多波束测深系统也称为条带式测深系统,是利用声波在水体的传播特性来测量水深的一种声学探测技术。该系统利用安装于测量船底部的声学换能器阵列,按照一定的角度向海底发射超宽声波波束,并接收海底反向散射的回波信号,根据各角度反射声波到达接收换能器的时间和相位,经过信号解算得到多个探测点的水深值,这是一个主动识别和进行异常校正的测深过程,其水深测量值是根据发射声波探测海底的往返时间与声波在海水中的传播速度来确定。
陆架海底砂质沉积物在海洋浪、潮、流等水动力作用下,发育了各种起伏的海底地貌,统称底床形态,波脊线垂直于陆架主水流方向的丘状或新月状底床形态称为海底沙波。海底沙波在全球潮流陆架、海岸、海峡、海湾以及有定向流速的陆架海区等地普遍发育,如Hinder Banks北部、白令海、日本海、北海荷兰外岸、地中海沿岸、Long Island Sound东部、韩国西岸Garolim Bay潮滩等海底区域均发育有沙波地貌。中国的沙波则主要分布在渤海东部浅滩、东海中外陆架、扬子浅滩、台湾海峡东山岛岸外、南海北部陆架以及海南东方岸外等海域。
海水的温度和深度是海洋最基本的物理参数,通过观测海水温度随深度的变化来获取温深剖面数据是海洋调查研究的重要手段。然而,依靠投弃式剖面仪等传统的测量方法,仅能获取低时空分辨率的海洋动力环境参数,这对开展大洋中尺度涡旋、锋面及内波的研究来说是远远不够的。
作为海洋科学的基础学科,物理海洋学关注的是海洋中动量、能量与物质输运过程及其变化规律,其基本研究对象是海水的运动。海洋中存在着不同时间和空间尺度的运动(图1),如小尺度的海浪、中尺度的涡旋以及大尺度的海洋环流等,这些对海洋中物质和能量的输送都起着重要作用,并有效地支撑着海洋的生命系统。
侧扫声呐利用水底后向散射回波来探测海底礁石、沉船、管道、电缆以及各种水下目标,是海洋探测的重要工具之一,应用极其广泛。对于海洋水下救捞、海洋地质地貌测量、海洋大陆架专属经济区划分、海洋工程、海洋开发以及港口航道疏浚、河港、大坝维护探查乃至渔业研究等都是非常有效的探测工具。侧扫声呐还可用于探查海底的沉船、水雷、导弹和潜艇活动等,因而更有其重要的军事意义。
声呐应水下目标预警探测而生,因目标演变、环境变化和任务多元而不断发展。从潜艇探测到鱼雷、水雷探测,从主动测量到主被动联合探测,从中频到高频和低频,从机械扫描到相控阵,从平面阵到线列阵和共形阵,从常规脉冲到脉冲压缩、单脉冲、合成孔径、逆合成孔径,从舰载到艇载、机载,从单基地到双、多基地,从单独作战到分布式组网,从预警监视到定位识别、跟踪火控、测深规避、通信导航、水声对抗,从声感知到雷达、激光、磁异探测异质联合,从军用到民用,声呐技术装备不断演进。随着美国重返亚太、第三次抵消战略、南海竞争形势的发展和空海一体战水下信息感知的作战需求,声呐技术和装备将持续受到高度关注。同时,在人工智能、信号处理和工艺材料等基础能力的推动和认知、MIMO等新型体系架构方式的牵引下,声呐系统将在功能和性能领域不断拓展。
为了研究内波对多波束测深的影响,本文通过对内波建模,分别对四个区间的声线跟踪情况进行了研究分析。在此基础上,推导了针对曲线型梯度结构的声线跟踪模型,并根据该模型进行了仿真分析。仿真简单模拟了采用常梯度声线跟踪模型对曲线型梯度结构声速剖面进行声速改正的声线跟踪过程。本文采用仿真数据绘制了声线跟踪前后的声线示意图,并对归算前后的波束脚印位置进行了比较分析。仿真结果说明内波会给多波束的边缘波束带来大量尖峰状的浅点,而这些浅点难以用传统的声速改正模型消除。
海底天然气和水在低温、高压条件下可形成的一种类似状的可燃固态物质,称为天然气水合物,由于外貌极像冰雪或固体酒精,点火即可燃烧,有“可燃水”、“气冰”、“固体瓦斯”之称,在大陆边缘陆坡区等地区有较广泛发育。天然气水合物是20世纪科学考察中发现的一种新的矿产资源,早在1965年,前苏联就首次在西西伯利亚永久冻土带发现天然气水合物矿藏,并引起多国科学家的注意。
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本工程建筑为办公生产大楼,由地上32层、地下3层组成;其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房;地上部分:主楼一层含公共大厅;5为设备转换层,11、22层为避难层,33层设置机房;6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展,能源系统智能化特征越来越突出,能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升,所 涉及的设备和系统将数以亿计,在 规划和运行过程中将产生海量数据, 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节,蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累,在推进数字技术不断取得新突破的同时,也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
滨海蓝碳 红树林 盐沼 海草床碳储量和碳排放因子评估方法 (陈鹭真,卢伟志,林光辉译),滨海蓝碳 红树林 盐沼 海草床碳储量和碳排放因子评估方法 (陈鹭真,卢伟志,林光辉译)
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大模型是指通过在海量数据上依托强大算力资源进行训练后能完成大量不同下游任务的模型。大模型以其在模型精度和泛化能力等多个指标上超越传统AI模型的表现,以及赋能千行百业的巨大潜力,成为当今世界各国人工智能技术发展的核心方向。
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