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单井产能预测对油田的进一步开发有着重要的意义,它是为油田提供有利开发方案的关键环节之一。单井产能预测方法多样,本文针对A油田低孔、低渗的储层特点,从定性和定量两个角度出发,充分利用测井资料信息,提取与产能有关的多个地质参数,其中主要考虑四个关键参数:孔隙度Φ、渗透率K、有效厚度H、含油饱和度So,将其分别与目的层的产量进行相关分析,得出储层产量的主要测井控制因素。利用测井资料对储层进行合理分类,最后分别应用产能系数法、有效厚度与含油饱和度乘积法计算产量,从而对储层进行产能预测。 相似文献
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介绍了一种基于TMS320C67xx实现的便携式实时视频检测系统设计解决方案,深入研究了CMU大学的运动检测算法和形态学开运算滤波等方法,根据实际需要采用了一种综合帧间差、自适应背景相减和形态学滤波的运动检测方法,仿真结果证明了此方法的快速性、有效性及对光照变化、噪声影响的鲁棒性。最后给出了此检测方法在基于DSP的视频检测系统中的简单实现流程,并探讨了今后的应用前景。 相似文献
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提出了一种适合业务用户使用的基于组合模板的大粒度服务组合方法——TryBest方法,该方法充分利用领域专家的知识和经验,将其封装成组合模板透明地提供给用户,使用户可以在业务层面以一种大粒度的方式描述需求,建立业务应用,从而提高了业务用户主动参与面向服务的应用构造的能力和构造效率。 相似文献
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提出了一种将反向传播神经网络(BPNN)与遗传算法(GA)相结合的迭代优化方法。该方法首先使用较少的学习样本开发和训练BPNN模型,然后利用GA在可行域内求解训练好的BPNN模型以寻找模型的最优解。将基于该最优解进行验证的结果作为新样本添加到训练模式集中对BPNN模型重新训练。针对训练模式较少可能导致预测精度不足的问题,在BPNN模型的训练中分别采用贝叶斯正则化算法(BRA)和改进的Levenberg-Marquardt算法提高BPNN模型的泛化能力和收敛性,并结合精英策略将模拟退火算法(SAA)嵌入到GA中,以提高BPNN模型的局部搜索能力。将所提出的方法应用于汽车吹塑成型的聚丙烯波纹管的厚度优化。结果表明,在3次迭代后可以得到最优模具间隙,采用最佳模具间隙的波纹管在9个齿峰处的厚度落入期望的范围内(0.7±0.05mm),并且材料的使用量减少了22%。这种最佳间隙仅通过23次实验即可获得,远远少于实际模塑过程所需的实验次数。 相似文献