非常规水平井地震导向关键参数分析及预测方法

水平井地震导向以三维地震资料为基础,综合地质、录井、测井和随钻实时地质评价等多种资料,为钻井工程提供靶体预估、趋势预判及风险预警等信息,即包括入靶导向（目标地层埋深预测）和水平钻进导向（地层倾角、小断层和微幅构造预测等）。然而,由于非常规储层地质特征不同,其水平井地震导向的难点或侧重点也不同。以滇黔川五峰—龙马溪组海相页岩气和松辽盆地泉四段致密油水平井地震导向为例,由于页岩分布广、箱体薄、成层性好,其地层埋深、地层倾角及小断层和微幅构造精细预测是难点,也是导向的关键问题;而致密砂岩相对较厚,其地层埋深、地层倾角、小断层和微幅构造在地震导向中的精度要求相对较低。砂体叠置关系复杂,横向变化快,是导致水平井出层的主要因素。所以,准确预测河道砂是其导向的难点和关键问题。根据储层地质特征分析,建立地质模型,通过钻探实例详细分析不同储层地震导向的关键问题,并基于水平井实时钻探的特点,应用动态地震勘探理论,建立“动态速度”,不断提高深度域地震数据精度,以解决页岩气地震导向关键问题;通过建立“动态属性”,不断提高致密砂体预测精度,解决致密油地震导向关键问题。这些手段有助于提高水平钻探效率和甜点钻遇率。     

基于径向基函数神经网络在非地震数据中的应用

针对径向基函数（RBF）神经网络的非线性特点，利用已控点来训练RBF网络，而达到预测未知非地震数据控点的目的。综合已知点和预测控制点，把得到的规则数据体大致对应相应空间进行排布用以全空间成像，最后利用相关软件对处理后的非地震数据进行了三维数据的成像，从而可以显示全息的三维信息，该方法显示出很强的处理问题的能力，同时该仿真结果也表明了该方法的有效性和可行性。     

基于模糊RBF神经网络的非线性滤波

该文从基本的智能技术——神经网络(NN)和模糊系统(FS)技术出发,探讨了神经网络与模糊系统相结合的基本理论,提出了一种基于模糊RBF神经网络的非线性滤波的方法。该方法将模糊逻辑的知识表达以及推理能力和RBF网络的快速学习和泛化能力结合起来,网络结构参数可按实际问题调整,对信号中有色噪声进行较高精度的逼近,来达到非线性滤波的目的。该滤波方法显示出很强的处理问题的能力,学习速度快,仿真结果表明了这种方法的有效性和可性行。     

球磨机主轴承球面轴瓦烧损原因分析及对策

从设备的制造、安装、使用 3方面分析了主轴瓦烧损的直接和间接原因 ,提出了解决的对策。