辫状河砂体三维构型地质建模研究

采用“模式预测”的砂体内部构型研究方法,对萨北油田高含水后期密井网条件下辫状河砂体构型模式、夹层类型和夹层延伸规模进行了精细描述。建立了适合萨北油田辫状河砂体的“叠覆泛砂体”构型沉积模式,根据构型沉积模式把砂体内部夹层分为3种类型,确定了垂直水流方向夹层空间延伸规模。采用基于目标的算法建立了砂体内部构型模型及参数模型,总结出高含水后期辫状河砂体内部呈现低未水淹部位少、剩余油潜力较小的基本特点。研究结果表明,辫状河砂体内部夹层空间延伸长度90~140m,总体呈水平分布,层内低未水淹部位少于10%。利用层内机械和化学堵水技术对19口油井进行了细分堵水,取得较好挖潜效果,为油田开发后期层内挖潜提供了地质依据。     

多准则排序中的路径问题及层次分析法推广

本文指出,在多准则排序中层次分析法用矩阵乘法实现排序度量转换是不正确的.实际上排序度量转换与把排序指标的重要性传递到目标的路径有关,多准则排序是多路径的,多路径排序度量转换不是线性转换,不能用矩阵乘法实现.为此,将排序度量映射到高维状态空间上、用不确定性隶属度向量表征,进而把排序度量转换转化为隶属度转换.通过揭示指标隶属度中包含着确定目标隶属度的冗余值来论证隶属度转换是非线性转换,用区分权滤波算法实现隶属度非线性转换.由此建立多准则排序的非线性排序模型.     

人工神经网络-近红外光谱法非破坏监控蛇床子SFE-CO2萃取物的质量

将人工神经网络与近红外漫反射光谱相结合, 对蛇床子超临界CO₂萃取物中的蛇床子素和欧前胡素同时进行快速、 非破坏的定量分析. 分别利用 萃取物的原始光谱和两种预处理光谱（一阶导数和标准归一化）建立了网络的数学校正模型, 并把所得结果进行了比较, 确定用一阶导数光谱所建立的模型为最佳网络模型.     

欠平衡钻井多相流模型评价分析

为了给欠平衡钻井工程设计提供切实可行的井底压力预测模型,比较了利用均匀流动方法（Guo Boyun模型）、经验公式方法（BeggsBrill模型、Orkiszewski模型、韩洪升和陈家琅模型）以及力学方法（HasanKabir模型和修正的Ansari模型）建立的三类欠平衡钻井稳定流动模型。利用FORTRAN90分别对6个模型进行了编程求解,模拟了欠平衡钻井过程的环空气液两相流动规律,预测了充气液欠平衡钻井的井底压力。并把模型预测结果和现场施工数据以及全尺寸试验井试验数据进行了验证,分别指出了6个模型的预测精度。验证结果表明用力学方法建立的修正的Ansari模型的预测精度较高,可以满足欠平衡钻井井底压力设计的工程精度要求。推荐在欠平衡钻井工程设计中使用该方法,保证全过程的欠平衡钻井,实现欠平衡钻井的经济效益。     

基于群体智慧的电影排序模型

利用新浪微博的微群信息,在蚁群算法的基础上,提出了一种基于群体智慧思想的排序模型(ACOR),通过结合用户的偏好及电影热度对电影进行综合排名.同时考虑了微博中的情感因素,分析用户对电影的情感倾向并计算其情感值.最后,根据群体形成的情感积累值对热议的电影排序.实验结果表明:该模型更符合用户的偏好,并具有一定的实时性,可以有效地为用户提供相关电影信息.     

基于空间模糊聚类的图像分割优化算法

针对传统模糊C-均值(FCM)算法抗噪性能差的问题,提出一种新的基于空间模糊聚类的图像分割优化算法.该算法通过在传统FCM算法基础上加入图像特征项中像素间的空间位置信息,解决了传统FCM对噪声敏感的问题,增强了算法的鲁棒性.实验结果表明,对于添加5%Gauss噪声的图像,该算法可实现有效分割,分割效果显著优于传统FCM算法.     

一类二阶中立型广义Emder-Fowler阻尼方程的振动准则

考虑一类具阻尼项的二阶中立型广义Emder Fowler方程解的振动性, 先借助Riccati变换对非线性项和阻尼项进行处理, 达到线性化的目的, 再利用Philos的积分平均方法, 建立这类方程解的振动准则.     

航空发动机多指标模糊信息熵的性能排序研究

依据状态监控信息对民航发动机进行性能排序,可以及时了解发动机性能衰减程度及梯次差异,从而便于制定最优维修计划,达到降低维修费用的目的,因此已成为提高机队管理质量的重要手段.目前航空公司机队管理中对多指标性能排序问题还缺乏科学的方法.该文基于模糊等价聚类和粗糙集理论中的属性信息熵方法,对该类权重信息完全未知的多指标风险决策问题进行理论建模,得到求取各指标综合权重的算法,并举例验证了该算法的客观有效性.     

基于Lagrangian Gaussian光束的数值方法

给出一种二维非均匀介质波场计算的渐近方法, 该方法基于Lagrangian Gaussian光束(简称LGB)系统的波场数值模拟, 利用任何一个非均匀介质的光束都是独立连续的, 完整的波场即为由所有这些Guassian光束叠加得到的原则构造数值方法, 并用数值结果验证了该方法的有效性.     

WSN中基于簇头路径转换的定向扩散路由协议

针对定向扩散协议中兴趣泛洪时巨大的能量开销以及最优路径后续维护等问题,提出一种无线传感器网络中基于簇头路径转换的定向扩散路由协议.该协议首先通过结合非均匀分簇将网络分簇,在兴趣扩散时将兴趣消息扩散到簇头,减少能量消耗;其次,通过在簇头之间选择优先级最高的下一跳簇头节点形成最优路径,进行后续数据的传输.直到最优路径上某个簇头所剩能量接近设定的阈值时,该簇头采用基于时间的回溯迭代查询机制选择继任的传输节点,进行最优路径的转换,继续传输数据.仿真结果表明,该协议能有效延长网络生存周期,提高能量利用率,均衡网络能量消耗.