鄂尔多斯盆地致密油储层裂缝识别与表征

鄂尔多斯盆地致密油是中国陆相湖盆致密油的典型代表.针对研究区裂缝张开度低、常规测井响应不明显等特征,运用变尺度分析(R/S)技术来识别裂缝、预测裂缝分布,预测裂缝相对发育区有助于寻找储层有利区分布.裂缝在声波时差的R/S分析曲线上的响应特征表现,使裂缝识别变得直观易得.     

塔里木盆地塔中地区奥陶系裂缝储层发育特征及预测

裂缝是塔里木盆地奥陶系碳酸盐岩沉积的重要渗流通道和储集空间,因此裂缝研究对油气藏开发具有重要意义。利用岩心、测井等资料对裂缝识别,选择裂缝相关参数（如线密度及充填性等）予以统计,研究塔中地区裂缝发育垂向及平面分布规律。结合裂缝发育规律,研究裂缝发育受岩性、层厚、断层及岩溶的影响关系。主要基于地质统计方法,预测塔中地区奥陶系裂缝发育的有利区带集中在主要断裂带附近及断裂带交汇处。预测的有利区带与其他方法如三维有限元数值模拟方法预测的区带一致。     

基于CNN的多尺度特征在手写数字识别中的应用

在手写数字识别数据集(MNIST)情景下,为了提高卷积神经网络的识别正确率,提出了一种改进的基于卷积神经网络(CNN)的多尺度特征识别算法.首先,利用卷积操作和池化操作提取图像中的全局特征及局部特征,通过二次卷积与特征融合获得数字图像的多尺度特征.然后,将多尺度特征送入全连接网络和Soft Max分类器,实现手写数字图像识别.最后,通过对不同网络结构的CNN算法进行评估表明,本文提出的算法可以有效提高网络精度,具有较好的泛化能力.     

图像多尺度边缘的模糊推理检测方法

提出一种基于模糊推理的多尺度边缘检测方法.该方法充分考虑边缘的局部特性,利用多尺度上小波系数乘积模值与方向信息测度作为图像边缘特征的描述器,并将其作为模糊推理系统的两个输入变量,采用Mamdani型的模糊推理系统实现边缘点检测.实验结果表明,与传统算法比较,新方法检测的边缘细节丰富,令人满意.     

多尺度特征融合的钢坯红外成像测温系统实验设计

针对冶金加热炉内钢坯温度测量,设计了基于多尺度特征融合的红外成像测温系统。首先,依据测温方式及应用现场环境,设计了测温系统整体结构;然后,根据系统测温原理和温度标定实验,推导系统测温模型,并建立图像灰度与目标温度的映射关系;最后,针对钢坯目标的识别问题,提出了一种基于多尺度特征融合的语义分割模型,实现了对钢坯目标的有效识别,识别准确率达到94.89%。实例验证结果表明,该测温系统可以实现炉内钢坯表面温度的测量,符合冶金领域实际应用和人才培养需求。     

基于MATLAB GUI的裂缝检测系统研究

裂缝检测对混凝土的结构健康和结构安全保障起到了至关重要的作用。以往都是通过人工检测的方式去检测裂缝,但是人工检测裂纹的过程十分耗时费力,而且还会受到检测人员主观判断的影响,此外,裂纹检测比其他基础架构元素检测要复杂得多。目前有关裂缝检测方法复杂且效率低下。所以,裂纹检测系统的发展一直是一个重要的课题。因此,本研究的目的是基于MATLAB GUI图像处理技术创建一个有效的裂纹检测系统,其中包括图像灰度化、图像去噪、图像增强、图像二值化裂缝识别以及GUI设计。实现了裂缝宽度、长度、面积、方向等特征的自动测量,并优化现有的图像去噪算法。     

多源图像智能化融合方法的研究

多源图像的智能化融合技术是在目前多尺度特征融合作为图像融合研究中一种新的研究方向,通过对图像的多尺度特征处理与人工智能中统计学习相结合,提出初步的模型以及技术方案,有效地改善图像融合的性能。     

基于小波变换的角点检测算法

传统Harris角点检测算法对噪声敏感,图像分辨率不同,角点容易产生漂移。,结合小波变换的多尺度特性,提出一种基于小波变换的角点检测算法.该算法在图像缩放、旋转或灰度变化时保持了Harris角点检测算法检测角点效果良好的优点．改进了其不具有尺度不变性的缺点,并具有较强的抗噪性与实时性,     

基于改进YOLOv5的道路病害智能检测

针对现有道路表观病害检测识别精度低、漏判、误检率高的问题,提出了一种改进的道路表观病害检测高精度识别模型(improved pavement detection-YOLOv5, IPD-YOLOv5)。在YOLOv5的主干特征提取网络中添加由不同空洞卷积组成的ASPP模块,引入SE-Net注意力机制以加强算法从裂缝图像中提取不同尺度特征的能力,实现多尺度特征图的有效融合。结果表明：较传统检测算法,所提的IPD-YOLOv5模型在道路裂缝病害检测上的识别精度最高,其中平均精度比未改进的YOLOv5算法提高了7.47%,漏判率降低了10.29%。     

基于多尺度小波的城市遥感图像纹理特征提取

遥感技术为人们提供了大量的图像数据,如何从中提取所需信息,是遥感图像处理技术研究的热点。基于多尺度小波变换,可提取城市图像的纹理特征。根据城市影像中地物特征和小波技术的特点,确定合适的窗口大小,采用逐一滑动窗口的方法,对每一窗口提取相应的小波统计特征;应用小波变换的多尺度特性,在不同尺度上提取出子图像特征,构造出纹理特征矢量,为遥感图像的分类提供纹理特征。     

颗粒材料微观统计力学研究综述

基于颗粒材料的多尺度结构,探讨和搭建微观结构与宏观力学行为之间的联系,研究新的关系式来解决跨尺度耦合的过程是颗粒材料研究的挑战之一。由于微观结构层次的非平衡性和强相互作用,对微观物理量和几何参数的统计描述可以提供连接微细观运动与宏观力学行为之间的联系。本文介绍了颗粒材料不同结构层次的统计参数,总结了研究者关于统计参数与力学概念之间关系的成果,得出对于颗粒材料,正确选取微观参数并予以采用科学的统计方法,是准确预测宏观力学行为的关键。     

基于分离变量的多尺度数值模拟方法

通过基于变系数可分离变量情形下限定扰动边界条件求解子问题,使多尺度基函数能很好地捕获模型问题的微观信息;该数值模拟方法仅在粗网格水平即可得到精确、收敛的结果。研究表明,运用多尺度有限元法进行复杂的多尺度数值模拟,既可节约计算资源又能保证计算的精度。     

路面裂缝图像局部对比度增强技术研究

为提高路面裂缝图像的对比度,提出了一种形态学多尺度局部对比度增强算法。基于形态学top—hat变换,通过提高亮特征灰度值或降低暗特征灰度值来增强图像对比度。试验表明,该方法可以有效地增强路面裂缝图像的对比度。     

基于地震属性利用BP神经网络模型的地震相识别研究

随着地震相分析的技术手段越来越多样化,地震的多属性解释是地震勘探的重要发展方向。选择适当的地震参数,能更有效识别地震相,本文基于提取出的几个地震属性,设计了一个BP神经网络以及简要地介绍了实行步骤,最终实现了对地震相的识别。     

基于Mask R-CNN的触摸屏玻璃疵病检测与识别

为快速有效地检测与识别触摸屏玻璃疵病,提出了一种基于Mask R-CNN技术的检测与识别方法。Mask R-CNN是Faster R-CNN技术的扩展,其在边界框识别的现有分支上添加一个并行的用于预测对象掩膜的分支,是基于R-CNN系列、FPN、FCIS等工作之上的一种技术,相对于传统的目标检测和分割算法有很大提升。使用暗场散射成像、多图片堆栈等方法采集数据样本,同时采用几何变换方法扩增样本库。为提升训练速率和检测精确率,根据训练样本差异性,通过测试不同的VGG16、ResNet50+FPN以及ResNet101+FPN主干网络提取图像特征。实验表明,ResNet50+FPN的识别精确率较高,达到96.7%。基于Mask R-CNN的检测与识别方法不仅能对疵病快速检测与识别,还能提高识别精确率。     

多尺度顺序边缘连接算法在乳腺图像边缘检测中的应用

在图像处理与分析领域,边缘检测是一个重要的研究内容。本文将多尺度顺序连接算法（MultiresolutionSequentialEdgeLinking,MSEL）应用于乳腺边缘检测,采用金字塔结构分解图像,用低分辨率子图上的全局边缘信息指导高分辨率子图上的顺序边缘搜索,从而降低噪声干扰,减少了伪边缘,提高边缘检测的准确性。实验表明,多尺度顺序边缘连接检测算法对于乳腺放射图像的边缘检测效果有明显改善。     

AVO技术在成1井东地区油气预测中的应用

成1井东三维工区内侏罗系头屯河组发育河道砂体,已有钻探成果分析,多数井虽均钻到目的储层,但效果并不理想,砂体的含油气规律不清楚。对成1井东地区应用 AVO 油气检测技术,计算分析侏罗系头屯河组砂体的AVO 属性,进行属性交汇分析。结果表明：侏罗系头屯河组含油气砂岩为栺类AVO,成2、成3井位于有利含油气区;AVO 技术是油气预测的有效技术,处理解释一体化是应用该项技术的关键,而叠前道集资料的精细预处理是提高 AVO 检测精度的关键,针对不同气藏类型应采取不同的 AVO 资料分析方法。     

基于数学形态学的自适应图像增强

提出了一种基于数学形态学的多尺寸、多结构元素自适应边缘检测、增强图像的算法,用多结构的元素和大小不同尺度的元素先后检测图像的边缘,并按一定的权值进行融合处理来增强图像．实验结果表明,该算法可以较好地提取图像的边缘特征,保护图像的细节,增强图像的对比度,丰富图像的层次,且对噪声有较强的滤除作用．     

氧化铝-碳耐火材料弹性模量细观力学分析

基于细观力学理论,提出计算氧化铝-碳耐火材料(铝碳材料)弹性模量的Mori-Tanaka方法,并探讨了各组分对其值的影响.首先,通过特定的实验并利用Mori-Tanaka方法,计算出铝碳材料中各相的弹性常数;然后,分别采用单尺度和多尺度分析,对铝碳材料弹性模量进行预测,并将预测值与实验结果进行对比.结果表明:根据铝碳材料的微观结构选择合适的基体,对预测值的准确性很重要;采用Mori-Tanaka方法并结合多尺度分析可有效预测铝碳材料的弹性模量,其值主要取决于连续的多孔碳相.     

基于Sobel算子的无砟轨道道床板裂缝自动检测算法

目前无砟轨道道床板裂缝检测采用的电磁、超声等无损检测方法存在检测设备复杂、检测精度低等问题,为此文章提出了基于Sobel算子的无砟轨道道床板裂缝自动检测算法,此算法通过对裂缝图像的预处理、边缘特征提取、边缘标定、长度测量,实现对裂缝方向和长度的判断。实验表明,利用Sobel算子提取无砟轨道道床板裂缝的边缘特征,具有算法简单、裂缝识别准确和对噪声鲁棒的优点,为裂缝检测提供了新的方法。