配电网负荷峰谷差,提高电动汽车充电效率,满足用户充电需求。     

基于自适应结构元素的改进分水岭图像分割方法

图像分割是按照一定的规则,将图像中具有特殊意义的区域划分为若干个互不相交的子区域,是从图像处理到图像分析的关键环节,传统分水岭图像分割方法是一种应用较为广泛的技术,具有快速、简单的优点,但该方法易受噪声干扰,分割结果易丢失边缘重要信息,出现过分割现象。为改善传统分水岭图像分割方法存在的过分割问题,提出了一种基于自适应结构元素的改进分水岭图像分割方法。首先,利用图像像素点邻域的局部密度、对称度及边缘特征构造形状可变的自适应结构元素,确保其与图像目标几何结构具有较强的一致性;其次,利用该结构元素获取图像形态学梯度,提高目标边缘的定位精度;将L₀范数梯度最小化和形态学开闭混合重建相结合修正梯度图像,减少梯度图像中的局部无效最小值点,抑制过分割现象的产生;最后对修正后的梯度图像进行分水岭分割,实现图像目标区域的精确分割。实验结果表明,该方法能够有效抑制过分割现象,提高目标边缘定位的准确性,具有较高的分割精度。