太赫兹

在太赫兹CT图像重建中，我们采用深度卷积神经网络（CNN）来改进Radon变换，提高图像质量。我们利用UNet架构解决成像逆问题，训练数据集包括500张随机大小和位置的椭圆图像。与传统的FBP不同，我们研究了使用GAN进行CT重建的可行性。我们的目标是通过端到端的神经网络实现太赫兹CT成像的直接重建。

优化酯太发射药中NG、TBCN、C2、DBP组分分析方法，简化操作，提升结果稳定性，与原企标方法一致。

一、研究背景与目的 乌里雅斯太凹陷内的砂砾岩油藏具有诸多特殊性，包括储层敏感性强、微裂缝发育、隔层应力低等特点。这导致了射孔投产后的产能较低，且不同井层在压裂后的效果差异显著。为了提高压裂效率并优化资源分配，研究团队致力于开发一套能够准确、定量优选压裂井层的方法。这一问题已成为制约该地区油藏开发的关键瓶颈。 二、研究方法与数据处理 1. 数据收集与处理 通过对之前压裂井的数据进行统计分析，研究者选择了若干关键参数作为评估压裂效果的重要指标。这些参数包括但不限于：地层系数、孔隙度、含油饱和度等地质参数，以及施工排量、前置液百分数、加砂强度等工程参数。通过这些数据，构建了一个专门用于分析压裂井的专家数据库。 2. 分析工具的选择 为了建立影响因素与压裂效果之间的数学模型，研究采用了两种方法：回归分析和BP神经网络。- 回归分析：这是一种传统的统计学方法，用于探索变量间的关系。研究者首先尝试了线性回归，但由于影响因素与压裂效果之间存在着复杂的非线性关系，线性回归无法提供准确的预测结果。因此，进一步探讨了非线性回归模型（如二次回归）的应用。- BP神经网络：这是一种机器学习方法，特别适合于解决非线性问题。通过构建神经网络模型，研究人员能够模拟各影响因素与压裂效果之间的复杂关系，从而实现更准确的预测。 三、具体实施步骤 数据预处理：为了确保模型的有效性和稳定性，研究团队对原始数据进行了标准化处理，使得所有输入变量都在同一数量级上，避免了某些变量因数值过大而主导模型预测结果的问题。 模型建立与验证：首先采用回归分析方法（包括线性回归和非线性回归），但发现线性回归无法满足准确预测的需求。

数值积分是数学计算中的重要方法，用于精确或近似计算函数在特定区间上的积分。在实际应用中，为了估算函数的积分，常常需要采用数值积分方法。牛顿-科特斯求积公式是其中一种经典方法，由约翰·科特斯在18世纪发展而来，基于插值多项式对函数进行近似积分。该公式根据选取的节点数不同，可以分为梯形法则（1节点）、辛普森法则（3节点）以及更高阶的闭合规则（如6节点、10节点等），这些方法利用了插值和微分概念。北太天元公司专注于数值计算，提供了实现牛顿-科特斯求积公式的工具和算法，例如MATLAB脚本ncotes_integral.m和测试脚本NC_test.m。在使用数值积分时，需注意节点选择、误差分析和阶数优化，以确保计算精度和效率。牛顿-科特斯公式广泛应用于工程计算和物理模拟等领域，为复杂函数的积分计算提供了有效途径。

针对石太客运专线GSM-R网络出现的切换掉话问题，本研究运用话务统计分析、路测和动态测试等网络优化方法，对网络切换算法以及光纤直放站对基站接收性能的影响展开了深入研究。 研究结果表明，切换掉话的主要原因是网络场强覆盖不合理以及光纤直放站上行增益设置过高。为解决该问题，本研究采取调整相邻小区天线俯仰角和降低直放站上行增益的策略，成功实现了相邻小区间的平滑切换，有效解决了切换掉话问题。

在数值计算领域，解决三对角线性方程组是一项基础而重要的任务。深入探讨了一种高效的算法——追赶法（Chase Algorithm），特别适用于处理稀疏矩阵，尤其是三对角形式的方程组。追赶法通过逐步迭代求解每个未知数，从而大大减少了计算量和内存需求。文章还介绍了北太天元的相关代码实现，包括主要文件tridiag_test.m和tridiag_chase.m，展示了追赶法在实际应用中的效果。