中平能化集团以客户为导向的煤炭质量管理

从加强煤质管理、完善储装运系统、提高商品煤计量装备水平的角度,给出了中平能化集团以客户为导向的煤炭质量管理的具体措施。     

平煤集团营销理念探索与实践

平煤集团在企业发展过程中,解放思想,创造性地提出了"与客户一起成长"的营销理念和营销体系,积极探索和实践着大型煤炭企业营销理念,走出一条适合平煤特色的企业营销之路.     

塔中地区奥陶系碳酸盐岩油气输导格架及其控藏模式

塔里木盆地塔中地区奥陶系埋藏深度普遍超过4 500 m,油气具有平面上广泛分布、垂向上多层系叠加分布特征,这与油气输导体系类型和空间配置组合关系密切联系.运用地质剖析与地化参数示踪分析相结合方法,对塔中地区深层奥陶系碳酸盐岩输导体系类型及其控藏作用进行了研究.结果表明:塔中地区奥陶系输导通道包括断层、不整合面及渗透性输导层,但各自作用差异明显.断层是垂向沟通油源的高效通道,控制着油气的纵向分布范围 和规模,随着与断层距离的增加,油气藏规模和产能逐渐变小;不整合面是侧向分配油气的通道,控制了油气的平面分布范围,已发现油气藏主要分布在不整合范围内,且距不整合面越近,产能越高;渗透性输导层既是油气侧向运移的通道,又是油气储集空间,已发现油气主要分布在孔洞和洞穴型储层内.断裂、不整合面及渗透性输导层构成的"垂向通源-侧向分配-高孔汇聚"型输导格架,控制了寒武系-奥陶系烃源岩生成的油气沿断裂向上运移后在塔中地区奥陶系目的层内向两侧呈"T"字形输导分配,并优先聚集于次生孔隙发育的碳酸盐岩储集层内.     

AF-RetinaNet:一种基于自适应融合与特征细化的微小行人检测算法

为解决目前目标检测算法在微小行人的识别与定位过程中准确率较低的问题,提高微小行人检测能力,提出一种基于自适应融合与特征细化的微小行人检测算法AF-RetinaNet.首先,将特征增强模块与ResNet相结合构建特征提取网络,采用并行结构获得增强特征;其次,使用上下文自适应学习模块,通过获得目标上下文的特征信息,从而关注相似特征的差异性,缓解误检问题;最后,构造具有图像超分思想的特征细化模块,对目标特征信息进行放大重构,优化小目标的特征表达能力,缓解漏检问题.在TinyPerson数据集上,AF-RetinaNet算法的检测精度达到56.78%,漏检率达到85.38%.与基于RetinaNet算法的研究基准相比,检测精度提高5.57%,漏检率降低3.67%.实验结果表明,该模型能有效提高对微小行人的检测和识别精度.