浅析劳务派遣在勘察设计单位中的应用

通过对劳务派遣概念、劳务派遣三方关系的分析,探讨了劳务派遣在勘察设计单位应用的原因,并提出了在使用劳务派遣时,勘察设计单位应该注意的四个问题。     

勘察设计单位知识产权管理机构设置探析

勘察设计单位知识产权管理机构的合理设置有利于推动勘察设计单位技术创新、知识产权的保值、增值。文章对勘察设计单位知识产权管理机构的设置原则、知识产权管理机构的分类、具体职能以及知识产权管理机构设置的基本模式进行了分析、探讨。     

新疆西昆仑塔什库尔干高压变质岩的重新厘定及其构造意义

新疆西昆仑塔什库尔干以东解体出一套"斜长角闪片麻岩-矽线石榴黑云斜长片麻岩组合"。岩石地球化学特征表明,斜长角闪片麻岩原岩为基性火山岩,具有岛弧玄武岩的特征,在构造环境判别图中(TiO_2/10-MnO-P_2O_5、Zr-TiO_2、Hf/3-Th-Nb/16),样品均落入岛弧环境;矽线石榴黑云斜长片麻岩原岩为过铝质碎屑岩,构造环境判别图(K_2O/Na_2O-SiO_2、La-Th-Sc、Th-Sc-Zr/10)显示,其形成环境为活动大陆边缘的岛弧环境;LA-ICP-MS锆石同位素年代学表明,斜长角闪片麻岩形成于早寒武世,并经历了志留纪、二叠纪、白垩纪、中新世4期岩浆热事件。该区高压变质岩的重新厘定对于探讨西昆仑的构造演化具有重要意义。     

高精度电缆采集系统在南黄海崂山隆起油气调查中的应用

南黄海盆地崂山隆起区中、古生界地层发育,为南黄海盆地有利勘探区域。但由于区域性的高速屏蔽层的存在,导致地震波能量难以下传,中-古生界地震成像效果较差,信噪比低。针对该问题,选取高精度地震采集技术,采用国产"海亮"高精度电缆采集系统在崂山隆起区域实施了地震采集,以达到增加空间采样率的目的,同时优化采集参数,提高目的层成像效果。实践表明,该方案明显提高了南黄海崂山隆起地区地震资料的品质,中-古生界成像获得改善,为该区中-古生界勘探提供了优质的基础资料。     

天线高对GPS定位的影响初探

通过实例分析表明，天线高对点的坐标影响并不大，但对点位误差影响可能较大。     

劳动合同与聘用合同异同之比较研究

今年6月29日,第十届全国人大常委会第二十八次会议审议通过了《中华人民共和国劳动合同法》,劳动合同法的出台不仅对企业的劳动关系、人力资源管理模式将产生重要影响,而且会对事业单位的用工方式、合同关系管理带来重大变革。对劳动合同和聘用合同进行了研究,重点比较了二者在合同的订立、履行、变更、解除或者终止,经济补偿金的给付等方面的异同。     

基于Rayleigh积分的聚焦束估算层状介质的三维地震观测系统分辨率

通过对聚焦束计算过程的简化,用Rayleigh积分实现了三维层状介质的三维观测系统聚焦束的计算.(1)用目标点处激发的地表响应代替CFP道集的形成;(2)用单频谐波计算代替全频率范围的计算;(3)用插入虚拟界面的方法实现了起伏界面的Rayleigh积分波场外推.此三点改进实现了在微机上进行三维层状介质的聚焦束计算,从而估算出三维观测系统的分辨率.此项研究对于三维观测系统的优化设计具有指导作用.     

工程勘察设计档案开发利用与知识产权保护

文章对工程勘察设计档案开发利用与知识产权保护中应注意的四个问题进行了探讨：1．重视工程勘察设计档案信息资源的共享；2．避免工程勘察设计档案长期搁置造成知识产权的自然流失；5．建立知识产权档案的统一管理制度；4．开发利用工作的有偿服务与无偿服务。     

2008年贵州罕见低温雨雪冰冻灾害成因及影响分析

2008年1月下半月到2月上半月,贵州所遭遇的历史罕见的低温雨雪冰冻灾害,具有降温幅度大、持续时间长、影响范围广、冰冻灾害重等特点.文中分析了这次灾害的可能成因及其影响.分析表明,2007年8月发生的拉尼娜事件所造成的大气环流异常是导致贵州大范围持续低温雨雪冰冻灾害的重要原因.乌拉尔山地区环流场偏高,中亚至蒙古国西部直到俄罗斯远东地区偏低的环流异常持续时间长,有利于冷空气自西北向东南活动:西太平洋副热带高压异常偏西偏北及青藏高原南缘的南支槽异常稳定活跃,有利于暖湿气流不断向云贵高原输送,为贵州雨(雪)天气提供更充足的水汽来源.分析还表明,逆温层的长时间维持是贵州大范围冻雨持续出现的主要原因.这场低温冰冻灾害给贵州春运、能源电力、农业、林业、居民生活等造成了极大的影响.     

基于像素差分神经网络的断层识别方法

断层识别是地震解释的一项重要任务.相对传统的基于人工或半人工的断层检测方法,基于深度学习的断层检测方法具有自动化程度高等特点,近年来已经吸引了业界广泛兴趣.目前,大多数利用深度学习的断层识别方法都是基于语义分割或图像分类,但基于语义分割或图像分类的方法预测出的断层噪声较多.而边缘检测网络可以通过学习断层在地震剖面中不连续的特征,从而提高网络的抗噪能力.为了利用边缘检测网络的抗噪优点并提升其性能,本文采用基于像素差分的卷积运算构建出像素差分网络模型(Pixel Difference Networks, Pidinet).相较于传统的边缘检测网络,Pidinet将传统的边缘检测算子与深度学习网络结合,有效地提升了边缘检测的效果.为了使Pidinet网络更好地预测断层,本文对原始Pidinet网络进行了优化,去掉了相对断层识别任务而言多余的分支结构和卷积层.相对于传统的卷积运算,基于像素差分的卷积运算可以让神经网络更好地学习断层信息.为了让网络充分学习数据中的断层特征,本文将真实地震样本与合成地震样本混合得到训练所用数据集.实验证明Pidinet在交并比(Intersection over ...