潜江凹陷蚌湖地区潜江组超压成因机理

蚌湖向斜带位于潜江凹陷中部,其潜江组普遍发育超压系统.综合超压成因机理的各种分析方法,基于测井曲线特征和烃源岩成熟度特征,从压实不均衡和生烃作用两方面对蚌湖地区的超压成因机理进行了系统分析.研究结果表明,1在超压段泥岩声波时差曲线偏离正常压实线,其拐点深度为2150~3180 m,蚌湖地区储层实测超压顶界面深度约为2200 m,在埋深较浅地区,超压成因以不均衡压实作用为主,在埋深较大地区,超压成因为不均衡压实和生烃共同作用;2超压顶界面埋深与生烃门限表现出较好的一致性,在2200 m深度其镜质体反射率Ro值为0.55%,说明生烃作用对蚌湖地区超压的发育亦具有一定的贡献,由此认为,压实不均衡和生烃增压作用是蚌湖地区超压发育的主要机理.     

Eh和pH值对生物滞留系统DNRA作用的影响研究

试验以模拟生物滞留系统为研究对象,运用15N同位素示踪技术研究土壤不同Eh和pH条件下硝酸盐异化还原为氨(DNRA)作用对氮的去除效果。结果表明：在土壤Eh为225 mV～100 mV、0 mV～-120 mV和-225 mV～-340 mV条件下,随着Eh的降低,DNRA作用增强;生物滞留系统中同时存在反硝化反应和DNRA作用,在0 mV～-120 mV区间,更有利于反硝化作用的发生,在-225 mV～-340 mV区间,更有利于DNRA作用的发生;生物滞留系统土壤pH为5～7的条件下,DNRA作用效果随着pH值的增加而增强,在pH为7～9时,DNRA作用效果随着pH值的增加而减弱,表明DNRA作用易在中性偏碱性的环境下发生。     

基于U1-net网络的放疗脑肿瘤靶区分割

文章基于全卷积神经网络(fully convolutional network, FCN)的U-net网络，并通过对U-net网络的调整，构建适用于脑肿瘤图像分割的U1-net网络。U1-net网络由卷积层、最大池化层、反卷积层和激活函数4个部分组成。通过在公共数据集BRATS 2015上的实验验证了该网络的有效性。实验结果表明，该网络能适应脑肿瘤轮廓取得较好的分割效果，在脑肿瘤的完整肿瘤区、核心肿瘤区、增强肿瘤区的Dice相似系数(Dice similarity coefficient, DSC)分别为0.95、0.85、0.83。