异常高压致密气藏两相渗流数值模拟技术

异常高压致密气藏压力系数高、孔隙结构及渗流机理复杂,相渗曲线随压力发生改变,导致利用常规相渗曲线的测试结果已不能正确反映地层条件下的气水渗流规律,预测的开发指标好于实际生产的结果。因此,需要研究地层条件下的相渗曲线,探讨异常高压致密气藏两相渗流规律。结合气藏高温、高压的特性,研制了异常高压致密气藏岩心驱替装置(120 MPa、150℃),回归了36块岩心归一化的岩心相渗端点与压力的关系,建立了异常高压致密气藏两相渗流数学模型及数值模型。研究结果表明,在异常高压条件下,束缚水饱和度降低,流动阻力增大,采收率降低,开发效果变差。     

混频产生混沌

几个频率不同的谐波成份在非线性器件的混合称为混频。用非线性微分方程描写混频电路的动态过程,一般都能根据电路定律表达出来。然而微分方程的解析表达式却大多求不出来,因而近代非线性科学的发展,用数值仿真求出微分方程的图形解。用一条空间曲线表示三个变量间的相互函数关系,并以此作为方程的求解结果。由数值仿真画出的空间曲线称为相图,其性状随激励源参数的不同而变化,混频可能出现周期态与混沌态两种振荡性状。在仿真的时间间隔内,周期态能明显画出一个闭合的周期轨,这个闭合轨可以是单循环或多循环的。混沌态的相图要比周期态复杂得多,如果在访真间隔内轨线最后无法完成闭合,说明这是非周期的混沌。     

一种基于HMM模型改进的地图匹配算法

针对轨迹数据在线地图匹配中难以同时保障算法的准确率和时间效率的问题, 提出一种基于隐马尔科夫模型(HMM)改进的在线地图匹配算法, 并提出综合距离因素和方向因素计算发射概率的方法。与其他全局或者局部算法的不同之处在于, 改进的在线地图匹配算法引入可靠点进行轨迹分割, 减少了转移概率的计算和匹配结果的输出延时。用西雅图市浮动车的轨迹数据进行算法的实验验证, 结果表明, 与传统的HMM地图匹配算法相比, 改进的算法在准确率和时间效率上更优, 能够满足在线地图匹配的需求。     

X105区块微幅度构造识别方法及应用

微幅度构造是油田开发中注水未波及的剩余油富集区。X105区块井间存在井网难以控制的微幅度构造，由于规模小，地震识别难。为提高识别精度，从3个方面开展了技术对策研究，以提高基础数据的准确性：开展提高微幅度构造成像精度的地震振幅高保真处理；创新了相位体约束层位解释方法提高砂岩组顶面识别精度；利用厚砂体井震匹配矛盾、"深浅"井震匹配矛盾分析法对微幅度构造进行筛选，去伪存真。应用上述方法，砂岩组顶面识别出断层控制和非断层控制两种成因类型的微幅度构造。在微幅度构造发育部位优选出未波及型和完善注采关系型两类剩余油挖潜区域，部署补充井实现了剩余油有效动用。     

Regulating microstructures and mechanical properties of Al-Fe-Ni alloys

Mechanical properties of Al-Fe-Ni eutectic alloys have been investigated based on the nominal mass fraction of eutectic phase,and the added Fe/Ni mass ratio.The X-Ray diffraction,scanning electron microscopy equipped with energy dispersive spectroscopy and transmission electron microscope have been used to identify phase composition,characterize microstructure and crystal structure of Al_9FeNi phase,respectively.The results demonstrate that the nominal mass fraction of eutectic phase control the presence of primary phase.The tensile strength slightly increases,and the ductility deteriorates sharply as the volume fraction of primary phase increases.The Fe/Ni mass ratio has the profound effect on the microstructures(i.e.,size and shape) of primary phase.When the Fe/Ni ratio is approaching to 1,the primary phase becomes rod-like shape,which can enhance the ductility of alloys over the flake-like phase.The increasing cooling rate can effectively reduce the eutectic grains size and primary phase fraction,and further significantly improve mechanical properties of the alloys.     

基于语言偏好信息的满意公平稳定双边匹配方法

针对语言偏好信息下的双边匹配问题,提出一种考虑匹配满意性、公平性和稳定性的双边匹配方法.首先,通过构造匹配满意度计算规则,将双边主体的语言偏好信息转化为匹配满意度;然后,给出满意匹配、公平匹配和稳定匹配的定义,在此基础上,考虑稳定匹配约束条件,建立双边匹配多目标优化模型,采用理想点法将多目标优化模型转化为单目标规划模型进行求解;最后,通过一个算例验证了提出方法的可行性和有效性.     

基于中心差异度迭代调整机制的 网络社区搜寻算法研究

为解决当前网络社区搜寻算法存在的节点聚类形成困难,搜寻迭代过于复杂,难以实现社区归属的二次更新等不足,提出了一种基于中心差异度迭代调整机制的网络社区搜寻算法。首先,通过领袖节点重叠度来实现初次社区搜寻裁决,有效降低了重复搜寻的概率,且根据加入节点与领袖节点差异度进行聚类匹配;随后,通过待加入节点与领袖节点之间的交互热度方式进行基于热度机制的聚类递归,实现对搜寻误差的二次校正。仿真实验表明,与当前网络社区搜寻算法中常用的差分迭代阈值裁决机制,混沌度一体化成型迭代机制相比,本文算法具有更高的首次成功率,以及更小的搜寻次数与迭代周期,具有很强的实际部署价值。     

基于改进匹配网络的单样本学习

当前深度学习是基于大量标注数据样本通过多层网络实现模型自动识别。然而,在很多特殊场景下,难以获取大量标注样本数据,小样本物体识别仍是深度学习下关键性的难题。针对这一问题,首先利用4层深度卷积神经网络(deep convolution neural network,DCNN)提取训练样本和测试样本的高层语义特征,然后基于改进的匹配网络分别采用双向LSTM和attLSTM算法对训练样本和测试样本深入提取更加关键和有用特征并进行编码,最后在平方欧氏距离上利用softmax非线性分类器对测试样本进行分类识别。实验通过Omniglot数据集对提出的改进模型进行测试,取得了非常好的效果。改进的模型即使在最复杂的20 way 1 shot情况下,依然能够达到93.2%的识别率,Vinyals的原创匹配网络模型在20 way 1 shot的情况下只能达到88.2%的识别率,与原创匹配网络模型相比,改进的模型在类别数更多而样本数较少的复杂场景下具有更好的识别效果。     

改进的非参数 Ce ns us 变换立体匹配算法

针对多数立体匹配算法的相似性测度都建立在像素灰度特性基础上, 无法彻底消除匹配差异性, 易出现歧异性的问题, 提出一种改进的非参数Census变换匹配算法. 该算法通过在传统非参数Census匹配过程中增加局部纹理反差值测度, 引入图像纹理度量的方向性, 使中心像素灰度值不再是唯一决定因素, 改进了匹配模版, 从而有效解决了传统匹配算法的歧异性问题. 实验结果表明, 改进算法是一种有效、 合理的立体匹配方法, 提高了稠密匹配精度.     

基于MIMO直达波的无人机分布式相参雷达相位同步方法

分布式相参雷达(distributed coherent aperture radar, DCAR)实现信号全相参的前提是相位同步,而各单元雷达的初始时钟参差、机动性引入的位置误差、本地振荡器的初始相位等因素均会导致DCAR相位不同步问题。为解决上述相位不同步问题,提出一种基于多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)直达波的无人机DCAR相位同步方法。该方法对各单元雷达接收的直达波,首先利用包络同步法联合双向时间比对的方式,估计出时间同步误差,再提出坐标线性变换法和偏移线性变换法用于各单元雷达位置误差的估计,并联合同一单元雷达分置辅助天线接收波以提高位置误差的估计精度。最后,利用误差估计值对直达波进行补偿,剩余相位即不同单元雷达收发对下的初相估计。仿真实验验证了所提方法的有效性。