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11.
赖锦  王贵文  庞小娇  韩宗晏  李栋  赵仪迪  王松  江程舟  李红斌  黎雨航 《地质论评》2021,67(5):67060005-67060005
测井地质学以地质学和测井学的方法理论为指导,综合运用各种测井信息,来解决基础地质和石油地质的地质问题。经过数十年发展,测井地质学在油气勘探开发各个环节得到广泛应用。非常规油气的兴起使得测井地质学正面临多重挑战和全新探索,亟需建立针对非常规油气的测井地质学综合方法理论体系。本文以《测井地质学·第二版》出版为契机,系统归纳了测井地质学的起源及发展历程、主要研究内容和研究方法流程。然后总结了测井资料与地震、地质信息的匹配性,并分析了不同探测特性测井方法纵向分辨率区间特征。在此基础上评述了测井地质学在井旁构造解析、沉积学特征研究、层序地层划分、地应力方向判别及大小计算、井壁裂缝识别与评价、烃源岩评价以及非常规油气“七性关系”综合评价当中的应用。但由于测井资料的负载能力有限性、测井与地质信息属性不对应性以及测井资料本身的多解性,使得测井地质学在测井—地质转换、非常规油气测井评价及其与人工智能融合方面还存在一定的问题。因此加强基础岩石物理研究,挖掘测井曲线中包含的地质信息,并与人工智能相结合,将拓展测井地质学研究的精度和广度,从而使其未来可更好地应用至非常规油气测井评价等实践工作中。  相似文献   
12.
人工智能在冰雹识别及临近预报中的初步应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
张文海  李磊 《气象学报》2019,77(2):282-291
基于广东10部S波段多普勒天气雷达的三维拼图资料,利用机器学习技术开发了一种冰雹识别和临近预报的人工智能算法。算法设计时以雷达回波反射率的垂直和水平扫描数据为基础训练集,将冰雹云的雷达反射率扫描数据作为正样本,将其他雷达反射率扫描数据作为负样本,通过贝叶斯分类法对正、负样本数据集进行机器学习,训练人工智能识别冰雹云内在规律的能力。训练时以广东省2008-2013和2015-2016年的数据作为训练集,使用了2014年广东省12次冰雹过程的数据做检验。对比检验的结果表明,人工智能法比传统的概念模型法击中率高9个百分点。研究结果表明了人工智能对冰雹这类非线性强天气过程具有较强的识别能力。   相似文献   
13.
针对野外救援的不及时性,结合人工智能等技术的应用,提出了一种新的自动野外救援系统.人类在野外和海上活动中受困后,除了依靠自身能力和装备进行求生之外,外部的有效及时救援是提高生存几率的关键.自动野外救援系统,由自动报警装置、手动报警装置实现报警,触发整个系统的运行.自动救援装置可以通过定位模块实现定位,通过执行器移动到随身装置附近实现救援,随身装置还可以发出信标导引信号;自动救援装置还可以通过传感器检测信标,通过相位检测技术等计算待救者的坐标并规划路径,实现更精准的定位与救援.  相似文献   
14.
铁路工程地质选线咨询系统   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文考虑了铁路线位选择的特点,从地质的角度出发,将铁路地质选线中涉及的主要问题(滑坡、泥石流、风沙、岩溶)归纳、总结建立知识库,通过推理为铁路总体选线提供地质依据,以减少工程失误,节约工程造价,保证工期。本文重点介绍该系统的组成部分及各个部分的具本设计思想和设计技巧。  相似文献   
15.
介绍了一种人工智能型软件系统。该系统能够模拟人的经验,通过对多因子历史资料进行分析、归纳而自动生成含有较全面知识规则的规则库。文中还给出一个应用系统的产生过程和预报试用效果的实例。  相似文献   
16.
地形图等高线成组综合的试验   总被引:15,自引:0,他引:15  
本文在讨论制图自动综合一般问题的基础上,着重分析了两种等高线自动综合的技术路线存在的优缺点。笔者提出,采用模拟人类专家智能的方法,从二维的等高线输入数据出发,提取地貌结构信息,从而对等高线进行成组的综合,直接形成经综合的二维等高线输出数据,有可能获得较为简捷,效果良好的综合结果。在对这条技术路线进行实验的过程中所涉及的人工智能问题,主要包括:对无序数字化等高线数据的整理、等高线上重要特征点的识别、正负向地貌特征的确定、谷地点的选出、谷底线的自动跟踪、谷地重要性的计算、谷间距的自动量算、对称谷地的寻找、综合后图形的生成等。  相似文献   
17.
18.
着重讨论了如何利用人工智能技术进行矿岩界线的自动推断和连接,包括对所研制的基于知识的矿岩界线自动推连系统(AISMB)的措述,关于数据与知识的表示和组织、推理过程、策略以及系统实现等内容。  相似文献   
19.
某些高技术在解决地震问题了发挥了特殊作用,取得了很大的成果和进展,本文对地震问题的科学计算、人工智能,城市救灾,卫星图像利用,地震预系统以及政策调整进行了评述。  相似文献   
20.
杨云 《测绘科技》1996,(4):12-16
不确定性的处理是人工智能与知识工程研究中的核心问题。本文探讨了定一领域的理论基础,模糊集合,模糊逻辑,以及专家系统中广泛采用的几种不确定推理模型。  相似文献   
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