关键词： 永城矿区   槽波   地质构造   槽波发育特征   数据处理  

摘要： 永城矿区的煤矿工作面含有较多的地质异常如断层、陷落柱和薄煤区等。为了煤矿开采工作安全高效的进行,永城矿区多个煤矿采用精度高和探测距离远的槽波地震勘探方法来探测工作面内的地质构造。但永城矿区槽波发育较差,且工作面内小断层等构造较多,给槽波的数据处理和构造预测带来阻碍。因此为了提高槽波地震勘探在永城矿区探测结果的精度和准确性,有必要研究解决永城矿区槽波发育差和数据难处理的方法。 本文通过研究高精度槽波数据处理方法,并分析永城矿区多个煤矿工作面的槽波数据处理过程和槽波发育情况,总结出永城矿区槽波发育特征和数据处理方法,为之后的永城矿区槽波地震勘探在施工前和数据处理时提供帮助和参考。论文的主要研究成果如下: (1)研究了高精度的槽波数据处理方法。针对槽波发育较差,数据难处理的现象,研究了广义S变换滤波、广义S变换多频速度成像、炮检能量一致性校正和CT成像赋初值的槽波数据处理方法。所研究的高精度槽波数据处理方法在实际数据中的应用中,在提高槽波探测结果的精度和准确性方面都有很好的效果。 (2)总结了永城矿区槽波数据处理的流程和方法。通过多个永城矿区工作面槽波数据的处理过程进行分析,总结了数据处理的主要流程,并且针对一些特殊的情况,如槽波能量弱、信噪比低、槽波不发育、反射槽波弱和成像结果不明显等情况提出了一些针对性的处理方法。为永城矿区在之后的槽波数据处理工作中,遇到类似情况提供解决办法和参考。 (3)总结了永城矿区槽波的发育特征。通过对永城矿区多个工作面的槽波发育特征和煤层地质条件进行分析,得到永城矿区的槽波发育特征:(1)煤厚在3 m及以上的工作面槽波发育中等至良好,煤厚小于3 m的工作面,槽波发育差或者不发育。(2)永城矿区煤层基阶槽波速度约为1000 m/s,煤层厚度越大槽波速度越小。(3)煤质相对于煤层顶底板围岩越软,槽波的发育越好。(4)槽波对大范围的构造能量反映更明显。(5)永城矿区反射槽波发育较差。总结的槽波发育特征为之后永城矿区的槽波探测工作提供参考。 图77表4参108

关键词： 人工智能   数据处理   市场分析   资源配置  

摘要： 随着人工智能技术日益成熟，其在商业数据处理、市场分析以及资源配置等诸多领域展现出独特且显著的优势。鉴于商业活动的多样性和复杂性，人工智能技术的融入显得尤为重要。本文聚焦人工智能技术在商业领域的实际应用，尤其是人工智能技术在数据处理、市场分析和资源配置等方面取得的显著成效,为商业发展带来了新的机遇和挑战。本文通过分析人工智能技术在商业客户端服务、交易流程优化以及商业运营管理等方面的应用情况，旨在为商业领域的相关研究和实践提供一些有价值的参考和借鉴。

关键词： 深度学习   图像语义理解   卫星图像处理   医学图像处理   点云图像处理  

摘要： 在当今信息时代,图像数据的爆炸性增长对图像数据处理技术提出了更高的要求。图像语义理解,即让计算机能够像人类一样理解图像中的内容,是图像数据处理的核心任务之一。本文通过深入调研和总结现有的基于深度学习的图像语义理解处理方法,针对二维图像、三维图像和点云图像等多种图像模态中的分类和分割任务,探讨了共性问题及其解决方案。研究聚焦于深度学习、图像数据和语义理解方法,运用卷积神经网络、图神经网络和注意力机制等深度学习技术,以解决多尺度变化、类间差异小、数据稀疏性和目标驱动视角等关键问题。 本文的主要创新工作总结如下: (1)在处理二维图像时,多尺度变化和类间差异小是普遍存在的问题。由于物体在现实世界中的大小和距离的不同,同一类别的物体在图像中可能呈现出不同的尺寸,而不同类别的物体之间差异细微。为了解决这一问题,本文提出了一种尺度和边缘自适应的二维图像语义分割模型,该模型能够适应不同尺寸的目标。本文以卫星图像数据为应用背景,收集并构建了新的屋顶分割数据集,结合在公开的武汉大学数据集上的实验,验证了模型在处理卫星图像中的建筑物分割任务上的有效性。 (2)在三维图像领域,数据稀疏性是一个突出的问题。特别是在医学影像中,由于成像技术和设备的限制,三维图像往往存在分辨率不足、对比度低和覆盖范围有限等局限性,数据稀疏性问题尤为突出。本文针对这一问题,构建了一个基于图像投影网络改进的三维图像语义分割模型。该模型通过有效处理信息集中和数据分层的问题,提高了三维图像分割的性能。通过在眼部光学相干断层扫描的医学图像数据集上进行多目标分割分析任务实践验证,该模型展现出了显著的优势。 (3)点云图像作为一种新兴的图像模态,其稀疏性和目标驱动视角的特性给图像语义理解带来了新的挑战。本文提出了一种链式结构,以有效融合全局和局部特征,提高模型的表达能力和灵活性。通过灵活的链式结构,模型能够在多尺度特征上进行有效的特征提取。此外,通过注意力机制聚焦于关键区域,从而提高对类间差异小的物体的识别精度。在两个公开的基线数据集上,实验结果证明了本文提出的方法的有效性和计算效率优势。

关键词： 数据管理   数据处理   可视化建模   软件开发  

摘要： 随着致密油、页岩气等非常规资源开发的不断深入,油气井开采数量在逐年递增,并且随着井身结构和井筒工况日趋复杂化以及老油田套损套变情况频发,科学系统地管理井筒信息已然成为大趋势。及时识别井筒状态,高效提升井下作业质量,有利于减少因停产、减产造成的损失,并有效地保证油气开采顺利进行,实现油气田高质量发展。 本研究基于数据库理论、计算机图形学知识、软件开发等技术理论,结合井筒数据管理数字化、三维建模可视化的生产需求,提出了基于MySQL数据库,以井筒基本信息、井眼轨迹信息、MIT/MTT组合测井数据和阵列式瞬变电磁探伤测井数据作为主要数据管理对象,管理内容包括新增、列表、导入、导出、编辑、查询、删除的井筒数据管理方法。针对MIT/MTT组合测井数据和阵列式瞬变电磁探伤测井数据两种数据,研究了数据预处理方法,包括无效值剔除、数据去重、标准值零值检测和对应的处理算法;研究了测井数据可视化转换的方法:通过提取特征数据、建立测井模型、坐标标定、坐标转换等过程,实现测井数据到可视化数据的转换;研究了井眼轨迹三维建模方法,通过总结对比几种重建方法:正切法、平衡正切法、圆柱螺旋法和最小曲率法,选择正切法对井眼轨迹进行三维重建;基于切片法和网格面片组合方法思想,结合井眼轨迹曲线、井斜角以及测井自旋角的误差补偿校正,实现井筒真三维建模。为实现井筒数据管理与可视化软件的开发,采用IntelliJ IDEA开发工具,前端编程语言为基于JavaScript的框架Vue,后端编程语言为面向对象的Java语言,数据管理模块用MySQL数据库,可视化模块采用ECharts和JavaFX 3D。最终开发的软件在运行环境为window 10、jdk运行环境为***下,基于桃2-12-3等20 口井次数据,通过盲盒测试完成对数据管理与可视化软件的功能和性能测试,测试结果均符合预期要求。 本研究中的创新点在于:数据管理方面,对原始的MIT/MTT组合测井数据和阵列式瞬变电磁探伤测井数据,提出了数据预处理算法,将原始数据规范化处理,并对处理后的测井数据,提出了可视化处理方法,并实现测井数据可视化转换,为三维可视化建模提供数据来源。可视化方面,基于可视化转换后的数据,研究并实现了井眼轨迹三维建模和井筒三维建模,基于切片法和网格面片组合方法思想,将井筒可视化模型分成若干切片,结合井眼轨迹曲线、井斜角,以及对测井自旋角的误差校正,实现井筒真三维建模,使建模后的井筒模型与地下实际井筒形状相匹配。

关键词： 探地雷达   数据处理   深度学习   逆时偏移成像   图形处理器   FDTD算法   归一化行波分离   定位精度  

摘要： 探地雷达作为一种高效、无损的地下探测技术，广泛应用于基础设施隐蔽病害的探测定位。由于地下介质分布不均匀、收发天线耦合以及电磁波衰减等因素，探地雷达探测数据成分复杂，目标体波形受各种杂波干扰难以分辨，且图像分辨率低、直观性较差，无法实现基础设施隐蔽病害精确识别定位。为了提高基础设施隐蔽病害探地雷达探测诊断精度，本文开展了探地雷达探测数据处理与成像定位研究，采用基于深度学习的探地雷达数据处理方法，提升了探地雷达探测数据质量;开发基于GPU并行FDTD算法和归一化行波分离的逆时偏移成像算法，实现了基础设施隐蔽病害的精准成像定位，为高效、准确地探测诊断基础设施隐蔽病害提供了强有力的技术支撑。本文开展的工作如下:　　(1)构建了基于信号截取、高斯滤波、鲁棒非负矩阵分解和指数增益的探地雷达数据常规处理框架，实现了剖面零点校正、噪声滤除、直达波消除以及弱信号增益。建立了基于FPN、VAE、RefineNet和RFDB-GAN深度学习网络的探地雷达坏道重建、层位去除、杂波去除以及超分辨率预测模型，获得了高质量的探地雷达探测数据。开展足尺试验，验证了基于深度学习的探地雷达数据处理方法的有效性和适用性。　　(2)建立了基于GPU并行FDTD算法的探地雷达正演模型，获得了基础设施复杂病害的图谱特征。开发了基于并行FDTD和行波分离的逆时偏移成像算法，采用归一化互相关成像条件，抑制了偏移图像中的伪影和低频噪声，实现了目标异常体高效精准的成像定位。开展足尺试验，验证了基于GPU并行FDTD算法和归一化行波分离技术的逆时偏移成像算法的高效性和准确性。　　(3)开展了基础设施探地雷达探测数据的常规处理、深度学习处理和偏移成像定位处理，获得了地下管线、道路空洞以及隧道衬砌内部钢筋、钢拱架和空洞病害的特征信息，明确了基础设施内部异常体与隐蔽病害的位置和形态，为基础设施隐蔽病害高效精准的探测诊断提供了技术支撑，提高了基础设施无损检测的水平。

关键词： 运动捕捉技术   影视动画制作   面部动作捕捉   动作捕捉   数据处理  

摘要： 随着影视动画制作技术的不断进步，运动捕捉技术在该领域得到了广泛应用。运动捕捉技术可以准确捕捉人体动作数据，为影视动画角色赋予逼真的运动，极大提升了作品的真实感和观赏性。文章首先介绍了运动捕捉技术的原理及发展历程等，接着重点阐述了该技术在影视动画制作中的具体应用场景，包括面部动作捕捉、动作捕捉等。最后，对运动捕捉技术未来的发展趋势进行了展望，如硬件设备升级、算法优化、智能数据处理等。运动捕捉技术的持续创新将进一步提高影视动画制作的效率和质量。

关键词： 低体温症   死亡预警   数据处理   机器学习   特征选择  

摘要： 随着人工智能的迅速发展,利用大数据进行疾病预测已成为一个关键的研究领域。目前,可用于院前应急需求的低体温症死亡风险预警模型受到环境、设备等诸多因素的限制。本研究利用易于获取的无创生理参数,基于机器学习进行建模,克服环境与设备限制,实现低体温症死亡风险快速预警,辅助医护人员做出精确的临床决策。论文的主要研究内容包括以下三个方面: (1)低体温症患者数据库构建与数据预处理。结合本研究的实际需求,确定低体温症患者的入组标准及最能反映患者状况的建模参数,并建立了低体温症患者数据库。通过异常值清除、缺失值插补、数据标准化以及处理不平衡数据集等数据预处理措施,以提高数据质量、模型的泛化能力和预测的准确性。 (2)低体温症患者死亡风险预警模型构建。根据患者的早期干预临床需求,设计基于机器学习算法的预警模型,重构原始数据,加入多种窗口组合搭建预警模型,实现了对患者死亡风险的提前72小时预警。此外,以122家医院患者数据作为训练集,3家作为测试集,以验证模型的泛化能力和预测准确性,为后续对模型从不同维度的研究和分析提供准备。 (3)低体温症患者死亡风险预警模型多维验证。对预处理后的患者数据进行信息统计;针对预警模型设计六种不同维度的性能对比实验,包括不同数据采样频率、多种方法、多种窗口组合、特征重要性排序、特征选择以及多参数模型对比。实验结果表明,数据采样频率为20分钟,观察窗口为4小时,预测窗口为24小时,逻辑回归模型的预测准确率达到了81.6%。经过特征选择后,XGB模型的最优特征子集仅占总特征的70.6%,模型的AUC提高了4%,达到0.835。在加入有创参数建模后,模型的AUC值达到了0.881。 研究结果表明,基于机器学习算法利用无创参数建模可以准确预测低体温症患者的死亡风险,在进行多中心验证时预警模型依旧具有出色的预测性能。通过多维对比试验,可深入了解不同因素对预警模型性能的影响,为优化模型设计和提升预警效果提供重要参考。