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151.
地震属性分析技术在储层预测中的应用   总被引:21,自引:1,他引:21  
以广西百色地区子寅油田为例,介绍了地震属性分析技术及其在该油田储层预测中的应用。地震属性分析技术包括:①借助于各种数学分析方法,从地震数据中拾取隐藏其中的有关岩性和储层物性的多种属性;②采用基于RS(粗集)理论的地震属性优化技术;③结合工区内测井资料的解释成果进行储层参数转换,并根据各种地震属性及其储层参数预测结果进行储层综合评价。实际资料的应用表明,地震属性分析技术是油田滚动勘探开发的一种有效技术,其研究成果为油田开发提供了可靠的依据。  相似文献   
152.
腐蚀管线的剩余寿命预测   总被引:11,自引:0,他引:11  
预测管线的腐蚀变化趋势及腐蚀对管线结构完整性的危害是评价管线剩余寿命的关键步骤。将影响管线剩余寿命的各种因素看成是分布各异的随机变量,建立了预测管线失效的概率数学模型。利用这一模型,研究了腐蚀速率、缺陷深度、管道壁厚和工作压力等因素对管线可靠性的影响。结果表明,各参数的不确定性越大,管线的可靠性越低;缺陷深度在腐蚀缺陷形成初期,对管线的可靠性有很大影响,而随着时间的推移,腐蚀速率将对管线的可靠性有较大影响。对一条输油管线,基于管线腐蚀检测数据,对1km长度的管道进行失效概率统计分析得到的腐蚀速率能够对管线全线的安全状况做出合理预测,从而为管线的进一步维修与检测提供参考资料.  相似文献   
153.
构造了一个面向Internet一般用户的探测链路当前状态与预报未来状态的框架.利用pathchar和packetpair等探测方法与工具来测量网络路径延迟,得到网络链路的带宽等状态参数,并采用TCPdump对用户所在局域网的网络业务进行收集与建模.用户根据探测的链路带宽和本地网络的业务状态,对未来状态进行预测,并主动控制自己的网络行为.利用EVT,提高了链路带宽估计的精度,使用RARIMA模型,对网络业务和链路状态进行预报.实际到量与预报数据表明本方法是正确有效的.  相似文献   
154.
需求信息预测与处理中的牛鞭效应   总被引:13,自引:0,他引:13  
研究了在不稳定的市场需求下,生产商和零售商所组成的供应链系统中的牛鞭效应存在问题.提出了当零售商采用一次平滑指数法或简单移动平均法获得需求信息的过程中,不存在波动放大现象.证明了在生产商和零售商都采用固定间隔库存策略处理需求信息的过程中,显著存在波动放大现象,从零售商到生产商的信息传递过程中,存在着牛鞭效应现象.需求过程中的牛鞭效应主要是由于生产商和零售商利用各自库存策略处理信息的结果.  相似文献   
155.
利用贝叶斯预测方法给出采样间隔非均匀情况下的一阶渐近增长模型,当观测误差方差已知时,给出了它的先验分布、预测分布和后验分布的修正递推算法。  相似文献   
156.
优化灰色模型在负荷预测中的应用   总被引:7,自引:0,他引:7  
论述了用优化灰色理论进行电力系统负荷预测的建模过程。通过指数平滑法对原始负荷数据进行预处理 ,把有起伏特性的原始数据序列改造成规律性强的序列 ,再利用优化灰色模型进行预测 ,提高了预测精度 ,该方法简捷实用 ,经实际算例校核证明 ,可以作为中期电力负荷预测的理想工具  相似文献   
157.
冲击荷载加固地基,场地地基下沉量的计算可用于估计其它地基加固效果指标。本文采用三种方法对地基下沉量进行计算,工程实例表明极限孔隙比法预测结果最好。  相似文献   
158.
基于预测有效度的组合预测模型近似求解   总被引:7,自引:2,他引:7  
在文献[1]的基础上,首先指出了文献[1]算法存在的一些缺陷,然后给出了组合预测方法精度均值E(A)等于各单项预测模型精度序列均值E(Ai)(i=1,2,…,m)的线性组合的一个充分条件,并给出了组合预测精度的上限和下限估计,从而就一般的情况提出了基于预测有效度的组合预测模型新的近似求解方法.最后以文献[1]中的实例说明了本文算法的有效性.并和文献[1]的结果进行了比较分析.  相似文献   
159.
分形理论的引入极大地促进了现代定量地学的发展。在成矿预测的科研和实践中,人们曾先后建立了多种分形预测模型,并取得较好的效果。作者另辟蹊径,通过引入新的分形变量——幂律度(power—law),建立地质一分形联合预测模型,在理论上进行了初步探索;并以云南省宁蒗—永胜地区铜矿成矿预测为例,圈定A级找矿靶区1处、C级找矿靶区2处,已知矿点的误判率较单一地质预测模型明显降低,体现了幂律度这一分形变量在成矿预测中的优越性。  相似文献   
160.
组合预测模型的回归分析方法   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
给出求解组合预测权系数的回归分析方法,文章首先给出了基于最小二乘和最小一乘准则的线性回归组合预测模型,然后应用最小二乘原理得到权系数最小二乘估计值。由于最小一乘准则下,目标函数不可微,传统的优化规则方法无法求解,故文中提出用基于最小二乘的逐步变权方法进行求解。同时,还给出了百分误差绝对值最小为目标的组合预测模型及权系数求解方法。通过实例分析,表明组合预测模型的预测精度很高,回归效果很显著。  相似文献   
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