地热温标在地热系统中的应用研究

在地热系统中,地热温标通常被用来评价地下热储温度,但是如果作为地热温标的化学组分在热储内部没有达到平衡,则估算出的热储温度往往与实际温度相差很远。本文以平顶山八矿地下热水为例,通过Na—K—Mg三角图及以WATCH程序等建立起来的多矿物平衡图在地热系统中的运用,对地热系统中矿物和流体的化学平衡做出了定量和定性的判断,从而为地热温标的选取提供依据。     

多矿物平衡法在地下热储温度估算中的应用

在地热系统中,地热温标通常被用来评价地下热储温度,但是如果作为地热温标的化学组分在热储内部没有达到平衡,则估算出的热储温度通常与实际温度相差很远。以平顶山八矿地下热水为例,通过Na-K-Mg三角图以及WATCH程序等建立起来的多矿物平衡法在地热系统中的运用,对地热系统中矿物和流体的化学平衡做出了定量和定性的判断,从而为地热温标的选取提供依据。结果表明,矿物玉髓地热温标是最适合估算平顶山八矿深部热水温度的地热温标,该矿区深部热水温度约为50℃。     

改进YOLOv5s的无人机视角下小目标检测算法

无人机视角的小目标图像具有目标分布密集、类别不均衡以及特征不明显的特点，导致目标检测任务中出现漏检、误检的问题。针对这些问题，提出一种改进YOLOv5s小目标检测方法，以达到提高目标检测准确率与精确度的目的。重新聚类锚框，更精确地锁定检测区域。更改骨干网络结构，在空间金字塔池化层增加卷积，保证充分获取检测目标特征。同时，将网络结构中的C3模块替换成融合通道注意力机制的轻量级SEC2f模块，以提升网络对于小目标检测的局部特征捕获能力。融合解耦检测头，结合自适应锚框计算，有效提取目标区域的特征。在相同参数、相同环境条件下，在DOTA数据集上和VisDrone数据集上检测精度分别提升6.1%、5.2%，表明改进方法在小目标检测任务上的有效性；在公开数据集voc2007+2012上做通用性对比实验，结果表明改进算法具有通用性。     

重构SPPCSPC与优化下采样的小目标检测算法

针对小目标图像检测中存在相互遮挡、背景复杂和特征点少的问题，基于YOLOv7提出一种重构SPPCSPC与优化下采样的小目标检测算法。在骨干网络的SPPCSPC模块中裁剪CBS层、引入SimAM注意力机制并缩小池化核，以提高关注密集目标区域，提取更多相互遮挡的小目标特征；在颈部网络中，将下采样结构中的SConv替换为SPD Conv，再添加一个四倍下采样分支，以减少小目标特征丢失，提高复杂背景下小目标特征捕获量；把网络模型的损失函数由CIoU替换为Wise IoU，聚焦一般质量瞄框，提升收敛速度。在公开数据集VisDrone2021上做对比实验和消融实验，该算法与原始YOLOv7算法相比，mAP提升5.09个百分点，FPS值达到40，参数量减少2.5 MB，表明小目标检测精度显著提升，同时保持了推理速度并减少了参数量；在公开数据集VOC2007+2012上做泛化实验，mAP提升3.35个百分点，表明该算法具有通用性。