致密砂岩气藏反凝析伤害及开采对策研究

针对中江气田沙溪庙组气藏反凝析伤害导致气井产量下降的问题,基于沙溪庙组气藏流体相态变化特征研究,通过长岩芯反凝析伤害实验及数值模拟分析评价反凝析对气藏开发的影响。结果表明,气藏在开发过程中,反凝析将导致储层中气相渗透率大幅降低,储层渗透率伤害率达32%,最大含凝析油饱和度1.8%,压裂改造工艺在一定程度上能降低气藏反凝析伤害,且储层渗透率越高,气藏反凝析对气井产能影响越小。根据中江沙溪庙组气藏生产特征分析,采用衰竭式开发方式更为适合,建议开采初期通过气井合理配产,延长气井露点压力以上生产时间,后期可介入泡排、柱塞气举等工艺排出井筒积液,确保气井稳定,最终达到提高气藏开发效益的目的。     

染色体结构维持蛋白Smc5/6复合体的结构与功能

真核生物基因组DNA主要以染色体的形式存在于细胞核中,染色体结构的稳定及其动态变化对于真核生物遗传信息从亲代到子代中的准确传递和维持细胞的正常功能是必不可少的.染色体结构维持蛋白(Structure Maintenance of Chromosome,Smc)在染色体结构维持及DNA损伤修复方面发挥着关键性的作用.Sm...     

改进凸包的贝叶斯模型显著性检测算法

针对传统贝叶斯模型算法对图像显著区域检测精度需要进一步提高的问题,提出一种改进凸包的贝叶斯模型显著性检测算法。首先,利用流行排序算法对图像进行前景提取,提取的前景区域作为贝叶斯模型的先验概率;其次,利用颜色增强的Harris角点检测算法检测图像在RGB,HSV,CIELab 3个颜色空间中的特征点,分别构造RGB,HSV,CIELab空间的凸包,求取3个颜色空间下的凸包的交集;再次,通过贝叶斯模型根据先验概率、凸包与颜色直方图结合得到的观测似然概率计算获得显著性区域图;最后,将新算法在两大公开数据集MSRA和ECSSD中进行测试。结果表明,新算法能够有效抑制背景噪声,完整检出显著区域,F-measure值在MSRA和ECSSD数据库中的测试结果分别为0.87和0.71,准确率-召回率曲线在复杂图像数据库高于传统经典算法。新算法改进了传统经典算法的检测效果,进一步提高了显著图检测的准确性。     

融合深度特征和FHOG特征的尺度自适应相关滤波跟踪算法

为了解决核相关滤波跟踪算法在复杂场景下跟踪效果差的问题,提出了一种融合深度特征和尺度自适应的相关滤波目标跟踪算法。首先,通过深度残差网络（ResNet）提取图像中被跟踪区域的深度特征,再提取目标区域方向梯度直方图（FHOG）特征,通过核相关滤波器学习,分别得到多个响应图,并对响应图进行加权融合,得到跟踪目标位置。其次,通过方向梯度直方图（FHOG）特征,训练一个PCA降维的尺度滤波器,实现对目标尺度的估计,使算法对目标尺度发生变化有很好的自适应能力。最后,根据响应图的峰值波动情况改进模型更新策略,引入重新检测机制,降低模型发生漂移概率,提高算法抗遮挡能力,在标准数据集OTB100中与其他7种目标跟踪算法进行比较。结果表明,相比原始KCF算法,改进后的KCF算法精准度提升了29.4%,成功率提升了25.9%。所提算法实现了对跟踪目标位置的精准估计,提高了尺度自适应能力和算法速度,增强了算法抗遮挡能力。[JP]     

城市林地叶片与冠层尺度CO2浓度、水汽密度比较

为了定量评价城市公园林地的小气候作用,在北京市海淀公园架设涡度相关系统连续观测林地的冠层尺度数据,利用光合作用仪Licor 6400观测林地较大面积树种的叶片尺度数据,比较夏季日间叶片尺度与冠层尺度CO2浓度和水汽密度.结果表明,两个尺度观测的CO2浓度和水汽密度的日变化趋势基本相同,但叶片尺度CO2浓度高于冠层尺度数...     

基于深度学习的高分六号影像水体自动提取

为了探究高分六号(GF-6)卫星多光谱相机(PMS)影像提取水体的潜力,分别构建全卷积神经网络(FCN-8s)、U-Net及U-Net优化(VGGUnet1、VGGUnet2)4种神经网络进行了水体提取研究.基于水体提取结果对比分析,确定优选模型为VGGUnet1;提出基于组合损失函数FD-water loss(foc...     

方钢管混凝土柱-不等高钢梁框架节点地震损伤演化过程分析

为研究方钢管混凝土柱-不等高钢梁框架节点在地震作用下的损伤演化过程,基于4个方钢管混凝土柱-不等高钢梁框架节点的抗震性能试验,运用有限元分析软件ABAQUS对梁柱节点进行了数值分析,并选取了适用于此类异型节点的双参数地震损伤模型.通过有限元结果和损伤模型分析了不等高钢梁框架节点在低周反复荷载作用下的损伤发展过程.结果表...     

变电站巡检机器人避障方法研究与应用

为提升变电站巡检机器人的导航避障能力,将深度学习技术应用于变电站场景识别中,提出了一种基于深度卷积神经网络的避障方法.该方法联合图像分类和语义分割两个分支来共同辅助机器人导航避障,分类分支通过获取图像全局信息,保证机器人正确行驶方向;而语义分割支路则根据图像局部信息以及机器人前方目标类别,指导机器人准确避障.实验结果表...     

基于统计损伤理论的饱和土邓肯-张修正模型

为了描述饱和土变形过程,以某边坡饱和土为研究对象,开展固结排水三轴压缩试验。试验发现饱和土的应力-应变曲线近似为双曲线,由此选择邓肯-张模型作为基础模型,结合统计损伤理论,构建一种新的饱和土邓肯-张修正模型。通过邓肯-张模型自身特性及线性回归的方法,求解模型参数。采用所建模型对饱和土试验数据进行辨识,对比分析试验曲线和理论曲线。结果表明,所建修正模型结构简练,参数较少,能较为准确地辨识饱和土偏应力-应变曲线,具有一定的可行性和合理性。     

一种基于深度学习的实时视频图像背景替换方法

针对视频会话业务的实时性需求,提出一种轻量级深度学习网络模型实现视频图像的实时背景替换功能.网络模型包含语义分割和背景替换两个模块.语义分割模块整体架构采用编解码结构,编码端使用编码器模块、空洞卷积金字塔池化模块、注意力模块以及增益模块提取特征;解码端使用解码器模块、调整模块以及编码器模块恢复图像,再传入背景替换模块完成背景替换.该网络模型在本文设定的数据集训练后分割精确度达到94.1%,分割速度达到42.5帧/s,在实时性和准确性上达到较好的平衡,具有很好的实用效果.