基于DeCNN的逆时偏移低频噪声压制方法

逆时偏移由于其高分辨率的成像效果而得到广泛应用。但双程波动方程波场延拓在互相关成像条件下会产生较强的低频噪声,影响成像质量。本文构建基于U-Net的卷积-反卷积神经网络(DeCNN)压制逆时偏移中的低频噪声。以含低频噪声的震源归一化成像结果作为训练数据,以Laplace滤波结果作为标签,基于数据驱动获得神经网络模型。模型试算和迁移学习对比结果表明,DeCNN有较好的去噪效果,相比于U-Net,其在迁移的SEG/EAGE标准盐丘模型和Marmousi模型上均有更好的噪声压制效果。与常规上下行波分离的低频噪声压制方法相比,DeCNN在训练完成后,将震源归一化成像结果输入网络中,可以在数秒内输出高分辨率成像结果,效率远高于常规波场分离低频噪声压制方法,并且在噪声压制效果方面具有一定优势。

赶黄草总黄酮分级萃取及活性分析

以赶黄草茎叶为实验材料,用乙酸乙酯、正丁醇对赶黄草乙醇粗提物(EF)进行分级萃取,依次得到乙酸乙酯相(AF)、正丁醇相(BF)和水相(WF),分别测定各相黄酮含量、体外抗氧化和抑菌活性。结果表明,乙酸乙酯相的黄酮含量最高,为133.36 mg/g,超过赶黄草总黄酮含量的50%;乙酸乙酯相的DPPH自由基、羟自由基、超氧阴离子清除能力和亚铁离子螯合能力最强,其IC_(50)值分别为0.076、0.209、0.038、0.593 mg/mL;乙酸乙酯相的抑菌效果显著,对金黄色葡萄球菌和铜绿假单胞菌的最低抑菌浓度均为0.075 mg/mL。

房屋“攀高风”

去年,我认识的一位村民新盖了五间砖瓦房。很宽畅也很漂亮。今年邻居新建的房屋高度又大大超过他的瓦房,尽管他们在建房之前,就房屋高度问题商议过,但是没有达成一致的意见。为此,我认识的这位村民。