基于井中DAS的地质-地球物理解析理论与方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    42230805
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    271万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
  • 结题年份:
  • 批准年份:
    2022
  • 项目状态:
    未结题
  • 起止时间:
    2022至

项目摘要

结项摘要

项目成果

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其他文献

《普通地质学》课程教学内容整体优化的初步思考
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    南昌教育学院学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宋召军;李月;胡绍祥
  • 通讯作者:
    胡绍祥
自适应径向道TFPF 压制地震记录随机噪声
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    吉林大学学报( 信息科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曹善舒;李月;吴宁
  • 通讯作者:
    吴宁
Downhole microseismic signal denoising via empirical wavelet transform and adaptive thresholding
通过经验小波变换和自适应阈值处理井下微震信号去噪
  • DOI:
    10.1088/1742-2140/aacf63
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Journal of Geophysics and Engineering
  • 影响因子:
    1.4
  • 作者:
    李娟;李元;李月
  • 通讯作者:
    李月
葡萄糖及半乳糖衍生的手性双膦-
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    催化学报,2007,28(6),492-494
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    贾小静;王来来;* 陈新滋;李月
  • 通讯作者:
    李月
检测地震勘探微弱同相轴的混沌振
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    地球物理学报,2005,48(6):1428-1433
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李月;杨宝俊;赵雪平;张铭;林
  • 通讯作者:

其他文献

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AI项目思路

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李月的其他基金

基于深度学习的DAS地震勘探数据智能去噪研究
  • 批准号:
    41974143
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    63 万元
  • 项目类别:
    面上项目
沙漠地震勘探四维非均匀波特性随机噪声数理表征及其非线性降维消噪系统
  • 批准号:
    41730422
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    314.0 万元
  • 项目类别:
    重点项目
基于shearlet 变换的微地震噪声压制方法研究
  • 批准号:
    41574096
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    110.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
地震资料非平稳非线性随机噪声表征及其时空TFPF消减对策
  • 批准号:
    41130421
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    300.0 万元
  • 项目类别:
    重点项目
强面波干扰的重心迹变换压制方法研究
  • 批准号:
    40974064
  • 批准年份:
    2009
  • 资助金额:
    52.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
强噪声地震资料正则化维纳滤波方法研究
  • 批准号:
    40774054
  • 批准年份:
    2007
  • 资助金额:
    49.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
消减地震勘探资料中随机噪声的时频峰值滤波方法研究
  • 批准号:
    40574051
  • 批准年份:
    2005
  • 资助金额:
    40.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
提高地震资料信噪比的混沌振子法研究
  • 批准号:
    40374045
  • 批准年份:
    2003
  • 资助金额:
    35.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 批准年份:
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相似海外基金

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  • 财政年份:
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  • 项目类别:
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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