基于深度学习的滑坡监测与早期预警方法研究

研究的浅层滑坡成灾机理及成灾模式分析、面向大数据分析的空间多源数据获取及融合、基于深度卷积神经网络模型的滑坡演变过程模拟、滑坡演化的定量评估模型和早期预警系统建设等4个有机部分,构成了一个从理论到方法再到应用的相对完整的技术主线。其中对浅层滑坡成灾机理及成灾模式分析为后三者的提供理论指导,面向大数据分析的空间多源数据获取及融合是基于深度卷积神经网络模型的滑坡演变过程模拟的数据基础,滑坡演化的定量评估模型和早期预警系统建设为技术路线的实现、验证与应用部分。     

水平井偏心环空低速顶替运移机制研究

水平井固井顶替过程中,受限于现场设备,难以实现紊流顶替,而在层流流速区间内,两相流体在偏心环空中运移机制复杂。基于计算流体动力学方法,建立几何模型和数值模型,采用流体体积法对两相流体顶替界面进行追踪,研究了不同顶替流速下水平井偏心环空流体运移机制。结果表明,（1）低偏心度下,1倍隔离液用量能够实现90%顶替效率,而当偏心度大于0.5时,顶替效率相对较低,即使增加隔离液用量,也未能提高顶替效率;（2）针对套管严重偏心情况,将流速由1.0 m/s降低到0.2 m/s,有助于界面平稳发展,并多置换出6.8%钻井液,解决窄边滞留,宽边指进问题;（3）水平井偏心环空固井注替过程存在偏心效应、重力效应、黏滞效应等多方面影响,这些因素相互制约、相互作用,因此,针对现场实际井况,合理设计固井工艺参数,不仅能提高固井质量,还能起到降本增效的作用。     

上海市崇明岛浅层砂土、粉土分布探讨

通过对崇明岛内大量勘探资料的分析研究,本文分析了岛内浅层砂土、粉土的分布特征,并根据岩性及静力触探指 标对其进行详细分类,找出了每类土的典型静力触探曲线,最后探讨了各类土的液化问题。     

水平井套管的动态力学分析

本文对水平井套管进行工程模拟和简化，建立力学模型，提出结构分析的计算方法．实例计算验证了本文的理论分析和计算方法是正确、可行的．所编制的软件能够根据套管下放过程不同位置进行跟踪计算，可以应用于水平井、定向井的套管设计中     

基于灰色模糊聚类的压裂水平井见水层段判识方法

目前水平井机械找水主要通过井下开关控制逐段生产找水,随着水平井改造段数逐年增加,造成找水测试周期较长,需要将可能见水的射孔段组合进行找水.由于水平井对应注水井多、微裂缝发育造成缝网关系复杂以及超低渗透储层非均质性强,导致来水方向及井筒见水位置判识难度大.以已完成找水措施的水平井各射孔段油藏参数和改造参数为基础,采用灰色关联法对参数优选,并对优选参数进行模糊聚类分析,将聚类结果应用于新见水水平井的出水位置预判,形成一种多段压裂水平井见水层段的辅助判识方法,可将见水层段优化组合,达到缩短水平井找水周期的目的.     

非均质气藏水平井三维渗流的产能预测方法

建立了非均质气藏水平井三维渗流产能预测的数学模型,采用有限元方法对其进行求解,求解时将地质模型区块中不同空间位置处的渗透率值以及其它气藏物性参数分别布置到有限元模型的相应位置处的网格中,从而体现了三维空间中气藏的非均质特性.分析了非均质性对气藏水平井产能的影响.结果表明,气藏的非均质性对水平井的产气量影响很大,在相同的生产压差下,存在高渗透带的气藏水平井产量明显高于均质气藏水平井的产量;高渗透带条数越多、渗透率越大,导致气藏内压力消耗越小,水平井产量越高.最后,结合松辽盆地徐深层气田的地质特点和储层特性,给出了该气田的水平井产能预测实例.研究方法符合气藏的实际情况,为气藏水平井,特别是非均质气藏水平井的产能预测提供了一种行之有效的方法.     

求解中短半径弯螺杆钻具的纵横弯曲法

介绍了一种求解中短半径($K=1^\circ$/m$ \sim 3^\circ$/m)弯螺杆 钻具的纵横弯曲法, 以指导弯螺杆钻具的设计和使用. 采用变刚度梁柱理论, 并应用等效载荷法对具有初始结构弯角的梁柱进行等效处理, 根据钻具组合支座连续条件及 边界条件建立了中短半径水平井造斜螺杆钻具组合的力学模型, 进而求得钻头侧向力, 依此 预测弯螺杆钻具的造斜能力. 这种分析方法得到了成功应用.     

气体钻水平井井径扩大环空流动特征的数值模拟

由于气体钻水平井中岩屑受力状态与直井有很大不同,特另0是遇到井径扩大,更是携岩的关键点。因此,在分析了气体钻水平并岩屑运移特点以及建立环空连续性方程和动能方程的基础上,以实际并为例考虑了不同井径扩大率,数值模拟了其扩径段气固两相的流动状态,包括气固速度、岩屑浓度、压力分布等。研究结果表明：气体在经历扩径段时环空压力有个降落又回升的过程,随着井眼扩径系数的增大,压力下降又回升,所经历的长度会逐渐增长;扩径系数大于一定值时,扩径变径处存在一定区域的零流动区;扩径系数越大,低速区和回流区就越大越长,扩径下部区域越容易堆积岩屑,填充井眼。     

SFE-SSD: 浅层特征增强的SSD算法在小目标检测问题中的研究与应用

SSD (Single Shot Multibox Dectetor)算法由于具有高速且高精度的检测性能,是目前最好的目标检测算法之一.但由于提取检测框的特征层的特征信息不足, SSD算法在小目标检测任务中表现不佳.为了解决这个问题,目前大部分方法以严重牺牲检测速度为代价提升目标检测模型的精度. 本文提出了SFE-SSD (Shallow Feature Enhancement SSD)提升SSD模型在小目标检测任务中的性能.首先我们采用反卷积操作对SSD算法中检测框金字塔特征层的最浅特征层进行特征扩张.接着通过特征融合机制对扩张后的特征层进行特征增强操作.浅层特征增强策略与SSD 的原始框提取金字塔特征层是并行结构,一定程度上是可以减少检测速度的损失.实验结果显示,我们的方法在PASCAL VOC 2007数据库上精度达到了78.4\%mAP高于SSD算法1.2\%,检测速度达到了81帧/秒,并且在小目标检测任务中有着显著的提升.     

数学实验:让数学学习深度发生——以“探索角平分线的性质”数学实验为例

作为数学知识探索和建构的重要方式,数学实验不仅能够增强学生的动手能力,激发学生数学学习的兴趣,促使学生获得更多亲历和体验数学探索的机会,而且有助于学生验证数学原理,进行深度思考,透过数学表象洞察数学本质规律,达到对知识的深度提取和迁移,获得数学学习力与数学素养的提升.然而,初中阶段的学生工具理性大于概念理性,形象思维大于抽象思维,致使初中生在数学实验探究时对相关知识的理解往往处于浅层学习状态,因此,如何结合数学实验的实践特征,促使学生发生深度学习具有重要的意义.