简介：摘要：随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的计算机图像识别与处理技术在近年来取得了显著的进展。本论文旨在研究和探讨基于深度学习的计算机图像识别与处理技术的关键方法和应用领域。首先，对深度学习的原理和基本模型进行了详细介绍，包括卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。然后，重点关注了图像识别与处理中的几个关键任务，包括目标检测、图像分割和图像生成。针对每个任务，介绍了常用的深度学习算法，并分析了各自的优缺点。最后，通过实验验证了这些算法的性能，并展望了基于深度学习的计算机图像识别与处理技术在未来的发展方向。

简介：储层裂缝是影响低孔、低渗油藏开发效果的关键因素，如何精确识别和评价裂缝是进行注水开发和调整挖潜的前提。由于常规测井资料容易获得，技术分析比较成熟，本文结合了该区地质特征，采用常规测井资料进行裂缝识别。在与岩心实验资料标定的基础上，建立起测井响应的识别模板，确定了裂缝参数。应用该模板对本区所有井进行了裂缝识别和分析。结果表明，裂缝分布与本区油水井生产动态吻合较好，该技术极大地改善了注水开发与井网部署的应用效果。

简介：摘要：在科技水平、国民经济飞速发展大背景下，新型可视化技术BIM技术逐渐用于建筑施工中，提升了施工管理质量。BIM技术以信息技术、计算机技术为基础，能够保障建筑施工顺利完成。建筑施工单位可利用BIM技术将平面图纸转为三维模型，还可利用可视化系统将三维模型呈现在显示设备中，进而辅助建筑施工管理，保障建筑施工安全。因此本文概述了BIM技术及风险识别内容，并探究了保障建筑施工安全方案，以指导后期施工安全事故防范工作。

简介：摘要:在施工安全控制过程中，为了实现数字化施工现场的优化管理，施工人员需要根据实验过程和实验数据建立BIM模型，以证明BIM模型应力分析的正确性和实用价值。因此，采用BIM技术和风险识别机制有助于提高建筑工程施工安全控制水平。既能做好预防性部署，又能防止施工安全事故的发生。

简介：摘要：前人多是对主要断层进行精细刻画及研究，大断层的勘探程度相对较高，但各区仍发育有众多低序级断层，且低序级断层的识别和勘探研究程度较低，因此，对低序级断层的识别方法的研究就显得极为重要。在常规地震资料中，沿目的层及其附近强反射同相轴做层位自动追踪比较易于实现，而且能够得到较好的追踪结果，效果比较理想，对小断层的识别具有重要意义。

简介：摘要：本论文旨在研究施工管理中的风险识别和控制方法。通过对相关文献的综述和实地案例的分析，探讨了在施工过程中可能出现的各类风险，以及如何通过科学有效的方法进行风险识别和控制。研究发现，风险识别是保障施工项目成功的关键一步，包括对技术、合同、财务、环境等方面的风险进行全面考虑。而风险控制则需要制定合理的应对策略，加强监管和沟通，确保施工过程中风险得到有效应对和控制。本研究的结果为施工管理中的风险识别和控制提供了实用性的方法和经验，对提高施工质量和项目成功率具有重要意义。

简介：【摘 要】随着我国经济的快速发展，人们的生活质量得到了一定的改善，相应的需求也有所增加，为了更好的满足人们的需求，近几年，各类工程都在积极的进行建设，而电力工程就是比较常见的项目类型，而输配电线路的运行则是其中的重要环节。而随着电力工程建设规模的不断扩大，人们也越来越关心其线路运行的质量。但是往往还是经常会出现各种故障问题，这就要求有关人员能够做好输配电线路故障识别及处理。

简介：摘要现阶段，我国的化工产业发展速度非常迅速，随着化工产业的发展，我国的化工产品种类也是越来越丰富，化工工艺更加多样化。在化工生产行业中，用于生产的主要原材料一般具有易燃、易爆、有毒、有害以及腐蚀性的特点，工作环境通常为易燃、易爆、易中毒的环境，具有一定的危险性，因此化工工艺的风险识别与安全评价对于行业来说具有重要现实意义。本文针对化工工艺中的风险识别及评价开展分析。

简介：针对河南稠油油藏地质构造复杂、油藏埋藏浅、岩性复杂及储层非均质性严重的特点，在研究储层岩性、物性、含油性关系的基础上，依据大量的试油、测试资料，建立了适应稠油油藏识别参数模型和油、水层解释标准，新方法在稠油区块勘探、开发中实际应用，为专家决策和试油、开发工艺选用提供了依据。

简介：最近研究表明，毛管压力与Pickett图一体化为流动单元识别的有效方法，本次研究将此方法推广到天然裂缝储层，且只需基岩的Pickett图。它需要计算基岩的原始孔隙度和真电阻率。通过替换Pickett图上的孔喉半径、乏．管压力和自由水面以上高度，就能得出基岩的流动单元。并且能估计基岩是否具有生产价值。模式识别是此方法成功的关键，本文通过两个实例加以说明。当分割系数为常数时，用复合系统的总孔隙度和电阻率绘制Pickett图，此时，得不到对固定的含水饱和度值的常规直线，Pickett图为向下凹的曲线，如果意识不到这种影响，计算含水饱和度时会产生较大误差。

简介：摘要：多臂井径可以准确探测套管内径变化，可以定量评价套管变形，但无法识别套管内径变化的原因。利用实验井 开展套变监测实验，建立套变标准数据库及解释图版，实现 多臂井径套损类型识别。根据现场应用，证实利用多臂井径资料和解释图版，可以 有效识别套管损伤类型。

简介：摘要:大庆石化公司化工一厂储运石脑油罐区是化工企业原料储运的重要组成部分，石脑油罐区作业的风险识别工作主要是针对开工以及生产运行、停工，石脑油罐区设备检修与维护保养等环节，只有加强石脑油罐区风险识别以及风险控制工作，才能够有效控制安全事故的发生，从而降低石脑油的损失。文章主要分析当前石脑油罐区在相关设备检修与维护保养等环节可能会出现的风险进行重点分析，一一识别，并展开针对性的控制和预防，进一步降低事故发生率。深入研究罐区管理，更好的保障罐区的安全。

简介：【摘要】本文首要研究基于传统的模板匹配的字符识别算法和基于 BP神经网络字符识别算法。首先介绍车牌图像灰度化处理、车牌图像二值化进行图像预处理。车牌定位算法主要介绍边缘检测定位算法然后对定位好的车牌进行矫正。车牌字符分割算法主要研究基于连通预字符分割算法。最后利用 MATLAB仿真进行基于模板匹配的字符识别算法和 BP神经网络字符识别算法进行对比。

简介：摘要：中国经济的快速发展为化工行业的发展提供了机遇，但同时也使得化工企业之间的竞争越来越激烈。在残酷的竞争环境中，化工企业要想站稳脚跟，必须更加重视化工过程的安全设计。在化工过程安全设计中，危险源辨识与控制是一个非常重要的环节，是提高化工企业竞争力的核心。

简介：摘要：当前，国家对化工产业所涉及的化工工艺安全性要求越来越严格，采取的监管审查及惩罚力度也在逐步提升。因化工工艺的发展过程中，创造更新了许多新型化学材料，工艺流程逐渐变得复杂，因此保证化工工艺安全的难度也越来越大。在化工工艺流程中，涉及到的相关原辅材料及成品的储存、化学产品的生产、运输等环节，均有发生安全事故的可能，因此怎样识别化工工艺中存在的风险，并采取相应的风险管理措施，是企业当前需要重点研究的问题。基于此，对化工工艺的风险识别与安全评价进行研究，以供参考。

简介：摘要：近年来，我国化工行业不断发展，为我国经济发展做出了重要贡献。在科学技术的推动下，化工行业日趋信息化、智能化。化工生产是否安全，对整个生产过程所产生的影响是非常大的。在经济发展的同时，化工工程的安全问题已成为人们所关注的焦点。处理好化工工程安全问题，不仅是保证生产人员生命安全的要求，更是保证社会稳定的需要。结合日常的工作经验，对化工工程安全进行风险识别，并给出应急及控制措施，以保证化工工程行业安全可持续发展。

简介：内容摘要：本文探讨了航空产品关键特性的识别与控制。首先，讨论了航空产品研制过程中特性分类及其如何确定的流程方法，然后，给出了航空产品关键特性、重要特性件的识别以及在图样和技术文件中的标识办法，最后，阐述了如何从产品设计、采购、生产制造、不合格品管理等方面做好关键特性产品的质量管控。

简介：摘要：随着社会经济的发展，我国的装配式建筑有了很大进展，在装配式建筑工程中，混凝土的应用十分广泛。区别于传统建筑结构特征,装配式混凝土能够适用于更多的建筑场景,满足多元化的建筑结构设计要求,同时,由于借助了信息化技术,装配式混凝土结构在施工技术方面的要求也明显降低,在建筑施工过程中造成的环境污染等问题得到了—定程度的解决。本文首先分析了装配式建筑优势，其次探讨了装配式建筑结构的挑战，然后就装配式建筑混凝土结构施工关键技术进行分析，最后论述了装配式建筑施工质量控制对策，以供参考。

简介：利用CFL-03边界层风廓线雷达,在塔中开展了边界层风场探测研究,根据2010年4月1日至2010年11月30日连续的边界层风场探测资料,分析了塔克拉玛干沙漠腹地大气边界层850hPa、700hPa和500hPa特征层风场时空分布特征。结果表明,塔中地区850hPa特征层主导风向为偏东风,风速年变化较小;700hPa特征层风速6月最大,9月最小,6、8、9月主导风向为偏东风,其余月份为偏西风。500hPa特征层风速9月最小,11月最大;6、9月主导风向为偏东风,其余月份为偏西风。

简介：通过地震数据获取裂缝储藏中流体的性质并对流体类型进行识别,是地震勘探岩性反演的重要问题之一。由于地震波的速度、储层的密度等弹性参数对某些流体不具有很强的敏感性,使只依赖振幅信息进行流体识别的传统AVO方法面临困境。作为传统叠前振幅反演的一个拓展,频变AVO（FDAVO）技术进一步考虑了振幅对频率的依赖关系,将这种依赖关系与地下裂缝结构、流体填充对应起来,能带来更丰富的流体信息。利用该技术,本文提出了一种基于地震数据参数化Chapman模型的贝叶斯反演新方法（BIDCMP）,它包含两步算法,即,FDAVO反演储层的非弹性属性和贝叶斯框架下的流体识别。首先,通过匹配观测数据和模型数据,构造差函数反演裂缝储层非弹性参数。随后,在贝叶斯框架下,使用马尔科夫随机场（MRF）作为先验模型,联合多参数场识别流体。本方法在计算过程中,除综合考虑了弹性参数场、测井资料等常规信息外,还特别地加人了第一步中反演得的非弹性参数的约束,从而充分利用了流体粘性差异,最后在最大后验概率（MAP）准则下输出最佳岩性一流体识别结果。分别对合成地震记录和模拟岩性—流体剖面验证本文方法的有效性,结果证明本文方法获得的流体识别结果准确可信。