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众多学者已经证实碳酸盐岩储层的弹性性质受到孔隙结构的影响非常大,因此在反演孔隙度的时候也应该考虑孔隙结构对于地震的影响,本文通过对著名的Gassmann方程及Eshelby-Walsh椭球包体裂缝理论的研究及分析,结合两个方程,推导出一个考虑岩石孔隙结构并利用地震资料反演孔隙度的新方法。本文提出了该方法应用的预测流程和所有参数的求取方法,并对实际的试验工区进行孔隙度预测,预测结果和测井数据吻合度很高,说明该方法对于孔隙度预测的适应性和实用性。 该方法适用于碳酸盐岩储层孔隙度的反演,是因为碳酸盐岩的刚度大,体积模量相对于其他岩性的体积模量大很多,并且岩石孔隙流体的压缩系数远大于岩石基质的压缩系数,储层深度大尤为明显,本文推导新方法过程中的近似就更加可靠。  相似文献   
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针对高速无人艇自主航行时对视觉检测的实时性以及由于水面场景变化和波浪反射等干扰的鲁棒性需求,提出一种基于深度学习的高速无人艇视觉检测实时算法.采用基于MobileNet的神经网络快速提取全图特征,设计SSD结构的检测网络融合各层特征图的结果以完成快速多尺度检测,并在嵌入式GPU NVIDIA Jetson TX2硬件平台上将算法实现并验证.结果表明,该算法能够实时检测多类水上特定目标,具有鲁棒性强、多尺度的特点,单帧视频的检测时间可以控制在50 ms以内.   相似文献   
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