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"黑广播"会扰乱正常信号,破坏空中电波秩序,对社会危害极大,因此,对"黑广播"进行监测与打击是无线电管理的重要工作之一。根据广播语音内容甄别"黑广播"是最可靠的识别方式,传统的"黑广播"识别依靠人工听取广播内容,成本高、效率低,基于自动语音识别技术的方式大多依托在线网络语音服务,难以应对离线实时监测场景。本文提出一套基于语音人工智能的"黑广播"监测识别技术,提取语音声学矩阵信息并利用神经网络进行识别,可在离线情况下实现"黑广播"的实时侦测。 相似文献
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动态评价技术在塔河碳酸盐岩缝洞型油气藏中的应用 总被引:5,自引:2,他引:3
塔河油田奥陶系油气藏是大型碳酸盐岩溶洞型油气藏,其储渗空间主要为大小不同的溶洞、裂缝带、溶蚀孔隙等组成,该油气藏具有极强的非均质性,单纯用静态资料来认识这类油气藏是非常困难。文章提出利用生产动态资料和信息进行该类型油气藏研究的新思路,利用人工神经网络技术在处理非线性相关参数预测方面的优势,并以渗流理论为基础,结合试井成果,选用已知油井的产量、油嘴、油压、含水率、气油比、原油密度等6个开发动态参数作为样品输入数据,推导出影响油气藏开发的重要参数(地层系数)与生产信息的关系,建立了人工神经网络预测储层参数的结构模型。通过塔里木盆地塔河油气田实例研究,说明了利用动态信息评价油气藏技术在碳酸盐岩缝洞型油气藏储层预测和非均质性分析等方面具有较高的实用价值。 相似文献