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题名基于MSHAM-UNet的岩心孔洞图像分割方法
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作者
汪南洋
沈疆海
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机构
长江大学计算机科学学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第24期10362-10369,共8页
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基金
新疆维吾尔自治区创新人才建设专项自然科学计划(2020D01A132)
湖北省科技示范项目(2019ZYYD016)
长江大学非常规油气合作创新中心项目(UOG2020-10)。
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文摘
岩心图像的孔洞分割对于石油勘探有着重要意义。当前基于深度学习的孔洞分割方法存在着孔洞边缘分割不连续、分割精度低和参数量大等问题,为解决上述问题,提出一种基于UNet网络的改进模型MSHAM-UNet。首先,针对UNet模型对不同尺度特征图的跳级连接带来的语义信息丢失问题,设计一种结合HAM(hybrid attention module)的多尺度融合注意力模块(multi-scale hybrid fusion attention module, MSHAM),该模块对带有空间信息的浅层特征图和含有语义信息的深层特征图进行注意力特征融合,增强网络聚合不同尺度信息的能力。其次,使用GP-bneck模块替换部分普通卷积,在降低模型参数量和加深网络的同时,增强网络特征提取能力。实验结果表明,MSHAM-UNet网络在岩心孔洞数据集上的F1分数(F1-score)、交并比(intersection over union, IoU)和平均交并比(mean intersection over union, MIoU)分别达到了87.35%、77.27%和90.21%,相较于原始模型提高了5.29%%、4.02%和4.84%,对比主流的语义分割模型也有较高提升,为岩心孔隙研究提供了新的思路。
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关键词
岩心孔洞图像
深度学习
UNet模型
注意力机制
特征融合
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Keywords
core hole images
deep learning
UNet model
attention mechanisms
feature fusion
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名烟雾吸收光能转化为内能的分析
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作者
汪南洋
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机构
安徽信息工程学院
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出处
《中国设备工程》
2021年第4期244-245,共2页
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文摘
研究分析光线长期照射对烟雾能量的影响,是当今社会对烟雾治理方法最热门的课题,人们对烟雾和光线之间能量的探索具有积极意义。实验选取两个20cmx20cm的玻璃缸,玻璃缸内放入特定生烟剂,采用光照单一变量法进行实验,实验组玻璃缸给予长时间的特定光线照射,对照组没有改变,用数位温度表进行测量,记录分析实验数据。由实验结果可知,实验组烟雾在长时间光线的照射下,烟雾内部的温度下降的较慢,而没有光线照射的烟雾内部的温度下降得快。光照下,烟雾吸收光能变为烟雾的内能。
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关键词
光照
烟雾
内能
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分类号
R284
[医药卫生—中药学]
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