考虑压敏效应的低渗透油藏CO2辅助重力驱合理配产方法

高倾角低渗透油藏在进行水驱开发时,在油藏高部位存在大量剩余油,采收率较低,采用CO2辅助重力驱,可以充分利用高倾角的地质特征,有效提高该类油藏的采出程度。但是由于CO2对原油物性影响要远大于水对原油物性的影响,CO2驱替过程中流体的渗流过程更加复杂,因此有必要对低渗透油藏CO2重力驱合理配产优化进行研究。首先,依据油藏中任意一点压力与最小混相压力的关系,分别建立了考虑压敏效应的低渗透油藏CO2重力驱混相和非混相模型;其次,运用Python对模型进行求解,同时分析了压敏系数、地层倾角、注采井距和注气速度对油藏配产的影响;最后,结合现有工作制度法和增产倍数法,对比本模型计算结果,运用tNavigtor软件对三种方法进行采收率预测。研究结果表明：运用本文方法对油藏进行合理配产具有较好的开发效果,油藏采收率相对较高,研究成果对该类低渗油藏的开发具有较好的借鉴意义。     

浅谈水利工程消能工型式

本文介绍水工程的几种消能方式及其应用,其中重点介绍目前水3-程普遍运用的底流式消能,从四个方面阐述了提高底流式消能工程消能效率的工程措施。     

速递服务品牌形象有奖调研问卷

<正>亲爱的读者,为了答谢您一直以来对本刊的关注与厚爱,本刊正进行读者有奖调研活动,目的是了解读者对您身边速递服务品牌的认知和评价。请您将问卷完整填写好后沿虚线剪下来(不符合条件的问卷将会影响您参与此活动),在7月1日前(以邮戳为准)邮寄给我们。     

一种DC-DC变换器的离散数学模型

当DC-DC变换器工作于大信号运行条件或系统中出现较大振荡时,变换器将呈现电感电流连续和不连续两种运行模式,为了更确切地描述系统特性,建立了基于两种运行模式的DC.DC变换器离散数学模型.分别给出了基本的Boost和Buck变换器每个开关周期中功率开关关断后电感电流持续时间的计算方法,并根据电流持续时间与开关断开时间的关系预测下个工作周期变换器的运行模式,确定模型的系数矩阵.根据与Simulink系统模块运行结果的比较,验证了离散数学模型的正确性.     

Design of complex FIR filters with arbitrary magnitude and group delay responses

To design approximately linear-phase complex coefficient finite impulse response (FIR) digital filters with arbitrary magnitude and group delay responses, a novel neural network approach is studied. The approach is based on a batch back-propagation neural network algorithm by directly minimizing the real magnitude error and phase error from the linear-phase to obtain the filter’s coefficients. The approach can deal with both the real and complex coefficient FIR digital filters design problems. The main advantage of the proposed design method is the significant reduction in the group delay error. The effectiveness of the proposed method is illustrated with two optimal design examples.     

一种新的跳频宽带瑞利衰落信道模型

针对跳频宽带瑞利衰落信道,提出了一种新的基于莱斯正弦和的仿真模型。该仿真模型能在保持其它参数不变的条件下,通过仿真模型相位的跳变来模拟物理信道频率的跳变。由于该仿真模型中的所有参数都存在着闭合的表达式,所以能对仿真模型的相关特性进行研究。理论分析和仿真表明,该仿真模型在低计算复杂度的条件下与参考模型在相关特性方面存在着极好的吻合。     

贝叶斯网络推理的一种高精度仿真算法

简要分析了贝叶斯网络推理算法的现状,提出了基于马氏链随机拟蒙特卡罗算法(MCRQMC)的推理方法.在给出高精度推理结果的同时,该推理算法亦能给出推理结果的标准偏差.从理论上对MCRQMC算法与现有的算法进行了比较分析,并采用随机Halton序列、Sobol序列和普通随机序列进行了推理实验.结果表明MCRQMC算法在同样样本数量的情况下,推理精度显著优于现有算法.     

多星载光学传感器系统误差极大似然配准算法

针对低轨星座协同探测弹道目标过程中存在系统误差的问题,提出多星载光学传感器系统误差极大似然配准（maximum likehood registration,MLR）算法。通过一阶Taylor近似对非线性量测转换线性化,推导出目标状态的误差协方差与卫星轨道定向、姿态角测量和传感器测量等随机误差的关系,并基于视线交叉获得观测在状态空间中的近似投影,从而将MLR算法扩展到低轨星座多光学传感器的误差配准。通过引入各类测量误差的先验信息对目标状态的误差协方差进行修正,利用期望极大化迭代,实现了对系统误差的无偏有效估计及目标轨迹的融合估计。仿真验证了所提算法的有效性,且配准性能优越。     

小样本条件下SCGAN+CNN低分辨雷达目标一步识别算法

现有低分辨雷达目标识别方法,通常采用先特征提取、再进行目标分类的两步识别算法,这种算法存在识别率难以提高和方法泛化性不足的问题,对此,提出一种增强条件生成对抗网络（strengthening condition generative adversarial network,SCGAN）+卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的低分辨雷达目标一步识别算法。该算法利用CNN自动获取采样数据深层本质特征,无需特征提取,实现对目标的一步识别。为进一步提高小样本条件下的识别效果,基于CGAN理论来提高样本在特征空间的覆盖程度,并对CGAN的判别器进行改进,在损失函数中增加混叠惩戒项,通过SCGAN生成不混叠的生成样本来更好地训练CNN,提高其在小样本条件下的识别能力。仿真对比实验校验了一步识别算法较传统两步识别算法的优越性,以及SCGAN+CNN的低分辨雷达目标一步识别算法在小样本条件下的有效性。     

混合方法优化的自适应引力搜索算法

针对引力搜索算法存在的易早熟收敛、易陷入局部最优、搜索精度有待提高等缺陷,提出一种混合方法优化的自适应引力搜索算法（gravitational search algorithm,GSA）。首先利用Sobol序列初始化种群,增强算法全局搜索能力;其次引入Hamming贴进度计算种群成熟度,判断种群是否早熟;然后引入Logistic混沌对种群作混沌搜索,变异已陷入局部最优的粒子位置;最后基于早熟收敛判断因子改进引力系数,并为粒子位置公式添加收缩因子,促使种群加快脱离局部最优。对9个不同类型的基准测试函数做仿真实验,结果表明新算法能有效改善种群的早熟问题,具备更好的寻优性能。