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《数学建模及其应用》2014,(3)
电阻率测井是石油勘探和开发中一种常用和重要的技术。介绍一种适用于各种电阻率测井的具有等值面边界条件的边值问题数学模型,这类数学模型不同于以往电阻率测井采用的局部边值问题模型,在实际应用中产生了巨大的效果。 相似文献
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对视电阻率这一电阻率测井中常用的概念进行深入分析,通过理论上的考虑及有关数值算例,探讨视电阻率应该具有的性质及相应概念的合理性. 相似文献
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多电极成像测井反演问题的数学模型和数学方法 总被引:4,自引:0,他引:4
多电极成像测井是一种新的电阻率测井技术,这一测井技术的电极系中包含有多个测量电极,可提供较多的测量信息,从而有助于用较高的分辨率确定地层电阻率参数。本文对这个问题建立了数学模型,且运用非线性优化等数学方法对多电极成像测井反演问题提出了数值求解方法。并利用一些数值结果证实了这些算法的有效性。 相似文献
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自然电位测井的数学方法 总被引:1,自引:0,他引:1
彭跃军 《应用数学与计算数学学报》1988,(2)
§1.引言对于电決测井的数学模型及数值计算问题,李大潜等曾对三侧向测井、七侧向测井、双侧向测井及微球形聚焦测井等视电阻率测井方法进行了系统的考察,得到了满意的结果.本文介绍一种新的电法测井方法——自然电位测井,比起上述几种测井方法,自然电位测井在以下几个方面是简便的.一是井中装置结构是由一个测量接地电极组成的;二是在于将信号直接传递到记录装置中去;三是由测量仪器所收集到的图片资料较为清晰醒目。 相似文献
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§1.问题的提出与求解 在多山地带用直流电法勘探金属矿床时经常遇到的一个问题就是地形影响。假若我 们的工作地带是一平面(图一),工作电极位于平面的AMN 上,A点供电,其电流强度为I,MN上测量电位差△V。若 地平面以下是一电阻率为ρ_(O1)的均匀各向同性的导电体,此时电阻率ρ_(O1)和电位差△V有下面关系 相似文献
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介绍了在C#平台下开发面向对象的不连续变形分析(DDA)程序的过程,以及块体的数据结构、DDA计算流程和动画显示方法。原DDA理论用最短距离法确定块体角角接触中的侵入边,该法在凸角侵入凹角时会出现误判。针对这一问题,提出了用角平分线法确定角角接触的侵入边。通过两个算例,验证了程序的正确性,并比较了有无开闭迭代的区别,以及罚函数法与增广拉格朗日(Lagrange)法对求解的不同影响。 相似文献
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《数学的实践与认识》2019,(20)
基于非侵入式电力负荷检测与分解技术近年来得到广泛推广.选取14个稳态指标作为负荷特征,建立基于支持向量机(SVM)的非侵入式负荷印记识别模型,利用多分类支持向量机(multi-class SVM)的成对分类算法,对负荷印记进行了识别,随机抽取数据进行测试,结果表明方法能够更准确地识别负荷印记,说明所提出的模型和方法具有较高的有效性和正确性. 相似文献
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近年来我国能源供应日益紧张,积极开发国内储量丰富的页岩气资源是有效解决该问题的主要途径.水平井以其可增大泄油面积、提高单井产量成为开发页岩气的主要开发技术之一,由于页岩气储层具有隐蔽性、致密性、脆性和非均质各向异性等特点,加上我国页岩气藏埋藏深、有机碳含量较低,常规的钻井技术很难实现页岩气层较高的钻遇率,严重影响了压裂增产效果,地质导向是解决该问题的关键技术.鉴于国内页岩气井的地质导向主要使用一条随钻自然伽马而未测到密度、中子和电阻率等曲线,难以保持钻头在优质储层中钻进.为此,介绍了一种基于支持向量机的随钻测井曲线实时预测新方法,方法基于非线性回归支持向量机的基本原理,优选邻井的录井、校正后的测井等资料作为输入特征和输出特征,建立页岩气地质导向的随钻测井曲线预测模型,后使用本井的录井资料和实测测井资料进行预测和校正.实例分析表明,方法的预测结果准确度高、稳定性强,可有效指导钻头钻进,提高优质储层的钻遇率. 相似文献
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岩性识别是利用测井资料把储集岩石分类成不同岩性的过程,是多井评价、矿层描述中不可缺少的部分.在测井岩性识别过程中,聚类分析方法只有在样本趋于无穷大时,才能从理论上保证结果的精度;神经网络容易陷入局部最小,使用范围受到限制.提出一种新型的超球体支持向量机,并用粒子群优化算法进行参数寻优,建立测井岩性识别模型.应用结果表明,建立的模型可以准确地反映测井资料与地层岩性的非线性映射关系,且识别精度高,具有良好的学习和泛化能力,为相关领域的研究提供了新方法. 相似文献
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随钻电磁波测井是当前一种较为先进的测井方式,论文通过构建均匀介质、层状各向同性介质和层状各向异性介质等3种地层模型,详细推导出了随钻电磁波测井正演数学模型,并给出了相应的数值模拟结果。 相似文献
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方差分析(Ⅵ) 总被引:1,自引:0,他引:1
2.3双因素设计(重复情形)(续上期) 对于一般的a×b型实验,要想使误差从交互作用中分离出来,就必须对每个实验组合重复r(≥2)次实验,换句话说,要做a×b×r型实验。 一般地,二个因素带重复情形的实验数据列成表2.14。 这时,数据Xijk的构造模型是式中参数μ,α,β,(αβ)的意义如上所述,而误差ε仍假定满足1.3节的假定(1)~(4),即εijk~N(0,σ2)。 首先,如不带重复情形那样,数据Xijk可以分解为 然而,最后一项还可分解为两项,一项是不同组合(ij)之间的差异,另一项是同一组合不同重复之间的差异,即 (X03k一见…-X.4.+z…)。(旯f.一兄..-X.I… 相似文献
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