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142.
应用地应力模拟技术研究断块区剩余油分布 总被引:1,自引:0,他引:1
应力场数值模拟不仅能够重塑出不同阶段地应力场,而且还可以定量一半定量地预测破裂的发生、裂缝的方向和密度,进一步探讨时间和空间上油气运移的规律,为油田勘探、开发提供必要的依据。本文以大庆萨北开发区北二西断层区为研究对象,通过应力场数值模拟研究了流体运移势场与剩余油分布的关系、流体运移与构造应力的关系、裂缝形成与剩余油分布的关系,确定了剩余油分布的有利区域,为油田注采系统的设计、部署和油田开发及措施调整提供了依据。 相似文献
143.
基于主元分析的多变量统计过程的故障辨识技术 总被引:2,自引:0,他引:2
杨莉 《太赫兹科学与电子信息学报》2004,2(4):256-259
为了更好的进行故障检测与诊断,介绍了主元分析理论,给出了基于主元分析的过程故障辨识机理及策略。仿真实例表明,利用此方法建立的故障诊断模型,能够在不依赖过程机理的前提下高效抽取原始数据空间的主要变化信息,对过程的非正常变化做出反应,同时还能较正确地找出发生故障的原因以及相应环节。 相似文献
144.
145.
146.
Optimal solutions of several variants of the probabilistic reasoning problem were found by a new technique that integrates
integer programming and probabilistic deduction graphs (PDG). PDGs are extended from deduction graphs of the and-type via
normal deduction graphs. The foregoing variants to be solved can involve multiple hypotheses and multiple evidences where
the former is given and the latter is unknown and being found or vice versa. The relationship among these hypotheses and evidences
with possible intermediaries is represented by a causal graph. The proposed method can handle a large causal graph of any
type and find an optimal solution by invoking a linear integer programming package. In addition, formulating the reasoning
problem to fit integer programming takes a polynomial time.
H.-L. Li was visiting the Department of Computer Sciences, University of North Texas in 1988–1989. He is with the Institute
of Information Management, National Chiao Tung University, Hsinchu, Taiwan, R.O.C. 相似文献
147.
东营凹陷滚动勘探开发技术研究与应用 总被引:4,自引:0,他引:4
东营凹陷已进入勘探开发成熟期 ,滚动勘探开发是增储稳产的主要手段 ,精细油藏描述是其关键。总结滚动勘探开发的 4种方式 (老区扩边、发现新块、发现新层系和新区滚动勘探开发 ) ,对断块复杂程度提出按每平方千米内所有断层的累加长度划分的新方法 ,从构造描述、储集层描述和油藏描述方面介绍了滚动勘探开发的技术方法。以永 8断块为例 ,在层位标定、反射特征分析、构造描述流程、地震地质分析等方面进行深入分析 ,归纳精细油藏描述的具体方法 ,强调了三维地震数据体的相干分析、属性分析等技术的重要作用。应用这一滚动勘探开发技术 ,使东营凹陷每年新增滚动储量近2 0 0 0× 10 4 t。图 3参 10 相似文献
148.
149.
Z.M. Zhong J. Chen P. Zhong J.B. Wu 《The International Journal of Advanced Manufacturing Technology》2006,28(9):855-862
As the result of vibration emission in air, a machine sound signal carries important information about the working condition
of machinery. But in practice, the sound signal is typically received with a very low signal-to-noise ratio. To obtain features
of the original sound signal, uncorrelated sound signals must be removed and the wavelet coefficients related to fault condition
must be retrieved. In this paper, the blind source separation technique is used to recover the wavelet coefficients of a monitored
source from complex observed signals. Since in the proposed blind source separation (BSS) algorithms it is generally assumed
that the number of sources is known, the Gerschgorin disk estimator method is introduced to determine the number of sound
sources before applying the BSS method. This method can estimate the number of sound sources under non-Gaussian and non-white
noise conditions. Then, the partial singular value analysis method is used to select these significant observations for BSS
analysis. This method ensures that signals are separated with the smallest distortion. Afterwards, the time-frequency separation
algorithm, converted to a suitable BSS algorithm for the separation of a non-stationary signal, is introduced. The transfer
channel between observations and sources and the wavelet coefficients of the source signals can be blindly identified via
this algorithm. The reconstructed wavelet coefficients can be used for diagnosis. Finally, the separation results obtained
from the observed signals recorded in a semi-anechoic chamber demonstrate the effectiveness of the presented methods . 相似文献
150.