互相关函数法在定位射孔深度上的应用

油气井射孔深度校深技术是保证油气井完井精确射孔作业的前提。射孔作业利用油气井储层的自然放射性伽马校深和油套管接箍传统校深方法,随着油气开采时间延长,井下伽马放射性的减弱和油套管接箍的破损,射孔校深测量的这两路信号往往被井下噪声煙没,有效信号特征不明显,直接依靠传统的幅度识别法,会带来较大的射孔精度误差,甚至造成误射孔事故的发生,已无法满足薄储层精确深度射孔的需求。基于信号互相关函数法计算原理,将标准的接箍信号和伽马信号与射孔校深采集的对应信号进行互相关运算,压制背景噪声,突出有效信号,实现射孔精确校深的目的。现场应用表明,该方法校深技术简单,能够满足现场一次作业实现实时校深和射孔完井的目的,具有一定的实际应用价值。     

基于用户反馈的关联规则挖掘在试卷分析中的应用

传统试卷分析系统一般只是对考试成绩做简单的整体统计,如平均分、等级、不及格率等,用户缺乏对试题知识点掌握情况关联程度的准确了解。针对该问题提出一种基于用户反馈的关联规则挖掘算法。首先对原始数据进行预处理,得到试卷知识点评分权重表和二进制的学生得分率表。然后建立一个根据用户选择层数输出关联规则,以及查询与选定知识点相关的规则的新方案。最后,提出了一个考虑用户反馈、支持度和置信度阈值的关联规则挖掘算法,以过滤无用规则,提高挖掘效率。对VB试卷数据应用该算法,发现了基于用户反馈的有趣关联规则。实验结果表明基于用户反馈的关联规则挖掘优于其他关联规则挖掘算法,更易获得有趣的关联规则。