圆柱分层各向异性地层中偏心线圈电磁场闭合解

圆柱状分层介质中电磁场解析算法是电法测井快速正演模拟及井眼环境校正基础,推导倾斜线圈在最内层偏心时电磁场解析解闭合表达式。在频率-波数域中,利用Graf定理将电磁场的驻波和外行波由仪器坐标系转换成地层坐标系,然后引入无数值溢出的新型广义反射系数描述电磁场不同角模量在偏心边界处的耦合。针对共轴倾斜线圈系给出其偏心时接收线圈电压解析解,并分析线圈水平放置时电压表达式的退化过程。通过将背景场与反射场分离,减小被积函数收敛区间,提高接收线圈电压数值积分的稳定性及计算精度。结果表明：仪器居中时水平发射-水平接收线圈电压与地层电导率各向异性无关,而偏心时会受各向异性影响;水平发射-倾斜接线圈的偏心角不同导致其与井眼边界朝向不同,电压随偏心角变化明显;倾斜发射-倾斜接收线圈电压受仪发射线圈倾斜角、地层电导率各向异性及偏心角影响很大。     

神经网络在项目财务评价上的应用

利用人工神经网络BP算法建立项目财务评价模型,用模糊数学的隶属函数描述评价指标.由隶属函数的峰值和均值组成学习样本训练神经网络,使之具有联想记忆功能,对未在训练中出现的待评价的样本指标也能作出决策,实现项目的财务评价.     

如何完善现代医院财务成本核算

随着社会经济水平不断提高,医疗保险制度也不断完善,人们对医疗卫生服务需求从有医有药、有病治病逐步转向好医好药、无病预防。医院管理也逐步向以病人为中心转变,正因如此,医疗服务的供需矛盾日益凸显。实行财务成本核算是医院适应市场经济的需要,社会效益与经济效益两手抓。医院的财务成本管理是医院经济管理的重要组成部分。它是对整个医疗流程投人和产出的资金及其他费用,系统地组织、安排、调节、分配,进行真实核算,综合反映和严格控制,正确处理医疗与费用各方面的经济关系,以取得较好的经济效益。     

复合材料层压板疲劳寿命预测方法

测定了碳纤维／树脂基T300／QY8911复合材料的3组典型单轴循环应力下的S-N曲线．基于试验数据，建立了多轴循环应力作用下单向板的寿命模型，并通过整合平面应力分析、失效分析和材料性质退化模块模拟多向层压板的疲劳失效过程．这种方法试图基于单向板在确定应力比下的疲劳试验结果，预测同种材料体系的任意铺层形式的多向层压板在复杂循环应力作用下的疲劳寿命．对于以分层破坏为主控因素的层压板，基于层间应力的计算结果，用计算面内累计损伤的方法计算分层损伤，层压板的寿命等于分层扩展寿命和分层后子层板剩余寿命之和．考虑分层扩展后，层压板的寿命预测结果得到明显改善．     

分层教学法在高职院校中的应用和探索——以物流英语课程为例

职业教育的发展推动教学组织形式不断进行改革和创新.传统教学对学生一概而论,很难做到"因材施教",分层教学是一种适应个体差异化的课堂组织形式,能够关注到不同学生的需求,释放学生的潜力,充分发挥个体的长处和优势.通过对高职院校的物流英语课程进行分层教学的实验和应用,发现实验组学生成绩均得到明显提升,并从实验过程中发现问题、...     

考虑信号灯状态的电动汽车最优车速规划与避撞控制研究

为减小智能电动汽车在城市工况下巡航中的能耗并避免追尾风险,提出一种考虑信号灯状态信息的电动汽车节能与避撞分层控制系统.上层基于信号灯状态信息和车辆动态模型进行车速规划,在线滚动优化获得能耗最小的车辆参考速度序列;下层结合参考车速序列和多目标函数实时计算车辆的最优加速度并进行避撞控制.利用Matlab/Simulink平台搭建控制系统仿真模型,并基于前方存在和不存在人类驾驶车辆的工况对所提出的控制系统进行有效性验证.分析结果表明,上层车速规划能根据道路交通信息变化,得到最优参考速度,改善电动汽车的能耗特性;下层避撞控制能结合最优参考速度以及多目标函数评估结果,计算车辆最优加速度控制输入.可见,所设计的系统可以保障电动汽车节能、安全地稳定行驶.     

《加州高教总体规划》中的质量保障体系

《加利福尼亚州高等教育总体规划》中规定的是既普遍入学有保证卓越的高等教育分层系统,它在分层结构、管理模式、入学与转学三个大部分共同构成了其质量保障体系。这种质量保障体系所体现的质量观是一种分层的质量观,系统分化的各个部分都追求各自的卓越的质量观。     

考虑地质分层约束的长短期记忆循环神经网络测井曲线重构

延长油田东部裸眼井区早期测井资料普遍只有自然电位（SP）、自然伽马（GR）及梯度电阻率(R2.5)三条曲线,因缺失声波（AC）、地层电阻率（RT）等测井曲线,难以满足精细油藏地质研究需求。东部裸眼井区开发时间长、单井产量低,重新测井缺乏可行性及经济性。采用长短期记忆循环神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)进行缺失测井曲线重构是一种经济有效方法,适用于地层测井序列数据。然而延长油田东部浅层油藏上覆黄土层段测井数据信号干扰大,直接应用模型精度较差。针对此问题,本文采用考虑地质分层约束的LSTM模型进行缺失测井曲线的重构,通过分层数据截取每口井长6层段测井数据作为样本数据,既保留了LSTM模型处理序列数据的优势,同时又避免了上覆黄土层测井数据对模型的干扰。利用裸眼井区完整测井数据进行模型训练优化和验证,讨论了考虑地质分层约束的LSTM测井曲线重构精度,结果表明通过引入地质分层约束,模型重构测井曲线精度更高。应用优化后模型实现裸眼井区50口仅有GR、SP、R2.5三条曲线数据井的AC、RT曲线重构,对50口井的142个射孔段进行二次解释,对比试油解释结论符合率达到89.4%,验证了该方法对测井曲线重构的实用性和有效性。     

神经网络法在测井曲线自动分层问题中的应用

在地球物理勘探中需要利用测井资料了解地下地质情况,其中测井曲线分层是首先要完成的基础工作。神经网络法建立测井曲线自动分层模型,计算方便,结果客观性较强,分层结果精确。