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11.
12.
川西彭州地区三叠系雷口坡组雷四上亚段潮坪相薄储层识别难度极大。围绕如何从复合地震强反射中区分并识别上、下两套储层面临的地球物理难题,采用先“分”后“合”的研究思路,基于实际地层结构及不同储层叠加样式建立正演模型,利用全波场波动方程正演模拟技术,剖析了不同主频条件下薄储层的地震响应特征,通过波形差异化分析,从复合地震响应中“剥离”出了两套储层所引起的地震响应特征及变化规律,明确了两套储层在不同频带下的地震识别标志和识别方法,为该区强反射界面干扰下两套薄互层储层辨识机理分析及精准预测奠定了基础。基于不同频带下薄储层辨识机理的分析结果,定性预测了薄储层平面展布,提出了深层潮坪相薄储层识别和预测难题的解决方案,为该区地震资料品质评价、面向薄储层的地震采集技术设计、地震资料处理及薄储层预测提供了依据和指导。 相似文献
13.
结合螺旋理论、机器人的实际功能应用以及机械腿的运动变换矩阵,综合出了转动完全解耦、移动部分解耦的PUPR-PUPR-PRPAS机械腿构型。首先,分析了步行式加工机器人的功能应用,分析出机械腿在功能应用中需要的自由度;再根据自由度数确定了机械腿所需的支链数目及自由度在支链上分布;然后分析机械腿运动螺旋及约束螺旋,结合机械腿运动解耦的目的,得出使动螺旋来确定驱动螺旋,同时结合功能应用需求对机械腿支链进行了构型综合。根据支链间搭配原则及机械腿功能应用条件等,在综合出的支链中选取并确定机械腿初步构型。最后,先对机械腿单自由度关节副之间进行复合简化,分析简化后的运动变换矩阵,将第三条支链进行进一步改进,确定最终机械腿构型。 相似文献
14.
使用气-质联用仪测定餐饮废油生物柴油(WCME)和-10号柴油(-10PD)的组成,使用冷滤点试验器和运动黏度试验器测定WCME的低温流动性,同时使用调合、添加低温流动性改进剂的方法改进WCME的低温流动性。实验结果表明,WCME主要由饱和脂肪酸甲酯和不饱和脂肪酸甲酯组成,质量分数分别为27.63%和71.81%;WCME冷滤点为0℃,运动黏度(40℃)为4.41mm2/s;WCME与-10PD调合后,冷滤点降低,其中B20的冷滤点最低,为-13℃,运动黏度随着WCME的体积分数的减少,逐渐接近-10PD的运动黏度。通过添加低温流动性改进剂,WCME,B10,B20的冷滤点分别从0,-8,-13℃降至-4,-26,-25℃。 相似文献
15.
16.
目的 动态视频所占据的空间过大,若要快速和在有限的空间去传送,则必须要对动态视频进行压缩;方法 通过帧与帧之间存在冗余性,以及后面的帧可以通过运动补偿的方法来得到预测帧;结果 通过matlab进行仿真,得到相关的图片数据得到压缩后的预测帧;实验验证通过运动补偿的方法可以得到后面相关帧,并且起到压缩的作用. 相似文献
17.
该研究建立了一种亲水交互作用色谱-串联质谱(HILIC-MS/MS)法测定动物源运动食品中潮霉素B、新霉素、安普霉素3种氨基糖苷类抗生素残留量的方法。结果表明,样品经Sielc Obelisc R柱分离,采用0.1%甲酸水溶液-乙腈梯度洗脱,可以实现3种目标物组分的分离。在此条件下,3种氨基糖苷类抗生素在5~500 ng/mL的质量浓度范围内线性关系良好,相关系数R2为0.999 5~0.999 9,检出限均为15 μg/kg,定量限均为50 μg/kg,保留时间的日间和日内相对标准偏差(RSD)分别为3.5%~7.9%和3.5%~4.1%,峰面积的日间和日内RSD分别为3.6%~7.4%和3.2%~3.9%,加标回收率为85.7%~93.6%,回收率试验结果的RSD为3.1%~5.2%。该方法可以满足动物源运动食品中3种氨基糖苷类抗生素的检测需求。 相似文献
18.
针对目前运动想象脑电(EEG)信号识别率较低的问题,考虑到脑电信号蕴含着丰富的时频信息,提出一种基于时频域的卷积神经网络(CNN)运动想象脑电信号识别方法。首先,利用短时傅里叶变换(STFT)对脑电信号的相关频带进行预处理,并将多个电极的时频图组合构造出一种二维时频图;然后,针对二维时频图的时频特性,通过一维卷积的方法设计了一种新颖的CNN结构;最后,通过支持向量机(SVM)对CNN提取的特征进行分类。基于BCI数据集的实验结果表明,所提方法的平均识别率为86.5%,优于其他传统运动想象脑电信号识别方法;同时将该方法应用在智能轮椅上,验证了其有效性。 相似文献
19.
20.
针对基于容积脉搏波(PPG)提取运动心率时,传统心率提取算法由于运动噪声干扰使测量结果误差大、实时性不好的问题,提出一种抗运动干扰的实时心率提取方法。该方法通过实时小波去噪,同时结合三轴加速度信号(ACC)对运动进行分类训练,计算各运动状态心率增益,对实时心率值进行补偿。实验结果表明,通过与同时采集的ECG信号计算出的实时心率进行对比,绝对误差率仅为1.2%左右。相比传统心率提取算法,该算法具有抗干扰性强,实时准确的特点。 相似文献