基于马尔科夫-贝叶斯模拟算法的多地震属性沉积相建模方法——以苏里格气田苏10区块为例

在钻井资料较少的气田早期评价阶段,仅以钻井数据建立的沉积相模型存在很大的不确定性,难以满足地质研究的精度要求。为此,在沉积相建模过程中引入多地震属性作为约束条件。首先在贝叶斯模型框架约束下建立先验概率分布,然后根据模拟点周围的钻井数据和地震数据将先验概率分布更新为后验概率分布,在更新过程中运用马尔科夫假设解决不同变量间交叉矩阵的不稳定问题,最终通过对模拟点的后验概率分布进行随机抽样,从而获取其沉积相类型。以苏里格气田北部苏10区块为研究对象,通过分析地震属性与沉积相的关系,优选出均方根振幅、平均瞬时频率、有效频带和衰减因子4种地震属性,针对在整合多变量时互协方差计算量大的问题,运用马尔科夫-贝叶斯模拟算法,对多地震属性进行融合,得到多变量融合概率场信息,进而建立沉积相模型。研究结果表明,模拟结果与人工编绘的沉积相分布规律的吻合率超过80%,通过交叉检验分析预测误差在1%以内。     

压缩空气储能技术研究现状及发展趋势

[目的]压缩空气储能具有储能容量大、安全性高、寿命长、经济环保、建设周期短等优势,是未来和抽水蓄能相媲美的长时储能技术,成为未来储能重点布局的方向。在此背景下,文章通过对压缩空气储能技术现状进行综述,分析不同压缩空气储能技术的工作原理、面临挑战及解决方案,以期对压缩空气储能技术的发展提供参考。[方法]文章首先对压缩空气储能技术原理进行了介绍;对系统中的压缩机、透平膨胀机和换热器等关键设备进行了阐述,分析了大规模压缩空气储能用的关键设备;并从地面关键工艺技术和地下储气设施两个角度介绍了大规模压缩空气储能系统的常用关键技术、发展现状及工程案例;最后对压缩空气储能技术的未来发展趋势进行了分析。[结果]结果表明：蓄热式压缩空气储能是当前国内的主流技术,且高温储热成为未来压缩空气储能发展方向,也是压缩空气储能提高效率的重要途径。同时,系统关键设备和技术优化、成本降低、应用场景发展等方面尚有一定改进空间。[结论]压缩空气储能作为一种长时储能,对未来构建新型电力系统具有重要的支撑作用。     

一种基于LPP子空间的热工过程多模式聚类方法研究

针对热工多模态过程的模式识别和聚类问题,提出了一种基于局部保留投影(Local Preserving Projection,LPP)子空间的混合聚类方案.首先,将高维的多模式过程数据通过局部保留投影方法投射到低维子空间中,在剔除噪声、提高计算效率的同时保留局部结构;其次,在LPP子空间中,结合传统的分层和非分层聚类算法...