基于多孔介质模型的储层裂缝孔隙度计算方法

针对裂缝性储层裂缝孔隙度定量计算的难题,提出了一种基于多孔介质模型的储层裂缝孔隙度计算方法。通过定义孔隙纵横比谱函数表征岩石裂缝分布特征及对岩石宏观岩石物理特征的影响,并代入多孔介质模型中,建立含裂缝条件下多孔介质模型。理论正演表明,孔隙纵横比谱分布特征与岩石体积模量变化一一对应,通过建立岩石模量反演函数,利用现场阵列声波测井资料实现孔隙纵横比谱定量反演,进而计算裂缝孔隙度。应用结果表明,计算的裂缝孔隙度能够较好地反映储层裂缝发育情况,与电成像测井计算结果吻合较好,文中方法所计算的裂缝孔隙度符合实际生产情况,为裂缝孔隙度计算提供一种新的途径,扩展了阵列声波测井应用范围。     

基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法

为了克服当前图像匹配方法主要通过测量距离的方法来实现图像匹配,忽略了图像间的相似度,导致算法存在错误匹配较多以及鲁棒性较差的问题。本文提出了基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法。采用FAST检测方法对图像特征进行检测,快速获取鲁棒特征点,以改善算法的匹配正确率。随后,利用SURF特征描述机制,通过计算特征圆域内的Haar小波响应值,对特征点进行描述。引入结构相似度SSIM(structural similarity index measurement)模型,将其与欧氏距离模型相结合,构造相似度模型,从结构相似度与测量距离两方面出发,将特征点进行粗匹配。最后,利用特征点的余弦关系,求取特征点间角度,建立角度制约规则,对粗匹配结果完成优化。实验结果显示:与典型的匹配方法相比,该算法具有更好的匹配性能较好,在多种几何变换下仍具有理想的匹配精度。     

雨天图像中目标显著性检测算法设计与效果评价

雨天条件下,图像中目标的许多特征被掩盖,使得户外图像应用系统效能发挥受到严重的影响。为了提高雨天条件下图像中目标检测的质量,通过综合分析雨天图像中的目标特征,发现其亮度颜色信息、色彩差异信息和暗通道先验信息对目标的显著性具有高敏感度,进而提取了雨天图像中目标的显著性特征,构建了基于混合特征的目标显著性检测模型,最后通过多个评价指标的效能评估实验,与经典算法进行对比,验证了本文算法的有效性。     

基于EAST改进的任意方向场景文本检测

高效和准确的场景文本(efficient and accuracy scene text,EAST)检测算法速度快且结构简单,但是由于文本结构的特殊性,导致在检测中尺寸较小的文本会被遗漏,而较长的文本则完整性较差.针对EAST算法存在的问题提出一种新的自然场景文本检测模型.该方法利用自动架构搜索的特征金字塔网络(neural architecture search feature pyramid network,NAS-FPN)设计搜索空间,覆盖所有可能的跨尺度连接提取自然场景图像特征.针对输出层进行修改,一方面通过广义交并比(generalized intersection over union,GIOU)作为指标提升边界框的回归效果;另一方面通过对损失函数进行修改解决类别失衡问题.输出场景图像中任意方向的文本区域检测框.该方法在ICDAR2013和ICDAR2015数据集上都取得了较好的检测结果,与其他文本检测方法相比,检测效果也得到了明显提升.     

UHF局部放电信号包络检波电路设计与实现

气体绝缘组合电器局部放电产生的特高频信号频率大多分布在300 MHz～1.5 GHz,直接对特高频原始信号进行采样和分析,要求系统必须具备较高的采样率,导致需要处理传输的数据量巨大,成本高昂,工程应用困难.而气体绝缘组合电器局部放电产生的特高频信号的包络波形同样携带着大量的放电缺陷特征信息,对提取的包络波形进行采样处理,一方面可以大大降低对系统采样率的要求,另一方面也保留了局部放电缺陷大部分的特征信息.根据气体绝缘组合电器局部放电产生的特高频信号特性,设计实现了一种适用于气体绝缘组合电器局部放电产生的特高频信号的包络提取检波电路,实测结果表明,该检波电路响应速度快、惰性失真小,提取的包络波形与特高频原始信号的轮廓基本一致,较好地保留了气体绝缘组合电器局部放电所携带的特征信息.     

硅基阻挡杂质带红外探测材料与器件研究进展

红外探测在天文物理研究领域具有极其重要的应用前景,由于天文深空探测对象的特殊性,对红外探测器的性能要求十分苛刻.阻挡杂质带(BIB)红外探测器,因其具有响应波段宽、噪声低、灵敏度高以及抗辐射性能好等优点,在过去30年中发展成为国际上天文领域首选的红外探测器.BIB红外探测器的探测波长覆盖中红外到远红外波段,它的推广应用促进人类在天文深空探测领域取得了一系列重大的科学成果.我国在BIB红外探测器的研究起步较晚,近年来也取得了较大进展,但是与国际领先水平相比尚有较大差距.本文主要回顾、评述了过去5年多我国在BIB红外探测器领域的研究进展,对BIB红外探测材料及其相应BIB器件的制备工艺、物性表征和光电响应特性,以及表面等离激元对器件光电响应的调控等做了详尽介绍,为我国BIB红外探测器的发展提供参考和实验依据.     

基于Pt-Au-MoS2-ITO传感器对于H2O2的还原检测

实验探究了二硫化钼（MoS₂）作为一种新型材料与贵金属纳米粒子金（Au）、铂（Pt）的复合基底对于过氧化氢（H₂O₂）的还原性检测,采用氧化铟锡导电玻璃（ITO）作为电极,制备出了基于Pt-Au-MoS₂-ITO的生物传感器,为H₂O₂还原性检测的便携性操作打下了基础.实验采用电化学沉积的方法制备材料,同时使用循环伏安（CV）法、计时电流法等传统电化学手段表征了传感器电化学性能,采用场发射扫描电子显微镜（FE-SEM）来表征传感器表面形貌.建立了用于H₂O₂还原检测的、具有高检测限、高灵敏度和宽检测范围的传感器.     

基于地面激光雷达点云的树木冠层变化定量分析

采用切片形式的Alpha Shape 3D法估算树木冠层体积,从不同相对位置分析体素空间分布状态的变化.基于网格模型提取变化点云,研究冠层组分的空间变化,以受台风玛利亚破坏树木冠层为例,应用所提出的方法进行定量分析.通过多角度分析可知,该台风对目标树木总体破坏较小,树木冠层垂直方向的中下部受损较大,枝叶受损多集中于距离冠层中心水平方向2.0～2.5 m区间.分析结果表明,该定量分析方法可以反映树木冠层分布及体积变化情况.     

基于VPU加速的嵌入式实时人脸检测系统设计与实现

智能设备高昂的设计费用和庞大的计算资源需求成为在便携式、低功耗设备上实现深度学习算法及其应用的主要障碍.文中基于树莓派平台,借助Intel的视频处理器(V PU)低功耗加速模块,设计并实现了基于残差特征提取模块CNN模型的实时人脸检测系统.结果表明,相较于单纯使用树莓派CPU进行计算,文中方法在视频流中检测人脸和人脸关键点提取的实验中分别实现了18.62倍和17.46倍的加速,在便携式设备中实现快速、实时、在线的人脸检测和特征点提取成为现实,同时为使用便携式、低功耗设备运行深度学习算法提供了一种确实可行的方案.     

基于Transformer神经网络模型的网络入侵检测方法

网络入侵检测一直以来都是网络安全中亟待解决的关键任务之一,传统网络入侵检测方法主要通过提取多维特征,采用机器学习方法构建检测模型,大多忽略了入侵行为的时间相关性.通过提取网络入侵行为的时序特征,设计基于降维特征的多头自注意力机制Transformer网络模型,以解决传统串行化时序神经网络模型不易收敛且时间开销较大的问题,通过选取最优的损失函数和训练参数进行并行化训练,实现网络入侵行为检测.实验结果表明,基于Transformer网络模型的网络入侵检测方法在多个数据集上均获得了99％以上的精度和检出率.