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克拉玛依油田七区的标准测井资料是指使用标准电极系视电阻率测井、自然电位测井和井径测井,以相同的1:500深度比例尺及相同的横向比例进行测井作业所取得的资料.这种资料本来并不具备定量解释储层孔隙度和含油饱和度的能力,但这种资料占该区测井资料总量的比率高达34%.利用标准电极系视电阻率资料和岩心分析资料建立了视电阻率-岩性图版,利用自然电位减小系数α和岩心孔隙度分析资料φ建立了α-φ图版,根据综合测井资料求出标准测井视电阻率校正系数,进而确定了饱和度计算方程的参数.与相应的综合测井资料计算结果相对比,用该方法得到的孔隙度平均绝对误差及相对误差分别为1.85%和11.88%;含油饱和度平均绝对误差及相对误差分别为9.08%和24.75%.将该方法有选择地应用到该区砾岩储层精细描述研究中,弥补了缺乏综合测井资料无法进行测井储层评价及参数研究的缺陷. 相似文献
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测井岩性识别是石油勘探中十分重要的基础工作,准确的岩性识别结果可以为勘探和开发提供可靠的依据。人工神经网络方法可对复杂的高维数据进行非线性映射,在模式识别领域得到越来越广泛的应用。针对传统的BP神经网络算法存在收敛速度慢、隐层数以及隐层节点数难以确定等缺点,研究了一种构造性神经网络学习算法---级联算法(Cascade Correlation Algorithm,简称CC算法)及其在石油工程中的应用。采用该算法对甘肃镇原-泾川地区进行岩性识别研究,通过与BP神经网络的识别结果进行比较,体现出构造性神经网络的优越性。 相似文献
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模糊聚类在三维地震参数处理中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
三维地震参数是一个庞大的三维数据体,能从不同侧面反映储集层的特征。通过对三维地震参数的分析,可以评估油藏表征的参数(沉积相、构造、生长历史、流体饱和度等)。针对传统的聚类方法不能很好地综合考虑各个参数之间的相似程度,提出了用模糊C-均值聚类(fuzzy c-means clustering,简称FCM)对三维地震参数进行处理。从三维地震参数和油藏表征参数之间的关系出发,采用模糊C-均值聚类方法对三维地震参数进行处理,依此评估油藏表征的参数。测试结果表明,模糊C-均值聚类方法能够对三维地震参数进行较为准确的分类,并为储集层的研究提供了很好的依据。 相似文献
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提出了一种基于核向量机的人脸识别方法。首先介绍了人脸识别的整个过程,然后着重介绍核向量机的算法以及采用它进行人脸的分类识别。最后在扩展的MIT人脸数据集中对该算法进行测试,验证了该算法在处理大样本数据集时是一个较好的选择。 相似文献
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随着网络通信数据的几何增长,基于人为分析的网络入侵检测方法限制了系统的自动检测能力。软计算模拟技术可以有效地提高分析系统的能力,其中基于机器学习的方法可以进行网络入侵自动检测。这些技术都是基于网络数据的统计分析,数据处理算法可以使用先前发现的数据模式,对网络通信的新数据模式做出决策。本文探讨了智能网络入侵检测系统中应用的多种软计算技术和机器学习方法,为建立一个健壮的智能网络入侵检测系统奠定基础,从而获得高效的网络入侵检测与防御系统。 相似文献
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探讨了重庆钢铁集团现有石灰石原料、燃料情况以及石灰成品需求现状,研究了国内外先进活性石灰生产技术,结合建立针对活性石灰系统的三层模糊综合评价系统,根据专家和管理层分析,最终确定了重钢活性石灰项目的技术选型。 相似文献
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论文对整车物流中的乘用车装载问题进行了研究。以物流成本最小为目的,基于动态规划算法,首先对采用一种轿运车装载两种不同乘用车的方案进行优化,然后对采用两种轿运车的方案进行了分析,提出了一种基于矩阵运算的最小费用优化方法。最后通过一个算例验证了模型的可行性。 相似文献
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储层识别是石油勘探中十分重要的基础工作,它可以为油田勘探和开发提供可靠的依据。神经模糊混合方法是通过对测井数据的学习,运用模糊逻辑与神经网络相结合的混合系统对测井数据进行提取和优化。根据来自不同油井的观测数据,采用一个二阶段的策略来决定该预测模型的结构和参数,从而对测井储层进行识别。给出了该混合方法预测的初步结果,为油井的开发提供了重要的参考。 相似文献
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针对祁东煤矿煤层群中远距离上保护层开采时,被保护层施工穿层钻孔发生严重的钻孔突出等问题,研究了上保护层开采被保护层卸压瓦斯流动滞后的时空规律,用于被保护层卸压瓦斯抽采。研究表明:被保护的9煤层底板穿层钻孔滞后上覆71煤层工作面平面位置20~25 m施工钻孔进行卸压抽采,解决了被保护层超前预抽及卸压抽采存在的钻孔突出、煤孔段塌孔,以及卸压抽采封孔段漏气等问题,提高了抽采效果。 相似文献