西湖凹陷中部花港组异重流沉积特征及模式

异重流作为一种向深水输送沉积物的重要方式,正逐渐成为国际沉积学的研究热点。结合岩心、微观薄片和测井等资料,首次在东海盆地西湖凹陷中部花港组发现了异重流沉积。岩心上主要表现为一系列反粒序-正粒序的层序组合,反映了洪水期水体能量增强—减弱的变化过程;发育水平层理、爬升沙纹层理、波状层理、软沉积物变形等沉积构造;上、下2个粒序层之间有时可见侵蚀面,反映洪峰时期对下伏地层的侵蚀作用。薄片中可见砂岩层中石英含量较高,泥质含量变化与粒序变化一致。薄片中可见与岩心相似的粒序变化特征,中部粒度最粗,最大粒径将近0.3 mm。储层物性参数垂向变化显示出与岩心粒序变化相似特征,反映出异重流沉积的粒序层对储层层内非均质性具有明显影响。花港组异重流发育主要受强烈的构造运动和亚热带季风气候所造成的季节性集中降水综合影响。花港组发育3种异重流沉积模式,表现出不同的粒度、沉积厚度、沉积构造差异,反映了不同的水动力背景及沉积速率。花港组异重流沉积的发现对深化西湖凹陷花港组沉积体系认识,明确花港组沉积时期古环境背景,提供新的油气勘探方向具有重要意义。     

九华山黄精多糖的分离纯化及化学表征

采用传统方法、酶法、超声波提取以及酶法辅助超声等多种手段对九华山多花黄精多糖进行提取,并用DEAE-纤维素柱层析与交联葡聚糖分子筛法等对多糖进行纯化、分级以及相对分子质量测定,采用红外光谱以及气相色谱法等对多糖的构型和组成进行分析。结果表明：纤维素酶辅以超声提取方法最佳,多糖得率最高;多糖为杂多糖,其相对分子质量为8912,其组成为果糖:葡萄糖=8.7:1。     

地铁站台门间隙智能检测研究

文中研究了一种基于激光探测的检测系统,其能对站台门和客车门缝间的异物进行检测。同时,介绍了缝隙检测管理系统的开发背景,详尽阐述了其系统设计,期望通过推动该系统的普及应用,提升城市轨道交通运营的效率与安全。根据全自动列车运行站台门与车门之间的缝隙检测要求,文中还提供了一套高可靠性、高精度的站台门与车门缝隙探测系统及技术方法,以有效检测出障碍物,为列车的安全有效运营保驾护航。     

基于多尺度特征融合与混合注意力的云检测算法

针对传统云检测方法对特殊场景识别效果较差而造成的边缘信息丢失和薄云、碎云误判等问题，提出了一种基于多尺度特征融合与混合注意力的高精度云检测MSHA-DeepLab算法。首先，在原始DeepLabV3+算法的基础上引入注意力模块，提高重要特征权重，增强网络对局部特征的感受能力。其次，使用深度可分离卷积提取不同尺度的语义信息，减少网络参数量。最后，进行逐级上采样和特征融合，减少特征信息丢失。选择多种方法与改进算法对比，使用不同场景、不同波段组合的数据集进行测试。结果表明，改进后算法的精确率达到了86.376 9%,召回率达到了85.895 9%,特异性达到了96.915 6%,交并比达到了82.846 7%,精确度达到了94.600 8%,相比原始算法和其他方法有明显提高。验证了提出算法能在不同条件下实现高精度的云检测。     

预应力管桩在不均匀软土层施工中的应用

文中以津石高速公路为例,对控沉预应力管桩特点进行了分析,深入探讨了预应力管桩在不均匀软土层施工中的常见问题及施工方法,为今后公路建设提供参考。