BP网络及其应用

基函数选取和系数求解是函数逼近中的两个关键问题,目前广泛应用的回归分析或其它映射方法均有局限性。采用人工神经网络中的BP网较好地解决了这两个问题,对理论和实际的数据进行了比较与验证,结果表明.BP网络有助于提高数据处理的可靠性与预测的精度.     

基于可解释机器学习的水平井产能预测方法

准确预测致密气藏分段压裂水平井产能是压裂效果评价和优化设计的关键环节。现有的产能预测方法,引入了过多的假设和简化,很难全面反映致密储层流体多尺度的运移机理和复杂物理过程,导致产能预测误差较大。提出一种基于机器学习的致密气藏分段压裂水平井产能预测方法,该方法综合利用已收集的地质、压裂水平井产能及钻完井等多类型数据,通过机器学习算法直接挖掘数据内部规律,建立产能预测模型。此外,为解决常规机器学习模型的“黑盒子”问题,还利用SHAP(SHapley Additive exPlanations)方法对建立的机器学习模型进行全局和局部解释,分析影响产能的主要因素,增加了模型的可信性和透明度。以苏里格气田苏东示范区为例,验证了该方法的有效性和实用性。与油气藏数值方法相比,该方法不仅提高了产能预测的精度,而且缩短了建模周期,加快了计算速度。     

面向对象的人工神经网络模拟

面向对象程序设计已成为９０年代程序设计的主流，它采用全新的方法来求解问题，本文在概述面向对象程序设计的基础上，着重介绍了用面向对象程序设计语言Ｃ（＋＋）来表示神经网络结构和学习算法，介绍了实现ＢＰ和ＢＡＭ网络的软件模拟技术，并给出了一个应用实例。     

虚拟井测井曲线的预测技术

根据邻域内有限资料井的测井资料，可以预测研究区域内任意空间位置的测井参数值，进而绘制出任意井位的虚拟井测井曲线或地质解释成果图，介绍了预测方法的基本原理，以及实施预测技术时的资料预处理方法和预测结果输出方式，并用一个油田１７口井的测井资料预测虚拟井的测井参数，结果表明，这种预测技术是切实可行和经济有效的。     

析取克里金技术在油藏描述中的应用

利用析取克里金技术对油藏储层参数进行了估计运算,用计算机绘制了等值线图和曲面立体图.较精确地解决了油藏描述中的空间估计和计算机自动绘制地质图的问题.与其它估计方法进行了对比.     

面向对象的人工神经网络模拟

面向对象程序设计已成为９０年代程序设计的主流，它采用全新的方法来求解问题，本文在概述面向对象程序设计的基础上，着重介绍了用面向对象程序设计语言Ｃ＾＋＋来表示神经网络结构和学习算法，介绍了实现ＢＰ和ＢＡＭ网络的软件模拟技术，并给出了一个应用实例。     

BP网络及其应用

基函数选取和系数求解是函数逼近中的两个关键问题，目前广泛应用的回归分析或其它映射方法均有局限性。采用人工神经网络中的ＢＰ网较好地解决了这两个问题，对理论和实际的数据进行了比较与验证。结果表明，ＢＰ网络有助于提高数据处理的可靠性与预测的精度。     

一种使Charge-pump的输出电压稳定的时钟电路

随着工艺的提高和电源电压的降低,需要能够在低电压下工作的电路。该文介绍了一种能在1.8V电压下工作的时钟产生器。它的频率随着电源电压的增大而减小,随着温度的升高而增大,并能抑制制程的偏差对频率产生的影响。从而使Charge-pump的输出电压稳定。