预测油气田产量的β模型

通过对油气田产量变化规律进行系统研究,推导建立了预测油气田产量的β模型。该模型不但可以预测油气田产量、累积产量随生产时间的变化,而且可以预测可采储量、最高年产量及其发生的时间。实例检验该模型是可信的。     

石油网格数据挖掘新技术研究

针对石油勘探开发中很多TB级和PB级的数据集在许多情况下分布在一个组织的不同地点或不同组织的多个数据源被集团内所有用户共享的特点,用网格数据挖掘数据集成技术和网格数据挖掘本体技术,作为石油勘探开发行业业务工作流程的信息处理基础设施,以满足石油工业对高性能计算技术的持续需求。提出了Web service与网格技术融合、网格与数据集成技术结合和本体与Web service合成,给出了基于Globus Toolkit 4、开放式网格服务体系结构和Web服务的技术实现方案。研究表明：网格计算中的任务管理、任务调度和资源管理等服务可以为分布式数据挖掘提供极大的便利。     

克拉玛依油田微生物吞吐矿场试验及效果分析

针对克拉玛依油田稠油沥青质组分所占比例大的特点,通过室内菌种筛选,选育出适合克拉玛依稠油的微生物菌种,该菌种能够显著降解稠油中的沥青质。微生物吞吐矿场试验结果表明：六口油井措施有效率100%,累计增油936.883t,取得明显的经济效益,该技术为新疆油田稠油蒸汽吞吐后进一步提高采收率提供了一种工序简单、安全环保的新方法。     

复杂断块油藏高含水期剩余油挖潜调整技术研究

岔河集油田岔12断块东三段、沙一段油藏为中孔低渗常压高饱和压力非均质复杂断块油气藏,其断层发育、构造破碎,砂体横向分布稳定性差且分布范围较小,油层分布零散。目前油田开发已进入高含水期,为改善油田开发效果,应用数值模拟方法,研究了该油藏高含水期挖潜上产合理的技术开发政策。通过方案优选,确定了该油藏的剩余油挖潜上产方案。今后油藏应立足于注水开发,但不应以补孔改层等为上产措施,而应以化学调驱为主要手段。实施效果表明,所取得的研究成果对油田开发具有较强的指导意义。     

The quasitriangular structures of biproduct bialgebra

If H is a bialgebra, B is a left H-module algebra and a left H-comodule coalgebra, the smash product algebra structure and the smash coproduct coalgebra [1]structure over BH can form a bialgebra in certain conditions [2],called biproduct and denoted by BH.We present the formulas of quasitrangular structure of biproduct if it contains a quasitrangular structure.We obtain the necessary and sufficient conditions for such that it becomes a quasitriangular bialgebra.     

超声波法在检测导堤表面混凝土结构中的应用

基于超声波无损检测理论,建立了超声波检测混凝土结构强度的预测方法.以吴淞导堤表面混凝土质量检测为案例,比较分析了4 200个超声波法预测的和400个现场钻孔取芯实测的混凝土强度值.结果表明,混凝土强度实测值和预测值均近似服从正态分布,概率峰值区间分别位于12~16MPa和9~15MPa,分布密度分别为28%和23.26%,强度分布区域均为3~25MPa,且均小于设计值,预测结果和实测值吻合度较高.     

间歇过程复合迭代学习容错保性能控制器设计

针对具有执行器故障和状态时滞的间歇过程,主要考虑输出反馈与迭代学习控制相结合,即复合迭代学习可靠保性能控制器设计问题,将具有时滞的故障系统转化为等价的2D-FM模型的时滞系统,在等价模型基础上,提出了基于2D动态输出反馈的鲁棒迭代学习可靠保性能控制策略,建立了依赖于时滞、确保系统稳定且具有最优性能的充分条件,并提出具有拓展学习信息的鲁棒迭代学习容错保性能控制的优化设计算法,同时,考虑了时滞对系统稳定性及性能的影响,实现了当系统发生执行器失效故障且在故障允许范围内时闭环系统的平稳运行,并具有最优的控制性能.另外,以注射成型过程保压段的喷嘴压力设计控制律为例验证了所提方法的有效性.     

非高斯过程与微小故障的故障检测方法

针对生产过程中数据服从非高斯分布的故障检测问题进行了讨论,给出了一个改进的基于稀疏表示的故障检测方法,并通过构建重构误差控制限和距离控制限区间,提高了基于稀疏表示的故障检测水平;给出了在统一框架下的微小故障检测方法,并通过在微小故障字典矩阵中引入时间常数t来提高针对微小故障的检测水平;通过两例数值仿真验证了方法的有效性,并与经典的基于主元分析的故障检测方法进行了对比.结果表明,所提出的方法在上述2种情况下的故障检测水平均超过基于主元分析的故障检测水平.     

基于光流块统计特征的视频异常行为检测算法

提出了一种基于光流块统计特征的视频异常行为检测算法.该算法首先对训练集视频序列的光流场进行分块及预处理,而后提取光流块的统计特征,所提取的块统计特征同时包括了光流块的幅度信息和相位信息,通过训练集得到的光流块统计特征训练出对应的正常行为的高斯混合模型(GMM).测试集通过同样的方式提取光流块统计特征,通过计算所提取统计特征以多大的概率属于GMM判定所检测光流块的异常程度.实验结果表明,该算法能够在一定程度上解决运动物体一致性和部分遮挡问题,并提高了异常行为检测的准确率.     

混杂系统故障诊断的粒子滤波器方法

针对混杂系统故障诊断难题,在对混杂系统描述的基础上,根据混杂系统的随机滤波公式,给出了混杂系统状态估计及离散模态识别的粒子滤波算法,并将此算法扩展到混杂系统状态与参数的联合估计,最后利用修正的Bayes算法作出故障判决,实现了混杂系统的故障诊断.通过对两容水箱这个典型混杂系统的仿真实验,结果表明,此方法不仅能准确、快速地诊断出混杂系统故障,而且在故障发生时能够保持比较高的状态与参数估计精度.本方法可推广应用于混杂系统的自适应滤波、可靠性预测、容错控制等领域.