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1.
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
2.
为探究新型冠状病毒肺炎(Corona Virus Disease 2019,COVID-19,简称新冠肺炎)疫情对国际干散货航运市场的短期影响,应对新冠肺炎疫情下动荡的国际贸易,为干散货航运市场的发展提供方向与建议,考虑到国际原油价格在反映世界经济发展状况的同时,作为上游产业同干散货航运市场联系密切,选用回归分析法,结合国际原油价格考察新冠肺炎疫情对干散货航运市场的冲击并探究其冲击角度.结果表明,即期新冠肺炎疫情对干散货航运市场冲击显著,滞后 1~7期新冠肺炎疫情同干散货航运市场均具有较强相关性,存在持续性冲击.新冠肺炎疫情短期内对国际干散货市场的影响存在于供需双侧,且以需求侧为主.国际干散货航运企业应积极应对新冠疫情带来的国际贸易波动,港口企业和政府部门也应在充分了解市场的情况下做出积极的运营管理规划和政策扶持. 相似文献
3.
利用盆栽实验, 研究了土壤柴油污染、镉污染和柴油+镉复合污染对土壤酶活性和微生物数量的影响. 实验土壤为上海郊区无污染水稻土, 通过不同的处理, 共设计了对照(CK)、低量柴油(CYL)、高量柴油(CYH)、低量镉(CdL)、高量镉(CdH)、 高量柴油+高量镉(CYH+CdH)和高量柴油+高量镉+苗(CYH+CdH+P) 7 个处理组. 结果表明: CYH 和 CYH+CdH 处理增加了土壤脲酶(urease, UR)的活性, 最高可达 CK 组的 5.25 和 2.63 倍, 且土壤微生物数量也有相应增加; CYH、CYL 和 CYH+CdH 处理对脱氢酶(dehydrogenase, DE)活性有显著抑制作用; 镉的单污染对脱氢酶活性的影响较小, CdL 处理甚至有激活效应. 相似文献
4.
随着三维点云数据模型在三维建模、测绘、智能城市以及机器视觉等领域的应用,点云数据处理也成为一个研究热点。点云分割就是将三维空间中点云通过一系列算法,将散乱的点云数据划分成更为连贯的子集的过程,可以为后续的数据分析提供数据基础。针对随机抽样一致算法(random sample consensus, RANSAC)对杂乱、无规则点云数据分割效果不佳的问题,提出一种改进的RANSAC点云分割算法。该算法通过构建Kd(K-dimensional)树,利用半径空间密度重新定义初始点的选取方式,进行多次迭代来剔除无特征点,在实现点云分割的同时可以有效去除噪声点;此外,该算法重新设定判断准则,优化面片合并,可以实现点云的精确分割。实验通过对散乱点云数据进行分割,结果表明该改进RANSAC算法的点云特征提取数据量较大,面片分割的准确性较高,是一种有效的点云分割算法。 相似文献
5.
在标准Rushton涡轮桨的基础上,从不同形状的搅拌罐底、挡板形式以及桨叶的非对称结构布局三个方面分别探究其对搅拌效果的影响,利用ANSYS CFX软件对不同结构搅拌桨的搅拌功率、流体速度、流动方向以及剪切速率进行对比分析。研究结构表明:流线型蝶形罐底有助于降低功耗,挡板能够消除打漩现象并增强剪切速率,不对称的结构布局能够破坏周期流中的规则区,改善搅拌效果。 相似文献
6.
7.
8.
针对地震作用下的边坡稳定性分析,基于反应谱理论,提出了一种同时考虑了地震动力特性的反应谱法动态分析方法。该方法通过震动峰值加速度和边坡各岩土体单元的节点地震响应加速度谱值,计算出单元的地震影响系数,进而进行强度折减,得到滑动面的安全系数。在此基础上,对某边坡进行了动力稳定性分析,首先采用ANSYS分析地震作用下的边坡模态和反应谱,结合FLAC~(3D)计算弹塑性变形下的边坡稳定性,得出不同工况下边坡稳定性安全系数。实践表明,反应谱法动态分析对地震作用下边坡稳定性具有较好的理论与应用价值。 相似文献
9.
旋翼飞机飞行过程中会产生具有独特多普勒特征的雷达回波,通过对旋翼回波的准确模拟,可为不同类型飞机的精确识别提供重要依据.针对现有散射点叠加算法的假设缺陷,从目标高频电磁散射理论出发,提出了基于散射电场的飞机旋翼回波模拟方法.依据电磁散射场与雷达回波方程间的数学关系,发现目标回波的基带信号与目标后向散射电场的复振幅矢量具有一致性,基于此采用物理光学—矩量混合算法,求解飞机旋翼的散射电场;并通过短时傅里叶变换模拟得到旋翼的时频回波.最后,通过与传统散射点积分算法进行仿真对比,同时分析了不同桨叶角对旋翼回波信号的影响规律,验证了所提方法的正确性和优越性,实现了散射电场下飞机旋翼多普勒回波的准确获取,为后续研究飞机的精确识别奠定了理论基础. 相似文献
10.
大型活动散场期间的地铁车站客流属于可预知的非常规客流,采用常规客流的统计预测方法难以准确预测其客流需求.基于深度学习,将历史客流规律、大型活动数据与实时自动售检票系统数据相结合,提出了一种适用于大型活动散场期间地铁车站的短时客流预测模型.首先对历史客流数据进行了拆分及降噪处理,并分析了活动客流特征.之后,基于深度学习框架构建多层结构的卷积神经网络,拟合活动客流特征与客流时空分布的映射关系,并选取Adam(adaptive moment estimation)算法优化训练过程,以适用于活动散场时客流集中进站的情况.最后,以北京地铁奥林匹克公园站为例,利用实测数据验证了模型的准确性.预测结果表明:建立的Adam-CNN(convolution neural network)模型相对于常用时间序列方法自回归滑动平均和传统神经网络SGD-CNN模型具有更高的精度,能够为大型活动的组织提供更为有力的支持. 相似文献