基于机器学习的油气水层随钻识别模型优选

为了解决基于测井数据对油气水层的实时识别这一技术难题,利用计算机科学与现代数学,结合随钻测井技术与机器学习算法进行油气水层的随钻识别。首先,对训练集数据进行相关性分析,剔除弱相关或冗余数据;其次,选择一对多支持向量机、一对一支持向量机以及随机森林算法分别建立油气水层分类识别模型,并使用网格搜索方法及10折交叉验证法对3种分类识别模型参数进行优选;最后,运用参数优选后的各分类识别模型,对随钻测井数据进行油气水层的识别。研究结果表明,3种分类识别模型对研究区块油气水层随钻识别的准确率均达到75%以上。在训练样本较少的情况下,优先选用一对一支持向量机分类识别模型进行油气水层的随钻识别。     

二维随机场离散的曲边单元局部平均法

提出了用于二维随机场离散的任意八节点曲边单元,并给出基于该种单元的随机场局部平均的二阶统计特性的计算方法,其中通过坐标变换和高斯数值积分,直接建立了局部平均协方差矩阵与高斯积分点处随机变量协方差矩阵之间的显式矩阵表达式. 所提出的八节点曲边随机场单元尤其适用于带曲边域随机场的离散,随机场在单元上的局部平均的统计特性计算概念清晰,操作简单. 以一薄板弯曲问题为例,采用本文提出的随机场离散方法,结合Monte-Carlo法分析了随机场相关结构和相关长度对挠度标准差计算结果的影响,同时研究了高斯积分点数的选取问题.     

改进的齐次网格随机场的逼近定理

引入了测度v的熵h(v)和热力学形式体系中的一些概念,改进了齐次网格随机场理论中几个著名的逼近定理,得到了两个新的定理.这两个新的定理非常接近著名的网格随机场理论中的逼近定理,其逼近结果可以应用到信息论与维数理论中.证明了Zd,d≥1中有限格局空间X上的每一个转移不变Borel概率测度μ可由Markov测度μn来弱逼近,其中μn满足supp(μn)=X且熵h(μn)→h(μ).其证明是基于热力学形式体系中的一些事实.     

浅谈NDB进近程序

随着经济的发展,科技的进步,全世界或全国绝大多数机场都装有ILS仪表进近着陆系统,甚至有的大型国际机场达到ILS-Ⅱ或Ⅲ类仪表着陆能力,达到了全天候真正的"盲降"。然而再好的系统也会出现偶尔失效或正在进行系统维护的情况,而且由于非精密进近需要的设备比较简单,维护成本较低,对于小型机场,这是首选。这时就要求机组必须,也只能飞非精密进近了。因此,本文介绍了NDB设备的构成及工作原理,NDB进近程序的构成,NDB向背台时对偏航的判断和修正。重点以洛阳机场08号跑道的NDB进近程序为例,根据TB-200飞机的飞行性能和无线电仪表的指示,介绍了进近时对风的修正方法及进近过程中需要注意的特别问题。     

TSETV的研制及其与AES联用技术研究

提出了一种简单、有效的微进样装置－钨丝电热蒸发进样装置，并把该装置与电感耦合等离子体发射光谱及直流电弧发射光谱联用。对该装置本身及与其ＩＣＰ－ＡＥＳ，ＤＣ－ＡＥＳ的联用技术，分析性能作了详细研究。     

Ne气负脉冲电晕放电等离子体电子温度测量

依据荧光发射谱谱线强度正比于激发态粒子数原理,通过测量不同激发态能级所发射荧光谱线的相对强度,对Ne气脉冲电晕放电等离子体平均电子温度随峰值电压、样品气压的变化以及有效电子温度的时间行为进行了实验研究.结果表明,平均电子温度随放电峰值电压、样品气压均呈现近线性的变化趋势;而有效电子温度随时间变化先于脉冲电晕放电电流的变化.     

随钻双感应测井仪器刻度响应研究

介绍一种随钻双感应测井仪器,利用三维有限元方法模拟实际仪器结构对仪器响应的影响,针对该仪器设计刻度环和刻度水箱,并探讨最优刻度环参数和水箱刻度校正系数。结果表明:钻铤和反射层是导致仪器响应非线性变化的主要因素,磁环主要导致仪器响应幅值增大。通过刻度环或水箱刻度,仪器响应和真实地层电导率具有较宽的线性响应范围。模拟结果可为随钻双感应测井仪器设计和刻度提供理论参考。     

L2(R)上的S-进小波变换

通过引入R上的尺度参数S -进离散的仿射子群R+s ×R ,并给出该群上的左不变测度 ,给出了L2 (R)上S -进小波变换的允许条件 ,及S -进小波的对偶小波。推广了二进小波的相应结果     

高墩大跨桥梁空间几何非线性分析

在杆系结构几何非线性理论的基础上,推导了在空间状态随转坐标系下从t时刻到t △t时刻,空间梁单元的运动中能真正引起单元变形的那部分节点位移增量表达式．采用空间梁单元模拟高墩、大跨桥梁实际结构,用面向对象的Visual C^ 6．0语言,编制了具有可视化界面的空间梁单元几何非线性有限元程序,并对工程实例进行了全桥线弹性和考虑几何非线性的静力分析,并说明了其几何非线性的影响程度．     

基于MRF与纹理特征的图像深度信息估计

提出了一种基于马尔科夫随机场(MRF)模型与多尺度纹理特征的单幅图像深度信息估计方法,该方法采用了Laws滤波器分别对图像的边缘、梯度、点进行滤波,捕捉二维场景图像中不同尺度的纹理能量以获得深度信息的特征.并根据纹理特征在不同尺度范围的不同值,计算出纹理线索与场景深度间的概率关系,在此基础上,构建MRF概率模型.MRF模型通过分析邻域系统和设计迭代准则很好地描述了纹理特征与场景深度之间的关系,最后通过迭代算法获得二维场景图像的深度信息.实验结果表明,该方法对场景深度信息的提取具有较好的效果,对于二维场景图像的场景结构、空间布局的约束较少,算法鲁棒性好.