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1.
如何充分挖掘出地震数据的有效信息以更有效预测出地震油气储层的分布情况,一直是业内所追求的目标。多波地震数据所包含的纵、横波数据不仅含有大量对油气敏感的特征信息,而且二者对油气响应存在差异,利用好这种差异可有效降低地震反演中的多解性问题。为此,设计了一种基于自组织神经网络的多波地震油气储层分布预测方案。首先,通过聚类分析优选出对油气响应比较敏感的地震属性,然后,对优选优化后的属性进行多波复合运算提取油气特征信息。最后,根据输入样本属性数据集设计自组织神经网络结构,计算神经元与样本的距离确定最佳匹配单元,更新调整网络权值,完成网络训练,得到预测结果。应用结果表明,基于本方案所预测的地震油气藏分布范围与实际情况基本吻合,有效地降低了反演结果的不确定性,从而验证了自组织神经网络应用于地震油气储层预测的有效性和可行性。 相似文献
2.
四川盆地西南地区火山岩气藏地质条件十分复杂、岩相变化大、物性变化快、储层非均质性强,地震储层预测面临诸多技术挑战。以永探1井区为研究对象,通过井震标定和正演模拟,确定不同岩相的地震响应特征,通过多属性融合,预测岩相平面分布。基于地震岩石物理分析,明确储层敏感参数,应用叠后地震反演技术,进行敏感参数反演,在此基础上根据岩石物理分析结果将弹性参数转换为储层物性参数,开展储层预测。结果表明,该方法能准确地预测出研究区块目的层火山岩优质储层分布,与实际钻井结果吻合程度高,可为该地区下一步火山岩储层精细描述及生产部署提供指导。 相似文献
3.
软土地层中建造大型深基坑工程时往往面临着较大的风险和挑战,支护结构易发生变形且难以预测.对已有的可动强度设计(mobilizable strength design,MSD)理论进行总结,引入围护结构的弯曲应变能和内支撑的压缩弹性势能,完善基坑变形过程中的能量守恒体系,改进MSD法计算公式,并以济南黄河隧道北岸盾构工作井基坑工程为依托,对软土地层深基坑连续墙的变形进行预测,同时利用有限元分析法进行预测,并将预测结果与现场监测数据进行详细的分析比对,论证改进MSD法+有限元分析法预测体系的可靠性,分析误差来源,提出降低误差的措施,供类似工程参考. 相似文献
4.
针对司法实践中对于可解释性及预测性能的需求, 本文提出了一种基于概率图模型的量刑智能辅助方法. 该方法以量刑要素为基石建立含有隐节点的概率图模型, 由极大似然准则估计刑期分布的参数, 进而计算分布的数学期望得到预测值. 关于危险驾驶罪的实验结果表明, 概率图模型的预测准确率优于基于决策树和神经网络等的模型, 且具有良好的可解释性. 相似文献
5.
针对锂离子电池的容量恢复现象导致的剩余寿命预测精度不高的问题,提出了一种锂离子电池的多状态模型剩余寿命预测方法.首先通过分析锂电池的衰退数据将锂离子电池的退化过程分为正常退化、容量恢复和加速退化三种状态,然后分别对三种状态的退化过程进行建模并验证了模型的有效性,将3种状态的模型组合得到锂离子电池多状态容量衰退模型.然后基于建立的模型提出了粒子群优化粒子滤波算法,用于多状态容量衰退模型进行参数识别和状态更新.最后实现了锂离子电池的剩余寿命预测和预测结果的不确定性表达.与其他方法相比,实验结果表明:所提出方法精度更高,鲁棒性更强. 相似文献
6.
研究了需求不确定下容量限制工厂选址问题。在考虑需求点的实际情况后,根据各点不确定需求的变化而改变工厂的生产规模限制,建立设置分段的生产规模的容量限制工厂选址模型。使用联系数和区间灰数理论对不确定的需求进行预测。为了求解该问题,对传统人工蜂群算法的编码、更新、搜索和追随策略进行了改进。最后进行数值实验,将新算法与遗传算法、萤火虫算法、粒子群算法和海鸥算法进行对比。结果表明,改进后的人工蜂群算法有更好的优化效果,在求解容量限制的选址问题上具有可行性和有效性。 相似文献
7.
针对医疗护理机械臂在轨迹跟踪过程中的人机交互与防碰撞问题,本文提出了一种基于目标区域跟踪以及碰撞预测的机械臂控制方法.本文根据Lyapunov函数,结合人工势能场,设计保证系统稳定性的控制器,实现在目标区域内人机交互的柔顺性;采用会遇距离与会遇时间构造防撞预测模型,建立障碍物作用半径与防撞安全指数的关联模型,实现障碍物作用半径实时可变.实验结果验证了本文所提方法对目标区域跟踪的有效性,人机交互的柔顺性,以及障碍物规避过程的高效,平滑. 相似文献
8.
通过对比新疆 750 kV 输电线路风偏故障的实测数据与缩尺模型风洞试验的实验数据, 分析了在大风环
境下风速和风向对输电线路的风偏角、导线张力、杆塔最小空气间隙和击穿电压影响, 得到了风偏故障时的闪络电
压,合理划分了故障的预警等级,形成了一个输电线路风偏故障的预警模型.该模型可为大风下输电线路的设计提
供参考,以降低输电线路风偏放电故障率,提高高压输电线路的安全运行水平 相似文献
9.
提出了多种基于子图结构特征的新特征,构建了基于节点重要性、基于节点共同邻居、基于边共同邻居、基于邻居子图和基于边子图五类特征,并将这五类特征中的多种特征分别作为特征输入,运用机器学习的方法,实现科学家合作网未来合作关系的预测。研究中发现,基于边子图特征的链路预测准确率最好。此外,研究中运用基于模型的特征排序和最大信息系数特征选择方法分析类内特征的影响力以及相互关系,通过机器学习算法的分类模型进行链路预测。该方法能够有效地揭示网络类内特征在预测中的重要性和相关性,有利于发现影响力大的特征和冗余特征。 相似文献
10.
为对车内温度水平进行预测,采用热网络法对车辆停车和行驶状态下的车内温度进行计算。太阳辐射是影响车内温度水平的主要因素,而热网络法通过建立和求解节点热平衡方程,获得各节点的温度,尤其适用于以辐射为主的换热问题。车内外的对流换热采用实验关联式进行计算。由热网络法建立的节点热平衡方程组为非线性方程组,采用牛顿迭代法进行了求解。计算结果与实测温度值的比较显示,两者吻合较好,表明热网络法用于车内温度预测的有效性。另外,计算结果也显示车窗玻璃的透射率对车内温度有明显影响,在考虑安全的前提下,选取合适透射率的车窗玻璃材料可起到减少车辆能耗的作用。 相似文献