碳酸盐岩裂缝性储层常规测井评价方法

哈萨克斯坦K油田石炭系KT-Ⅱ段储层为开阔台地相中低孔、特低渗灰岩储层，裂缝对改善储层的渗流能力至关重要，前人研究的利用常规测井资料评价碳酸盐岩储层裂缝的方法由于受裂缝产状、饱和度、泥浆侵入深浅等多方面因素的影响，存在确定性差、容易误判的缺陷。基于研究区目的层段有限的取心和电成像测井资料，结合孔隙型储层和裂缝-孔隙型储层测井响应特征，提出了利用补偿中子确定基块岩石电阻率与基块声波时差，再比较二者与深侧向电阻率、声波时差的差异特征，进而综合识别储层不同产状裂缝发育段，最后建立了裂缝孔隙度、次生孔隙度、裂缝渗透率、总渗透率等储层参数的测井解释模型，实现了利用常规测井资料对碳酸盐岩油藏储层的裂缝识别及参数定量评价。该方法应用的测井综合评价成果与取心物性分析、生产动态情况能够更好地匹配，为该类油藏的合理高效开发提供了依据。     

一种下肢运动意图识别算法性能实时测评系统* .txt

摘要：对腿部运动意图识别算法的实时性能进行综合可靠的评价是实现下肢假肢灵活稳定控制的前提。提出一种逐层分级的基于下肢运动意图识别算法的实时测评方法，对算法的可靠性、稳定性以及运动意图识别速度进行综合评价。利用开发的运动意图识别算法评测系统，对基于肌电信号源和机械信号源的两种运动意图识别算法进行了实时性能测试，发现肌电信号源的算法识别时间大于机械信号源算法，但是其算法稳定性优于机械信号源算法。进一步地，还利用该评测系统有效地区分出正常识别策略与异常识别策略，发现正常策略的动作识别稳定系数比异常策略高25%左右。因此，所提的基于下肢运动意图识别算法的实时测评方法，能够对不同信号源算法以及不同识别策略的实时性能进行有效评价，为智能下肢假肢控制系统开发提供可供参考的测试平台。 .txt     

XRD矿物分析技术在恩平凹陷的应用

XRD矿物分析技术的推广应用,打破了传统岩屑录井中岩性定名方法,应用技术数据手段进行岩性定名已成为提升录井技术含量的一个途径。通过恩平凹陷10口井的XRD矿物分析技术应用,在各组段岩性特征变化规律上,根据矿物含量变化建立了层内的标志层,同时依据石英、长石、黏土矿物参数建立砂泥岩岩性划分标准和特殊岩性划分图板;在储集层物性识别上,XRD矿物分析技术获得拓展性应用,利用砂岩成熟度参数与电测伽马曲线相结合,建立了规律良好的储集层物性评价图板。从技术成果总结可以看出, XRD矿物分析技术不仅适用于随钻快速评价,而且在岩性物性认识上是勘探开发的一项重要手段。     

基于多层感知器的气液两相流流型识别方法

通过对电阻层析成像数据采集原理和深度学习网络的研究,提出了一种基于阵列电阻值和多层感知器深度学习网络相结合的流型识别方法。利用电阻层析成像系统中的16个电极传感器来获取流型样本数据,并构建出流型识别数据库,然后对多层感知器深度学习网络进行训练,获得可以识别不同流型的网络。实验结果表明,采用阵列电阻值结合多层感知器网络对流型进行学习和识别的方法,流型识别准确率可以达到95%,解决了流型图像生成过程与数据特征预选过程中流型特征损失的问题,流型识别性能得到了提高。     

基于双向流固耦合弹性环式挤压油膜阻尼器建模及动力学特性研究

利用数值方法建立了弹性环式挤压油膜阻尼器(ERSFD)的流固耦合模型,分别利用有限元方法以及有限体积法建立了弹性环和内外油膜的CFD数值模型,并进一步利用分时迭代的弱耦合方法实现了油膜以及弹性环控制方程的耦合求解,获得了内油膜的压力分布特性及弹性环的变形,并进一步识别了油膜和弹性环的动力学特性系数;研究了涡动频率、凸台数目、凸台高度、凸台宽度以及弹性环厚度对阻尼器动力学特性系数的影响。结果表明,弹性环的凸台高度对ERSFD油膜动力学特性系数的影响最为明显,ERSFD油膜阻尼与涡动频率无关。     

基于可信度分析的钻井液脉冲信号识别方法

针对随钻测量过程中钻井液脉冲信号识别困难的问题，在分析钻井液脉冲信号的产生原理及噪声特性的基础上，通过研究信号波形特征属性和信号相似度，建立了基于可信度分析的钻井液脉冲信号识别方法。根据该方法设计的钻井液脉冲信号识别原型系统能够实现灵活多变的交互式控制、动态参数调整和处理过程可视化实时呈现，在真实数据模拟中获得了很好的效果。基于可信度分析的钻井液脉冲信号识别方法有较好的适应性，可以准确、智能地识别复杂矿场环境中的真实信号波形，为随钻测量工作的顺利进行提供了技术支撑。      

扩展稀疏表示稳健HRRP目标特征提取方法

为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能，提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展，实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中，在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理，对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段，利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化，从而实现对噪声的有效抑制，保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试，结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像，并实现较高的识别正确率。