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针对在地震属性应用中难以精细识别煤层裂缝发育区边界的难题,开展了基于人工监督神经网络技术的煤层裂缝发育区应用研究。从地震资料中获取倾角导向体以提取高质量的地震属性,以多属性为指导进行人工拾取样点,并基于多层感知器进行神经网络机器训练学习,建立裂缝的最优属性集,拓展整体数据后获得裂缝概率体,从而识别划分出煤层裂缝发育区。该技术在山西阳泉新元矿区进行了应用,煤层裂缝发育区的识别结果明显优于属性直接识别,但勘探区内暂无钻井资料,预测效果还有待进一步验证。 相似文献
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禾草作为湿地植物对农村生活污水进行深度净化的研究鲜有报导,为探究冷季型禾草作为湿地植物的可行性,通过构建浅薄型人工湿地对4种冷季型禾草的脱氮除磷性能进行为期6个月的长期监测,并对此人工湿地系统的物料平衡和禾草应用价值进行分析。结果表明:种植多年生黑麦草(Loliumperenne L.)和苇状羊茅(Festuca arundinacea Schreb.)的冷季型禾草人工湿地在进水NH~+_4-N、TN、TP分别为10.23、23.43 mg/L和1.63 mg/L的条件下,出水浓度均达到了《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB 18918—2002)一级A标准,种植匍茎剪股颖(Agrostis palustris Huds.)和草地早熟禾(Poa pratensis L.)的人工湿地出水浓度达到了一级B标准;冷季型禾草人工湿地系统对磷的去除主要依靠基质的富集,对氮的去除主要依靠微生物作用;冷季型禾草在冬季污染物削减和增加农民经济收入方面具有明显优势。试验结果认为,4种冷季型禾草中黑麦草和苇状羊茅对农村生活污水有较好的净化效果,可作为冬季湿地植物,同时产生一定的经济价值,适宜在广大的农村地区推广。 相似文献
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