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公开(公告)号：CN115616073A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211630378.0
申请日：2022-12-19
Applicant: 广州海洋地质调查局三亚南海地质研究所 , 广州海洋地质调查局
IPC: G01N29/024 , G01N29/032
Abstract: 本发明公开一种利用水听器估算海草床氧气释放量的方法及装置，该方法包括以下步骤：在海草区域任意横断面的两端分别设置声源和水听器，声源发射初始声学信号，初始声学信号经传播后定义为衰减声学信号，水听器接收衰减声学信号，根据初始声学信号和衰减声学信号计算海草区域的声波速度和衰减参数；在无海草区域按照S1的步骤制作量版，获得对应氧气含量的声波速度变化量和衰减参数变化量；将声波速度的偏差量和衰减参数的偏差量分别与声波速度变化量和衰减参数变化量进行对比，计算得到海草区域的氧气释放量。本发明的有益效果是：采样简单，无需大量人工，并且采样时刻间隔小。
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公开(公告)号：CN119885916A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510369517.6
申请日：2025-03-27
Applicant: 广州海洋地质调查局三亚南海地质研究所
Abstract: 本发明公开了一种生物量碳储量反演方法、装置、电子设备及存储介质，本发明通过应用两级生成对抗网络，能够有效提升生成图的精度与细节，也可以进一步解决单一生成对抗网络难以生成细致数据的问题；通过结合稀疏表示、生成对抗网络和无人机高光谱成像技术，显著提升了生物量和碳储量反演的效率和准确性，通过稀疏表示技术对高光谱数据进行降维处理，构建了能够有效提取关键光谱信息的稀疏基字典，并结合稀疏编码算法，极大地减少了数据的冗余性和计算复杂度，提高了数据处理的速度，还保留了高光谱数据中的重要特征信息，使得后续的反演过程更加高效和精确，可广泛应用于数据处理技术领域。
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公开(公告)号：CN118395210B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410866114.8
申请日：2024-07-01
Applicant: 广州海洋地质调查局三亚南海地质研究所
IPC: G06F18/22 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种微体古生物沉积环境识别方法、装置、设备及介质，方法包括：获取目标工区的微体古生物样品的形态特征参数矩阵；将形态特征参数矩阵输入预设的机器学习模型进行识别处理，得到第一种类概率矩阵；基于第一种类概率矩阵构建得到表征微体古生物样品中各个种类的微体古生物的比例的第一列向量；根据第一列向量，利用微体古生物的成果资料匹配确定目标工区的沉积相。本发明实施例将微体古生物及其沉积环境基于机器学习实现逻辑集成，能够避免人工识别由于主观因素影响导致的准确性不稳定的问题，本发明实施例能够准确进行微体古生物沉积环境识别，可广泛应用于数据处理技术领域。
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公开(公告)号：CN118278956A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410684802.2
申请日：2024-05-30
Applicant: 广州海洋地质调查局三亚南海地质研究所 , 广州海洋地质调查局
IPC: G06Q30/018 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种CO2咸水层封存注入井选择方法、设备及介质，方法包括以下步骤：获取特征参数，根据特征参数建立特征参数矩阵；根据特征参数矩阵建立训练数据集和测试数据集，基于训练数据集和测试数据集训练机器学习模型；根据机器学习模型输出数据进行注入井选择。本发明通过神经网络模型进行CO2封存的注入井选择；针对地质参数和工程参数分别构建输入矩阵，通过多层神经网络模型和单层最小二乘支持向量机模型等机器学习模型进行CO2注入井型评估，能够实现CO2低成本、高效率的咸水层封存，具有较高可靠性的同时机器学习模型能够重复利用，减少了后续CO2注井工作的开发成本。
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公开(公告)号：CN117740132A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410190584.7
申请日：2024-02-21
Applicant: 广州海洋地质调查局三亚南海地质研究所
IPC: G01H3/00
Abstract: 本发明公开了一种洄游路径被动声学监测方法、装置、设备及介质，方法包括：获取中华白海豚出没的经验资料；根据经验资料确定监测洄游路径的监测区域；基于监测区域的形状，确定水听器的布设站位；通过布设在监测区域的水听器连续采集监测区域的水声数据；根据水声数据提取得到每个水听器沿时间序列采集的中华白海豚的目标水声数据；基于每个水听器采集到目标水声数据的时间点，得到目标水声数据对应的中华白海豚的位置点；根据每个目标水声数据对应的位置点，通过点集转线生成中华白海豚的洄游路径。本发明实施例能够高效进行洄游路径被动声学监测，可广泛应用于数据处理技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115630326A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211630386.5
申请日：2022-12-19
Applicant: 广州海洋地质调查局三亚南海地质研究所 , 广州海洋地质调查局
IPC: G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06F18/00 , G01H3/00 , G01C13/00
Abstract: 本发明公开一种利用水听器监测海洋生态系统的健康状态的方法及装置，该方法包括以下步骤：以海草区域的水声信号为元素建立海草水声数据库，每个水声信号标记对应的健康度概率，水声信号和健康度概率组合为第一样本数据；从第一样本数据中选取水声信号，并从水声信号中提取第一时频特征谱，将第一时频特征谱与对应的健康度概率组合为第二样本数据。本发明的有益效果是：通过预先建立海草水声数据库，以海草水声数据库中携带了水声信号和健康度概率的第一样本数据建立神经网络模型，最终利用水听器获取的实时水声信号输入该神经网络模型，能够得到目标监测海域的实时健康度概率和健康度概率分布。
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公开(公告)号：CN119355831A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411920716.3
申请日：2024-12-25
Applicant: 广州海洋地质调查局三亚南海地质研究所 , 自然资源部第三海洋研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱的海底文物探测方法、系统、电子设备及存储介质，该方案通过获取带探测区域的海底环境数据和增强高光谱数据，根据海底环境数据和增强高光谱数据构建原始数据集，根据原始数据集和训练好的识别网络模型进行计算，得到待探测区域的预测概率值集；根据计算得到的预测概率值集和预设阈值确定待探测区域是否为有文物区域。利用光谱对海底进行探测，通过海底物质和文物对光谱的反射进行探测，无声波振动对文物的损伤，同时考虑海底环境对光谱传输的影响，实现对海底的无噪声污染探测；本发明实施例可广泛应用于数据处理技术领域。
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公开(公告)号：CN118655622A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411124911.5
申请日：2024-08-16
Applicant: 广州海洋地质调查局三亚南海地质研究所 , 广州海洋地质调查局
Abstract: 本发明公开了一种浅水地震数据叠前时间偏移处理方法、装置、设备及介质，方法包括：获取原始地震观测数据，对原始地震观测数据进行预处理得到地震波形数据；对地震波形数据进行叠前多域综合去噪，并将地震波形数据由原始域转换到线性拉冬域，得到第一地震数据；对第一地震数据进行组合多次波压制，并将第一地震数据由线性拉冬域转换回原始域，得到第二地震数据；基于第二地震数据进行速度建模，得到初始速度模型；基于初始速度模型迭代进行叠前时间偏移，进而基于迭代完成的结果处理得到叠前时间偏移结果。本发明能够准确进行浅水地震数据叠前时间偏移处理，可广泛应用于数据处理技术领域。
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公开(公告)号：CN118655095A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411103744.6
申请日：2024-08-13
Applicant: 广州海洋地质调查局三亚南海地质研究所
IPC: G01N21/25 , G01N27/626 , G01N33/24 , G01M10/00 , G01N1/02 , G01N15/02 , G01N21/31 , G01N23/00 , G01N23/2251 , G06F17/18 , G06F30/28 , G06F17/11 , G06F18/231 , G06F18/23213 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种海滩泥化、黑化的调查评价方法，属于环境治理技术领域。本发明提供的海滩泥化、黑化的调查评价方法包括以下步骤：S1、布设采样和水动力特征采集；S2、海滩泥化情况的评价；S3、造成海滩黑化的黑化物质来源分析；S4、海滩黑化的沉积动力学分析。本发明通过对海滩沉积物的特定特征数据的选取、分析和处理，能够研判海滩的泥化属于表观泥化还是真泥化，并且，通过采用各分析方法对选取的特征数据进行处理，得以分析造成黑化现象的来源和汇集过程，本发明的方法能够系统地调查评价海滩的泥化、黑化情况，有利于对海滩泥化、黑化现象进行源区控制和整治修复。
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公开(公告)号：CN118278956B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410684802.2
申请日：2024-05-30
Applicant: 广州海洋地质调查局三亚南海地质研究所 , 广州海洋地质调查局
IPC: G06Q30/018 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种CO2咸水层封存注入井选择方法、设备及介质，方法包括以下步骤：获取特征参数，根据特征参数建立特征参数矩阵；根据特征参数矩阵建立训练数据集和测试数据集，基于训练数据集和测试数据集训练机器学习模型；根据机器学习模型输出数据进行注入井选择。本发明通过神经网络模型进行CO2封存的注入井选择；针对地质参数和工程参数分别构建输入矩阵，通过多层神经网络模型和单层最小二乘支持向量机模型等机器学习模型进行CO2注入井型评估，能够实现CO2低成本、高效率的咸水层封存，具有较高可靠性的同时机器学习模型能够重复利用，减少了后续CO2注井工作的开发成本。
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