多点地质统计学在数字岩心重构中的算法研究

在一个多孔介质中流体物质的渗流依赖孔隙空间几何结构和拓扑结构特性。因此,描述介质特征及预测其流动特性最重要的第一步是对一个多孔介质的三维孔隙空间进行重构。有介于此,一种随机模拟技术被提了出来,应用二维切片训练图像重构一个三维的孔隙图像。这项技术基于从连续的二维多点统计模拟拟合多尺度二维调节数据提取的过程。单一标准方程模拟算法(SNESIM),最初作为一种模拟引擎,起到了对地质构造的曲线特征进行复制的作用。     

基于同态球的多孔材料三维模型快速重构方法

研究多孔材料的三维模型重构问题,提高重构效率。多孔材料真实孔隙空间的结构异常复杂,孔隙空间的构成面较大,需要计算的孔隙像素量繁多,传统的基于二元表示法的重构方法,将孔隙空间逐一映射成像素点实现几何形态描述无法有效处理大量的孔隙像素量,巨大的计算量造成重构效率不高的问题。为此,提出了一种基于同态球的多孔材料三维模型重构方法。通过确定孔隙空间的"同态球"并据此定义孔隙体,将多孔材料的孔隙空间几何形态用孔隙体和吼道来表示,利用孔隙体和吼道之间的联系重构三维模型,避免了对孔隙空间逐一分析而造成的重构效率不高的问题。仿真实验表明,这种方法形象描述几何形态,有效减少了重构计算量,能够快速完成多孔材料三维模型的重构。     

基于模拟退火算法的多孔介质三维重建

为了研究固相转换器内部流体的流动状态,将动态退火系数的模拟退火算法与基于改进的状态更新的随机重建方法相结合,提出一种对固相转换器这类多孔介质进行软件重建的三维随机重建策略.首先对显微CT采集得到的多孔介质图像进行处理,得到基于孔隙相与固体相的二值化图像,并将其作为参考模型;然后在保持多孔介质孔隙率不变的前提下对多孔介质进行重建,实现了对其采样、图像处理与重建的过程.实验结果表明,该策略可以提升重建速度与渗透率的精度,重建模型与参考模型的两点相关函数与孔隙分形维数有很好的一致性.     

多孔介质3维孔隙空间的隐式曲面造型方法

多孔介质中孔隙空间的结构描述和问题求解是许多复杂形态实体微观分析和科学计算的基础,而实际的多孔介质孔隙空间结构由于异常复杂,采用简单的造型方法往往不能满足绘制和进一步计算的要求。为此,针对自然岩石核磁共振的3维体数据,提出了一种适用于多孔介质孔隙空间的造型方法。该方法首先通过最大球方法识别体数据中的孔隙空间,然后根据孔隙的层次关系和连通关系,通过建立孔隙空间的孔洞-网络模型来描述孔隙空间的拓扑结构,并结合隐式曲面造型方法来构造多孔介质孔隙空间的模型。将该方法运用到自然岩石的3维图像分析中的实验结果表明,该方法不仅使得多孔介质孔隙空间的复杂拓扑结构得以保留,而且保证了重建曲面的光滑性。     

基于自适应深度迁移学习的多孔介质重构

目前用于多孔介质重构的多点统计法（MPS）等传统方法需要多次扫描训练图像,然后进行后续复杂的概率计算得到模拟结果,导致重构效率较低,模拟过程复杂,因此提出一种基于自适应深度迁移学习的重构方法。首先利用深度神经网络从多孔介质的训练图像中提取复杂特征,然后在深度迁移学习中添加自适应层以减少训练数据和预测数据之间的数据分布差异,最后使用自适应迁移学习复制这些特征来获得与真实训练数据结构相似的重构结果。通过与典型的多孔介质重构方法MPS的比较实验,结果显示在多点连通曲线、变差函数曲线和孔隙度方面,该方法重构质量更好,平均重构耗时从840 s减少到166 s,平均CPU占用率从98%下降到20%,平均内存占用下降了69%。所提方法在保证重构结果质量更好的前提下,显著提高了多孔介质重构的效率。     

基于倾斜摄影测量的矿产地形三维可视化建模研究

对矿产地形进行三维可视化建模,指导地质勘探,提出基于倾斜摄影测量的矿产地形三维可视化建模方法,采用倾斜摄影测量进行矿产地形的三维图形重建,提取矿产地形的三维边缘轮廓特征量,采用稀疏性的模板特征匹配方法进行矿产地形三维可视化的块匹配,构建矿产地形的边界分布轮廓线,采用不规则三角网重建方法进行矿产地形三维可视化图像的视觉重构,结合倾斜摄影测量方法实现对矿产地形的三维离散点数据重构,提高对矿产地形三维可视化建模的精度。仿真结果表明,采用该方法进行矿产地形三维可视化建模的精度较高,视觉重构效果较好。     

基于智能的配电网电力大数据三维场景可视化分析

配电网电力大数据的三维场景重构是实现数据优化挖掘的关键,提出基于人工智能的配电网电力大数据三维场景可视化分析方法。建立配电网电力大数据三维场景的网格分布结构模型,并进行配电网电力大数据三维场景实时数据监测,根据监测结果进行配电网电力大数据的统计特征分析,对配电网电力大数据三维场景实时数据采用信息融合和模糊层析性分析方法进行信息融合和自适应调度,提取配电网电力大数据的三维可视化分布特征量,采用视觉特征重构技术,实现对配电网电力大数据三维场景可视化重构,在人工智能算法控制下提高电力大数据三维场景可视化重构的精度。仿真结果表明,采用该方法进行配电网电力大数据三维场景可视化重构的精度较高,提高了配电网电力大数据挖掘的效能。     

基于软硬数据的多点地质统计法在图像统计信息重构中的应用研究

仅使用硬数据或无条件数据时,图像统计信息的重构会比较困难而且精度不高.如果在重构过程中加入软数据,则可以提高图像重构的准确性.结合使用软数据和硬数据,提出了一种利用多点地质统计法重构图像统计信息的方法.该方法在再现训练图像特征模式的过程中,将软数据和硬数据同时作为条件数据,因此可以提高重构图像的精度.实验表明,与仅使用硬数据和无条件数据的情况相比,该方法重构的图像具有与真实体数据更为相似的结构特征.     

基于光线投射法的目标三维重构技术

针对距离选通激光成像系统获得的图像源,为了减小断层图像间的距离远大于断层图像内像素间的距离这一因素对三维可视化的影响,增强三维显示效果,提高运算速度,在研究了光线投射三维重构算法的基础上,提出了距离分辨率远小于成像分辨率的插空帧光线投射法和通过旋转体数据实现从不同的视线角度进行观察的三维重构方法.仿真结果表明:提出的方法可行、有效,提高了目标的探测和识别概率.     

反舰导弹雷达导引头舰船目标回波仿真技术

自动目标识别已成为反舰导弹雷达导引头探测领域的研究热点,为提高目标识别效率,迫切需要逼真的仿真回波作为现场实测回波的补充,为深入研究目标识别技术提供丰富的回波样本.针对识别应用背景,研究了反舰导弹雷达导引头复杂舰船目标的回波仿真技术.根据舰船目标的三维CAD模型,利用电磁计算方法得到全姿态的一维距离像模板,重构目标的二维散射中心模型,然后结合雷达发射信号、相对运动模型以及波束的扫描方式获得目标的仿真回波.实验结果证明,上述仿真技术可以为目标识别提供有效的数据支撑.