基于进化神经网络的油气层识别研究

油气层的准确识别是提高勘探效果的关键环节之一.在现有油气层识别研究与评价技术基础上,通过对不同储层下测井曲线的分析、测井曲线的特征参数提取、学习样本挑选、测井数据规则化等处理技术,最后利用进化神经网络方法进行油气层识别.通过把进化神经网络模型的仿真结果与神经网络方法的训练结果比较,得出此算法可以使预测精度与神经网络的泛化能力得以提高;同时该识别模型的测试结果还验证了进化神经网络用于油气层识别的可行性,在油藏模拟中的应用具有一定的实际意义.     

IEEE1394总线的高速网络通信系统设计

介绍了高速网络通信系统的网络构建、拓扑结构、节点架构,详细描述了系统的整体设计方案、硬件设计、软件设计和工作过程.经实验验证,该网络可以实现最高400 Mb/s的高速数据实时传输,证明了这种网络通信系统具有可行性和高可靠性.     

基于独立成分分析和核向量机的虹膜识别方法

针对虹膜识别过程中的特征提取及识别问题,提出了用独立成分分析提取虹膜特征,用核向量机进行识别的方法.从采集到的人眼图像中定位虹膜,并对其进行归一化处理和图像增强处理.用独立成分分析提取统计独立的特征,通过选择合适的特征个数可以达到较高的识别准确率.在得到虹膜特征编码后,用核向量机进行分类判决,核向量机是一种适合大规模数据集的快速支持向量机训练算法,并将结果与支持向量机的分类结果进行了对比.实验结果表明了该方法的可行性和有效性.     

基于遗传算法的排课方法

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制而发展起来的高度并行、随机、自适应的随机搜索算法。排课问题是学校教务工作的重要内容之一,课表的编排是一个复杂的多因素决策问题,通常的编排方法是依据以往的经验,对多个矛盾逐步的进行解决,进而得到一个比较合理的课表。该文采用遗传算法的方法来解决排课问题,并编写一个排课系统软件来解决此问题。     

软计算方法在油藏描述中的应用综述

论述了软计算方法在油藏描述中的地位及作用，重点介绍了神经网络、模糊逻辑和遗传算法等软计算方法在油藏描述中的研究成果及最新进展。研究表明，软计算方法与传统方法相比有其独特的优点，必将成为解决油藏描述问题的有力工具。最后指出了油藏描述中软计算方法的研究方向。     

基于ANFIS的混合软计算方法在岩石可钻性中的应用

岩石可钻性是钻头选型和提高钻井速度的基础，利用石油测井资料计算岩石的可钻性是一种行之有效的途径。常规的岩石可钻性测井预测模型都是基于回归分析而建立起来的，形式简单，精度不高。阐述了自适应模糊推理系统（Adaptive Network—based Fuzzy Inference System，AN—FIS）网络，提出了岩石可钻性测井模型的ANFIS网络预测模型，选取与岩石可钻性密切相关的参数对ANFIS网络进行训练。同BP神经网络模型比较，此模型具有更高的准确性。     

结合SKNet与U-Net的盐体识别方法

地下盐体与油气藏的关系密不可分,盐体的准确识别对油气藏勘探和钻探路径规划具有重要意义.以往的深度学习方法使用固定大小的感受野,不能根据地震图像中盐体的大小动态地调整卷积核来捕捉特征,从而忽略了部分全局信息,导致在盐体边界或狭长处识别效果较差.针对上述问题,在U-Net基础上进行改进,使用SKNet作为编码器提取盐体特征...     

基于球向量机的图像分割

由于图像数据量庞大,将标准支持向量机应用于图像分割时,其训练的时间复杂度较高。通过使用球向量机对图像进行分割,以降低训练过程消耗的时间。实验表明,在无噪声和有噪声情况下,使用球向量机对图像进行分割,其分割效果和抗噪性能与标准支持向量机的分割效果基本相同。然而,球向量机在训练过程中所消耗的时间显著小于标准支持向量机。应用球向量机进行图像分割,可以显著提高图像分割的整体性能。     

祁东煤矿南部新副立井揭煤综合防突技术

针对祁东煤矿南部新副立井井筒的煤层赋存及冻结法施工情况,通过合理科学制定井筒揭煤防治煤与瓦斯突出技术方案,严格落实"有疑必探、先探后掘"和"四位一体"防突要求,最终安全揭过9煤层。实践证明在井筒揭煤中采用该防突技术是行之有效的。     

过冷器液氮管脱焊的分析与查找

本文为一例50型空分塔中压压力下降、氧气纯度降低的故障处理。通过步步分析、判断,反复多次最后查到为过冷器Ⅱ入上塔的液氮管焊口完全脱焊所致。补焊后恢复正常。图1。