分支河流体系沉积学工作框架与流程

基于现有的研究成果和存在的问题,探讨了分支河流体系(DFS)研究中的关键科学问题、主要研究内容、研究方法和工作流程。研究结果表明:①DFS研究中最关键的3个科学问题是明确河网结构和河型演变规律、构建沉积标志和沉积模式、分析其形成和分布的控制因素。②DFS研究的主要内容包括建设形态沉积学数据库、现代沉积机理研究、分类研究、建立沉积模式、储层建模与储层预测等5个方面。③DFS研究中的关键技术包括基于遥感图像的形态数据采集、形成机理的水槽和模拟实验、河网重构、顶点位置预测与河道分汊点自动生成方法、储层建模知识库平台等。④DFS研究的基本工作流程是先建立形态沉积学数据库,搭建数据库软件平台,在此基础上选择具有代表性的DFS进行现代沉积解剖,然后综合现代沉积调查、露头解剖和模拟实验成果,形成分类体系,总结各类DFS的识别标志和沉积模式,分层次建立储层预测模型,形成沉积结构储层预测模型的建模软件平台,从而预测沉积体系中有利储层的分布。

桑叶粉及桑叶提取物的功效和应用现状

桑叶为药食同源性食品,具有多种药理作用。近年来,随着人们对健康饮食需求的不断增加,桑叶粉及桑叶提取物作为一种新型的保健食品,在食品药品加工中的应用越来越广泛。通过文献综述和案例分析,介绍了桑叶粉及桑叶提取物的加工工艺、营养价值、功能特点和在食品药品加工中的应用现状及研究进展,展望了桑叶粉及桑叶提取物的未来发展方向,以期为进一步推动桑叶产业的发展,促进其在食品药品加工中的应用提供参考。

深度学习的自然场景文本识别方法综述

自然场景文本识别在学术研究和实际应用中具有重要价值,已经成为计算机视觉领域的研究热点之一。然而,识别过程存在文本风格多样、背景环境复杂等挑战,导致识别效率和准确率不佳。传统的基于手工设计特征文本识别方法由于其有限的表示能力,不足以有效地应对复杂的自然场景文本识别任务。近年来,采用深度学习方法在自然场景文本识别中取得了重大进展,系统地梳理了近年来相关研究工作。首先,根据是否需要对单字符进行分割,将自然场景文本识别方法分为基于分割与无需分割的方法,再根据其技术实现特点将无需分割的方法进行细分,并对各类最具有代表性的方法工作原理进行了阐述。然后,介绍了当前常用数据集以及评价指标,并在数据集上对各类方法进行了性能对比,从多个方面讨论了各类方法的优势与局限性。最后,指出基于深度学习的自然场景文本识别研究存在的不足和难点,对其未来的发展趋势进行了展望。

长江武汉段天兴洲低滩沉积物粒度端元对河流-风成沙丘沉积环境的指示意义

河床沙波向风成沙丘演变的过程具有特殊的沉积动力机制。笔者等以68份长江武汉段天兴洲洲头低滩沉积物的粒度分布数据为例,利用端元分析方法从每个粒度分布中分离提取4个粒度端元组分(EM1、EM2、EM3和EM4),探讨了河流—风成沙丘不同沉积环境中粒度端元的异同。研究结果表明:EM1和EM3组分在粒度分布中占比与沉积物粒度中值分别呈较好的线性正相关和负相关;河流沉积物主要由EM1、EM2和EM3组成的跳跃方式搬运,对应滚动次总体的EM4组分占比5%~10%,少悬浮搬运;风成沙纹沉积物主要包括两段跳跃次总体,以EM2组分为主、EM1和EM3组分为辅,少EM4组分;沙丘背风面沉积物主要靠颗粒流顺坡滑塌,以EM2组分为主、EM1和EM3组分为辅,含占比约为5%的EM4组分;未被风成沙纹覆盖的沙丘波谷沉积物记录了河流和小型滞水洼地的沉积特征,代表滚动次总体的EM4组分占比7%~15%,悬浮次总体占比可达20%。本文提取的沉积物粒度端元为弱风环境中河道内局部小型河流—风成沙丘的沉积环境和演化过程研究提供了参考。

2013—2022年黄淮稻区国审水稻品种的特征特性分析

本研究旨在探讨黄淮稻区水稻新品种选育的发展趋势,本研究以近10年间(2013—2022年)黄淮稻区国审水稻品种为对象,分析了水稻品种的基本情况、特征特性和演变趋势。结果表明,黄淮稻区国审水稻品种数量先升后降,产量平均每年增加49.5 kg/hm^(2)。有效穗数、穗粒数、结实率、千粒重四个产量因素都随年份呈现增长,分别每年增加0.36万/hm^(2)、1.03粒、0.12%、0.11g。粒数和千粒重对产量增长贡献较大,有效穗数与产量负相关。整精米率和直链淀粉含量表现相对较好,垩白度表现较差,胶稠度有下降趋势;穗颈瘟逐渐变重。黄淮稻区水稻品种选育应注重在适当穗数基础上追求大穗,靠理想株型增强光合性能确保结实率和千粒重。垩白度是限制黄淮稻区米质的主要指标,重视胶稠度选育;抗稻瘟病基因抗性正在减弱,需继续挖掘和引进抗源或抗病基因。

夏大豆新品种道秋39的选育

道秋39是嘉祥秋收种业有限公司以齐黄34为母本、中黄13为父本,采用系谱法选育而成的高产大粒夏大豆新品种。其株型紧凑,抗病、抗倒性强,耐密植,抗裂荚,底荚高度适中,落叶性好,适宜规模生产趋势下机械化种植。2023年通过山东省农作物品种审定委员会审定,审定编号:鲁审豆20236012,适宜在山东省部分地区种植和利用。详细介绍了道秋39的选育过程、品种特性及栽培管理措施。

高产抗病夏大豆品种圣地1号的选育

圣地1号是由济宁市圣地种业有限公司于2009年以菏豆20号为母本、石大豆1号为父本有性杂交,通过系谱法选育而成的高产抗病夏大豆品种。2018-2019年参加鲁育农作物品种联合体大豆区域试验,2020年参加生产试验,2021年通过山东省农作物品种审定委员会审定,审定编号:鲁审豆20216012。该品种落叶性好、不裂荚,在稳产性和丰产性方面表现较好,对大豆花叶病毒SC3株系、SC7株系的抗性均表现为高抗。

基于ARIMA改进的实时动态滑坡预测模型

针对应急救援环境下,滑坡实时动态位移测量存在数据波动范围广、噪声大、模态混叠等问题,提出了一种基于CEEMDAN-Kmeans-ARIMA的组合预测模型。首先基于自适应噪声完备集合的经验模态分解算法,将添加PPP定位偏差噪声的斋藤模型信号分解为多个本征模态函数,并且根据K-means聚类算法将物理意义相近的本征模态函数进行聚类重构;然后针对多个聚类重构分量,构建最优的差分自回归移动平均预测模型;最后将聚类重构分量的预测值进行叠加,得到组合模型的预测值。实验结果表明,组合模型的MAPE指标相对于ARIMA单模型提高了2.16%,解决了ARIMA预测模型存在的突变量不敏感、剩余滑坡预测时间不准等问题。在救援环境下,采用所提出的模型对实时动态滑坡进行预警预测具有一定的工程应用价值。

分支河流体系分类初探

通过综述国内外分支河流体系(DFS)的研究进展,总结了DFS的地貌特征和主要类型,并探讨了DFS形成和发育的控制因素。研究结果表明:(1)DFS不是新的或者特殊的河道类型,而是多种河道有规律的集合,地貌特征表现为水系网络从一点呈放射状展布,多种河型共同发育,河道几何形态变化大,沉积环境包括河道和河道间区域,沉积体系复杂;主要类型包括冲积扇、河流扇和巨型扇。(2)以DFS半径为关键指标,面积和坡度为辅助指标将DFS分为小型(冲积扇)、大型(河流扇)和巨型(巨型扇),小型DFS扇体半径小于30 km,面积小于100 km2,坡度大于1.0°;大型DFS半径为30~100 km,面积为100~1 000 km2,坡度小于1.0°;巨型DFS扇体半径大于100 km,面积大于1 000 km2,坡度小于0.5°,3种类型的分布范围有一定的交叉和重复,还需结合DFS的沉积水动力过程和沉积特征进行判别。(3)构造背景和气候是控制DFS形成与分布的最根本因素;流域面积、母岩性质直接影响DFS中沉积物供给总量、供给速率及成分和结构;地形坡度作为间接因素,与河流流量、流速等自生因素相结合,控制河道形态以及河道的分汊和决口,进而控制了DFS表面的沉积环境和沉积相分布。

分支河流体系研究进展及应用前景展望

通过文献调研和地质分析,系统总结了分支河流体系(DFS)理论的研究进展、应用前景和发展趋势。研究结果表明:(1)当前DFS理论研究的五大重点分别是通过实例分析挖掘其科学内涵,探讨应用价值,解决概念争论;明确DFS是一个多种河道共生的沉积体系,不能理解为一种新的河道类型;河道网络和河型转换是DFS研究中的重要问题;建立和完善DFS的沉积模式;建立DFS储层预测模型。(2)开展DFS研究对促进陆相盆地沉积储层学科的理论创新和挖掘陆相盆地油气资源潜力具有重要理论意义和广阔的应用前景。(3)当前DFS研究主攻方向是建立沉积储层数据库,构建沉积模式和识别标志,形成河网体系和河型演变定量预测模型,实现不同建模方法的融合归一;未来DFS研究应当将沉积学与地貌学、地理学、现代地球信息科学技术相结合,应用大数据和智能化技术,实现对沉积体系的定量表征和储层定量预测。

自然场景文本检测与端到端识别:深度学习方法

自然场景图像中丰富的文本内容对场景理解有着重要意义,但自然场景文本往往具有极端横纵比、字体风格多变、背景及形状复杂等特点,而传统的文本检测与端到端识别方法存在着模型设计复杂、效率低、适用性不强且耗费成本高等缺点。随着深度学习技术在图像领域的迅速发展,自然场景文本检测与端到端识别方法取得了突破性的进展,其性能和效率得到了显著提高。针对自然场景文本检测与端到端识别方法,梳理了近年来相关的研究工作。首先,根据文本框生成方式的不同,主要从回归候选框和像素分割两个角度来划分自然场景文本检测方法的基本思想,并对各类代表性的方法进行了详细叙述;其次,从端到端识别速度与解耦检测和识别任务的角度对端到端识别方法的技术发展路线进行了归纳总结;然后,介绍了常用的公开文本数据集,并在公开的文本数据集上对各类方法进行了性能对比;最后,对自然场景文本检测与端到端识别的主流研究方向进行了讨论,并阐述了其面临的挑战和未来的发展趋势。

“一次磨臼技术”在髋关节置换手术中的应用研究

目的:探讨“一次磨臼技术”在髋关节置换手术中的应用效果,为改善这类患者预后提供新思路及依据。方法:选取肇庆市第一人民医院2019年1月-2022年4月收治的70例全髋关节置换患者,随机分为观察组与对照组,各35例。观察组采取“一次磨臼技术”策略,直接用术前影像学资料测定的最大号直径磨钻,研磨髋臼至软骨完全去除。对照组采取常规策略,用髋臼锉从最小42号开始逐号换大号(传统42、44、46、48号……)打磨,直至软骨下骨均匀渗血。之后两组均安装股骨假体柄及股骨头假体,复位髋关节。记录两组的手术时间、术中及术后24 h出血量、髋臼假体外展角、前倾角、髋臼杯位于安全区域比率、Harris髋关节功能评分及并发症发生情况。结果:观察组的手术时间短于对照组,术中及术后24 h出血量均少于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。术后1周,观察组Harris髋关节功能评分高于对照组,且患肢缩短长度小于对照组(P<0.05)。两组的平均髋臼假体外展角、前倾角均在正常安全范围内,术后1周,观察组外展角大于对照组,前倾角小于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。两组并发症发生率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:对髋关节置换手术患者采取“一次磨臼技术”不仅有助于缩短手术时间,减少术中出血量,还能够有效改善患者髋关节功能,且不会增加并发症的发生风险,具有较好的安全性,值得临床推广应用。

砂质辫状河心滩沉积演化规律与沉积构型特征——基于沉积数值模拟的认识

砂质辫状河心滩砂体规模大、连通性强、物性较好,是一类重要的油气储层。受到复杂多变的水动力条件影响,心滩呈现出类型多样、内部构型特征复杂等特征,制约了油气资源高效开发。为探索砂质辫状河心滩沉积演化规律及其控制的沉积构型特征,采用基于水动力场实时求解的沉积数值模拟方法,开展砂质辫状河沉积演化动态模拟和过程解析,结果表明:①砂质辫状河心滩的演化过程包括5个阶段,表现为菱形坝、舌形坝、单元坝、复合坝及改造复合坝的顺次形成和连续转换,各类心滩平面形态、剖面结构样式及定量规模存在显著差异;②水流与心滩的交互作用是主导砂质辫状河沉积演化的主控机理,即水流聚散特征与分布样式的持续变化导致心滩形成、增生、迁移、形变并遭受频繁、复杂的叠切,而心滩的演化又进一步导致水流聚散特征与分布样式的变化;③心滩内部发育前积、侧积及加积3类增生体,从菱形坝形成到改造复合坝发育,心滩内部增生体类型由前积主导转变为前积与侧积共生并最终变为前积、侧积及加积复杂复合,心滩长度、宽度由快速增加转变为缓慢增加并最终维持稳定,沉积记录中终止于不同演化阶段的辫状河心滩储层平面分布样式、内部构型特征及定量规模存在较大差异。

射血分数保留的心力衰竭研究与治疗新进展

射血分数保留的心力衰竭(HFpEF)是一个在病理生理方面异质性很强的综合征,由于老龄化的趋势,其发生率和比例持续升高。重要的是,目前几乎缺乏针对HFpEF的有效治疗方法,因此,寻找HFpEF新的治疗方法已成为当前心力衰竭研究领域的热点。近年来,针对HFpEF的发病机制、治疗所做的研究取得了新的进展,文章将就这些新进展作一综述。

辫状河三角洲沉积特征与生长演变规律——水槽沉积模拟实验研究

辫状河三角洲是一类常见的沉积体系,也是一类常见的油气储层,其沉积特征、沉积演化过程及内部结构一直受到沉积学研究的关注。为明确辫状河三角洲沉积特征、演化过程及生长演变规律,笔者等通过水槽实验模拟辫状河三角洲在平缓的水下底形上逐步发育的过程,并采用三维激光扫描仪、延时拍照等手段进行精准的沉积地貌监测和定量沉积学分析。研究表明:(1)辫状河三角洲沉积演化过程中,三角洲的规模、水流分散样式、沉积体表面地貌特征及沉积物分布样式存在阶段性差异,可据此将实验辫状河三角洲的演化分为3个阶段。(2)在最初阶段,辫状河携带沉积物直接入“湖”堆积并形成朵状河口坝,入“湖”水流无明显的水道化特征,随着朵状河口坝逐渐堆积露出水面,三角洲平原初步形成,平原上河道开始分流并导致后续河口坝转变为连续的弧形坝分布于先期沉积体周缘,这一阶段三角洲平均半径快速增加;进入第二阶段后,三角洲平均半径增速减缓,供给河道进入三角洲平原后形成1~2条主干分流河道与多条次级分流河道,并在主干河道河口区形成弧形的前缘朵体;到第三阶段,三角洲平原面积已经较大,其平均半径增速进一步降低,平原上分流河道的分叉性更强、宽度更小,不同分流河道规模接近并可同时将沉积物输送到三角洲前缘多个部位发生沉积,在同一时期形成多个孤立的小规模的前缘朵体。(3)在整个沉积演化过程中,伴随着三角洲规模的逐渐增大,分流河道的宽度逐步减小、流程变长、分流河道数量逐步增加,三角洲前缘沉积由少量弧形的连续分布朵体转变为多个孤立分布的小规模朵体。(4)在第二、三阶段,分流河道表现为多个侵蚀—回填的自旋回演化过程,形成了多套自旋回沉积复合体。(5)辫状河三角洲前积层存在自下而上、由近向远表现为沉积连续性逐步减小、叠切规律逐渐复杂的特性。通过水槽实验揭示辫状河三角洲沉积演化过程及内部结构,可为露头解剖与地下储层研究提供参考。

应变率对含裂隙红砂岩裂纹扩展模式及破碎特征的影响

以含不同倾角预制裂纹的长方形板状红砂岩为研究对象,采用分离式霍普金森压杆沿试样宽度方向施加冲击荷载,使用高速摄像机记录裂纹扩展过程,获得试样的裂纹路径特征以及动态压缩强度和动态弹性模量,利用筛分统计法分析试样碎块分布特征,结合分形理论定量描述试样破碎程度及特点,探讨中应变率条件下含裂隙试样裂纹扩展模式与动态力学性质和破碎程度的相互关系。研究结果表明,应变率较高时试样会更多地出现远场裂纹和离层裂纹,并且相比相关低应变率实验结果,中应变率范围内试样破坏模式及裂纹分布情况随应变率的变化规律是不同的。随着应变率的提高,试样大体上从1条拉伸裂纹的临界破坏演变成X形剪切裂纹为主的复杂裂隙网络,并且不同角度预制裂隙对于这种裂纹扩展模式的演变有重要影响。在预制裂纹倾角一定的情况下,岩样动态压缩强度和动态弹性模量表现出明显的应变率效应,不同角度预制裂纹对于试样的应变率敏感性有显著影响。随裂纹倾角的增大,试样的动态强度、动态弹性模量和分形维数表现出的变化趋势具有一定的相似性,大体呈现先减小后增大的趋势,裂纹倾角为45°的试样的动态压缩强度、动态弹性模量和分形维数均为最小。随应变率的升高,不同预制裂纹倾角的试样碎块分布更加分散,应变率越高,预制裂纹倾角对于岩石冲击破碎程度、分形维数的影响越显著。

冻土水分迁移机理研究:评述与展望

土冻结过程中的水分迁移、积聚是冻害形成的关键环节,至今仍是冻土物理学研究的前沿和重要课题。二十世纪七八十年代冻土水分迁移研究黄金时代以后,长期未有经典理论和科学认知的重大突破,冻土水分迁移中涉及的许多机理性问题和关键瓶颈难题至今仍不能准确回答,尚存在很多争议和认识上的不足,现有研究成果在实际工程中的应用并不令人完全满意。因其性质的易变性、微观性和突变性,冻结相变区(冻结缘)仍是冻土水热输运研究中的一个“黑箱”。研究评述了冻土水分迁移驱动力与迁移过程相关研究的发展历程、主要研究进展与现状;分析了孔隙水压力、土水势驱动冻土水分迁移的物理原理和基本规律,综述了孔隙水压力、土水势的理论表征与试验测试等方面的最新进展、认知现状与主要科学问题;分析了三种流行的冻土水分迁移理论,即毛细水迁移理论、薄膜水迁移理论和水汽迁移理论;总结了制约冻土水分迁移科学认知突破的关键瓶颈难题,展望了未来研究的重点和方向。认为未来的研究应加强仪器设备的改进、研发与新技术引入,重点关注冻土水分迁移驱动力的物理本质和精准监测,强化冻土水分迁移的微观过程及机制认识,需从非平衡态热力学的视角关注热质输运与冰-水相变过程,注重工程化冻土多物理场模型的开发与自主开源计算平台的构建。本文旨在系统梳理冻土水分迁移机理的研究历史与现状,总结概述冻土水分迁移研究在新思想、新理论、新方法和新技术等方面的最新研究动态,凝练指出亟待解决的前沿科学问题和未来研究的重点,促进冻土热质输运基础理论的发展与完善,更好地服务于寒区工程冻融灾害和环境问题的解决。

发动机进口旋转部件的三维积冰数值模拟

飞机在过冷大水滴条件下运行时,受科里奥利力和离心力作用的发动机旋转部件会表现出与静止部件不同的积冰特性。本文考虑了过冷大水滴的终端沉降速度、变形破碎和飞溅反弹动力学特性,并采用多重参考坐标系方法处理旋转条件下的流动和传热,对发动机进口部件包括进气道唇口、整流罩和风扇叶片的液滴撞击及积冰特性进行了三维数值模拟。转速为0、2 000和4 100 r/min情况下的模拟结果表明,随着转速的增加,进气道唇口上的积冰从唇口内表面向其外表面移动。此外,旋转叶片上的积冰主要集中在叶片根部位置,且积冰量随转速增加而减少。进气道唇口和整流罩上的冰层厚度随转速的增加而增加,转速为4 100 r/min下的进气道唇口和整流罩上的最大积冰厚度与静止状态相比分别增加了0.27倍和2.46倍。此项工作能够为后续的防/除冰技术发展提供参考。

基于MRS的列线图模型在脑胶质瘤分级诊断中的应用研究

目的:构建基于MRS的列线图预测模型,以鉴别高级别胶质瘤(HGG)与低级别胶质瘤(LGG)。方法:收集经病理确诊的68例脑胶质瘤患者,其中HGG 33例(HGG组)及LGG 35例(LGG组)。将68例按3∶1的比例分为训练集(51例)和验证集(17例)。通过单因素logistic回归分析筛选预测变量(P<0.2),并构建列线图模型。采用ROC曲线、校准曲线和决策曲线分析(DCA)评价预测模型的效能。结果:经单因素分析,HGG组胆碱/N-乙酰天门冬氨酸(Cho/NAA)比值高于LGG组,差异有统计学意义(P<0.05)。ROC曲线显示,训练集AUC为0.777(特异度0.769,敏感度0.760),验证集AUC为0.806(特异度0.556,敏感度1.000)。校准曲线图显示模型曲线与理想曲线走行高度一致,说明预测模型校准度好。DCA显示在10%以上风险范围内,预测模型表现出很大的临床正向收益。结论:基于MRS的列线图预测模型对脑胶质瘤具有良好的分级诊断能力,有望成为脑胶质瘤患者术前分级诊断的辅助方法之一。

基于改进的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波的晶振驯服研究与实现

二级频标中恒温晶振(OCXO)成本较低,具有较高的短期稳定性,老化会影响时钟守时系统的工作精度和稳定性。全球导航卫星系统(GNSS)驯服晶振的方法结合了GNSS卫星授时长期稳定性高和本地晶振短期稳定性高的特点,实现了两者的优势互补,提升了晶振驯服系统输出频率的准确度和长期稳定性。基于GNSS驯服恒温晶振的硬件系统,设计了基于判别因子的野值剔除方法,改进了基于Sage-Husa的自适应卡尔曼滤波算法。驯服实验结果表明,算法提高了晶振驯服系统输出频率的准确度和长期稳定性,实验系统中恒温晶振频率漂移量的标准差降低了约99.01%,恒温晶振的长期稳定性的Allan方差提高了约3个数量级,达到6.181×10-12。