南图尔盖盆地南缘下白垩统复杂古地形条件下的沉积相

为了在南图尔盖盆地南缘下白垩统寻找有利岩性油气藏勘探目标,在单井沉积相研究基础上,充分利用覆盖研究区的三维地震资料,应用地震层位拉平法恢复了下白垩统K1nc沉积期古地貌,结合地震振幅属性切片技术、地震相分析等进行物源分析,划分沉积体系类型和沉积相带,预测有利砂体展布规律。研究结果表明:K1nc地层以辫状河三角洲相沉积、湖泊相沉积为主,可划分为辫状河三角洲平原、辫状河三角洲前缘和前三角洲亚相。物源早期以东西向及南西—北东向为主,晚期主要来自西南方向。研究区以辫状河三角洲前缘分流河道、席状砂和滨浅湖滩坝砂体为优质储层。本研究为进一步开展岩性圈闭勘探和估计研究区岩性油气藏储量规模提供依据。     

微裂缝超低渗储层的应力敏感实验研究

为了评价应力敏感对微裂缝超低渗透储层渗流的影响,采用微波炉加热方法,制备热应力微裂缝超低渗岩心(钻井取心很难取到微裂缝岩心),近似模拟实际成岩、沉积过程中形成的微裂缝;通过微裂缝岩心的应力敏感性室内实验,进行应力敏感性评价。结果表明:制造的微裂缝能够近似地模拟地层在成岩、沉积过程中形成的微裂缝;微裂缝岩心的渗透率应力敏感滞后程度不明显,应力卸载后渗透率恢复程度高,不存在强应力敏感;对岩石进行应力敏感性评价时,应以地层压力条件下的渗透率为初值,否则会夸大岩石的应力敏感性;在微裂缝低渗透岩心中,随着微裂缝所占导流能力的增加,微裂缝岩心的渗透率滞后恢复程度越高;应力敏感性对微裂缝超低渗储层的产能影响很小。     

基于视觉感知的立体图像零水印算法研究

人眼感知立体图像,主要是对图像内容和深度信息的感知,而视点之间的差异是形成立体图像深度感知的一个重要原因。本文基于人眼视觉感知特性,提出了视点零水印和视差零水印算法,视点零水印将视点图像的亮度Y分量分块做DCT变换,并根据DCT域中低频系数的大小关系来构造视点零水印,提高了水印的鲁棒性和不可见性;视差零水印通过求取左右视图的视差值,搜索得到左右视图的匹配区域,根据匹配区域内左右图像块的DC系数大小关系来构造视差零水印。统计两类零水印恢复率,达到对立体图像质量和立体感知质量客观评价的目的。实验结果表明,该水印算法具有良好的鲁棒性和不可见性,通过水印恢复率客观评价图像质量和立体感知质量,与人眼主观评价具有一致性。     

PEMFC电堆加速老化测试及性能恢复现象分析

对自制kW级的质子交换膜燃料电池(PEMFC)电堆在车载工况下进行了加速老化测试(ADT).结合极化曲线、交流阻抗谱(EIS)及电压-时间曲线考察了PEMFC的性能变化.通过扫描电镜(SEM)和透射电镜(TEM)对试验前后的膜电极进行非现场表征对比分析,解释PEMFC性能衰退的原因.结果表明:603h车载工况加速老化试验后,电堆最大功率下降21.6%,同时电堆在休整之后存在明显的性能恢复现象;常相位角元件值和法拉第阻抗值在电堆休整后减小,说明催化剂活性有所恢复,电堆内部水热环境在冷机启动后达到较理想状态.     

基于l_1与l_0正则化的压缩感知数值算法

针对压缩感知模型,讨论了基于l0正则化的正交匹配追踪算法(OMP)与基于l1正则化的同伦算法(HM)和迭代加权最小二乘法(IRLS).通过数值实验结果分析,验证了3种算法的有效性,且相对于2种基于l1正则化的算法,OMP算法的迭代次数与耗时更少,均方误差更小.     

基于张量分解的多声道音频恢复方法

为恢复多声道音频在采集过程中丢失的数据,提出基于加权优化的张量分解方法.首先用张量对音频建模,并且根据其尺寸定义一个标识数据丢失位置的加权张量,然后使用加权最小二乘问题描述CANDECOMP/PARAFAC(CP)模型并通过一阶优化算法求解,最终通过获得的因子矩阵恢复音频.通过不同数目通道数据丢失的隐藏参考和基准的多激励测试,说明针对丢失数据采用CP分解方法是有效的,即张量分解能够得到较好的音频恢复效果.      

改进SFLA算法在负荷恢复优化中的应用

针对负荷恢复是一个多约束、非线性的多目标优化问题,在综合考虑多负荷点恢复优化及电压、频率、机组出力等多个约束条件的基础上,建立了负荷恢复优化模型,通过参数初始化、适应值函数等措施对蛙跳算法进行改进,然后对模型进行求解得出电力系统最大允许负荷恢复量,最后通过IEEE-19节点系统进行验证,结果表明了该算法的有效性、可行性.     

稀疏正则化及其在医学图像复原中的应用

论文旨在对受模糊和噪声影响的医学图像进行恢复.极小化由保真项构成的能量泛函是图像恢复普遍采用的方法,然而由于该极小化模型的不适定性,对其添加适当的正则化项是必要的.利用医学图像梯度稀疏这一先验条件,对极小化模型添加l_q正则化项.l_q正则化项的添加保证了图像梯度的稀疏性,也使我们不得不求解一个非凸优化问题.利用交替迭代的半二次分裂算法实现对该非凸问题的求解,并给出了该算法的收敛性分析. Shepp-Logan影像模型和MRI图像的数值仿真实验验证了本文的相关理论.基于研究结果,l_(1/2)正则化方法对梯度分布稀疏的医学图像具有良好的降噪与去模糊效果.     

基于ICP算法的非合作目标特征点云配准优化

针对视觉测量中非合作目标无法提供合作信息从而引起的位姿测量问题,采用ICP(Iterative Closest Point)算法配准不同时刻获取的点云降采样数据来完成目标的相对位姿测量。利用运动恢复结构算法获取了目标当前时刻的点云数据并比较了基于阈值匹配与光流匹配的特征点匹配算法,利用三角测量法对提取到的特征点进行重建,同时将点云数据进行降采样处理,根据降采样后的点云数据计算出不同时刻目标的相对位姿关系。实验表明当物体发生旋转运动时,对降采样数据利用ICP算法计算得到的目标绕坐标轴旋转角度最大误差不超过0.11º。