无监督残差网络的地震数据重构方法

野外采集的地震数据通常会存在地震道缺失的问题,对其进行重构一直是地震资料处理中的一个难题。目前使用深度学习(Deep Learning,DL)方法重构地震数据主要采用完整地震数据作为标签训练网络模型的监督学习方式,然而对实测野外数据很难获得准确的标签。对大量训练样本的依赖影响了DL方法在地震数据重构中的应用。为此,提出了一种基于残差网络的无监督DL的地震数据重构方法。该方法无需使用完整的地震数据作为训练集训练残差网络,而是以随机数据作为残差网络的输入,以含缺失地震道的地震数据作为网络的期望输出。通过对网络预测与期望输出之间的误差的反向传播,迭代优化网络参数,使网络与期望输出间的误差达到最小,获得参数最优的残差网络,并用该网络重构缺失的地震数据。在网络参数优化过程中,利用卷积的局部和平移不变性质,用卷积滤波器学习多尺度下地震数据邻域之间的相似特征,并在网络输出中呈现学习到的这些先验特征。使用所提方法重构Marmousi模型模拟地震资料和实测海洋拖缆资料中规则和不规则缺失的记录道,并与传统的快速凸集投影软阈值(FPOCS-Soft)方法的结果进行对比,结果表明,无监督残差网络方法可有效重构缺失地震道,准确性高、连续性好,精度高于FPOCS-Soft方法。     

形态小波在电力工程信号奇异性检测中的应用

根据电磁暂态仿真结果,对形态小波的信号奇异性检测效果进行了验证,结果表明该方法具有较好的普适性,能够有效检测出信号发生突变的时刻、极性及强度等信息。     

临氢降凝装置投产后的经济效益

<正> 一、前言美国Mobil公司开发的馏份油临氢降凝技术是七十年代开发的新工艺,目前已被世界各国广泛应用。该工艺主要是用孔道特殊的ZSM-5分子筛,将重质馏份油进行选择性吸附裂解,从而获得低凝点柴油和高辛烷值汽油。胜利炼油厂已于1979年引进了该项(MDDW)工艺。自1982年4月投产至1986年止已累计运行了848天。加工原料51.54万吨。生产低凝点柴油37.5万吨,C_5~+以上高辛烷值汽油10.8万吨,取得了较高的     

NDZ-Ⅰ型柴油临氢降凝催化剂工业试验

一、前言胜利炼油厂临氢降凝装置于1982年4月投产,原采用引进的美国Mobil公司ZSM-5催化剂,到1986年8月已严重失活,累计运转了2万多(?)小时。自1986年10月18日开始试用由南京炼油厂研究所研制,抚顺石油三厂生产的NDZ催化剂,至1987年8月14日按计划停工,共运转了264天,总共加工17.19万吨原料。     

浅谈加氢催化剂的再生

本文介绍了美国联合油加氢精制催化剂采用氮气+空气燃烧的全过程。对于高含硫型加氢精制和加氢裂化催化剂的再生,多年来,我国一直采用蒸汽+工业风进行烧焦。虽然国外对氮气+空气烧焦已有报道,但在国内始终没有突破。胜利炼油厂的柴油加氢精制装置于1985年利用氮气+空气烧焦对催化剂进行再生,取得良好结果。氮气+空气烧焦的关键是掌握空气中氧含量和循环氮气中的 SO_2、SO_3含量的准确性。对于循环碱液中的 Fe~(2+)分析也不可忽视。