基于翻转课堂的计算思维能力培养方法

针对翻转课堂中存在的问题,在进行知识点重新分类的基础上对课堂教学环节进行了调整优化,结合计算思维培养目标分析教师和学生在教学过程中角色和责任的变化,指出教学资源建设是翻转课堂的重要基础,并采用灵活多样的教学方式能够激发和保持学生的积极性和主动性,实践表明翻转课堂教学模式有利于计算思维的培养。     

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。      

任意广角波动方程频率—空间域叠前深度偏移成像

波动方程叠前偏移成像是实现精细勘探和解决复杂油气藏勘探的关键技术。本文在任意广角波动方程研究基础上,推导了频率—空间域任意广角波动方程,并利用有限差分高阶分裂法求解,从而设计实现了一种新的波动方程叠前偏移成像算法。脉冲响应测试表明,优化系数任意广角波动方程具有阶次低且能对陡倾角成像的特征。Marmousi模型深度偏移试验及与现有方法对比表明,该方法能够在具有强横向速度变化和陡倾角地质结构情况下取得好的成像效果。与纯粹时间—空间域任意广角方程偏移算法相比,该方法有计算效率高的优点。     

“数据结构”课程教学反思与改革

本文在教学实践的基础上,阐述了当前在"数据结构"教学过程遇到的主要问题,从综合运用多种教学模式和手段、强调基础知识的理解、完善教学评价制度、加强实践教学环节等方面提出了改革措施,并在课程教学中实践,取得了良好的教学效果。     

跨模态检索研究文献综述

随着互联网技术的蓬勃发展和智能设备的普及,多媒体数据在数量爆炸式增长的同时,其形态也越来越多样化.人们获取信息的需求已经不满足于单一模态的数据检索,通过不同模态的知识协同实现跨模态的检索成为近几年研究的热点.在深入了解分析跨模态检索研究背景和研究进展的基础上,以跨模态检索的关键技术——公共子空间建模为主线,对跨模态检索技术的三大类方法传统统计分析方法、深度学习方法与哈希学习方法,从不同角度对研究内容、关键技术、局限性、适用性和特点等方面进行了全方位、多角度的对比分析,并进行了实验以更深入地对比.最后,对跨模态检索有待解决的难点、未来的探索方向、近些年主流设计思路以及发展趋势进行了充分展望,为进一步研究提供理论基础.     

基于本体的钻具组合智能设计

为提高钻具组合设计过程中的设计知识利用率和设计效率,提出一种基于本体的钻具组合智能设计方法.该方法通过构建井眼参数、地层参数、模型知识以及钻井工程实例的本体模型,实现了对钻具组合设计知识的表示,构建钻具组合设计知识库,建立了本体间的语义映射关系,完成了对钻具组合设计知识的组织、推送和嵌入.最后,结合基于案例的推理方法,实现了对钻具组合的智能设计.     

复杂非均质地层的等值线生成算法研究

等值线图是复杂油气藏地质研究中的一类重要表示形式。针对地层数据特点,研究和分析了复杂非均质地层数据等值线绘制方法的不足,提出一种新的分区方法,实现了带断层的数据集合划分。基于Delaunay三角剖分算法,并以几何多边形为雏形,建立了带约束的三角网格模型。采用约束Delaunay三角网的拓扑结构,选用改进的反距离加权插值算法,有效地解决了断层两侧高程值问题,并结合实际应用要求在VC++与OpenSceneGraph的开发环境下,实现了非均质带断层的地层等值线的绘制。通过对国内某采油厂的实际油气储集地层数据等值线图的绘制和可视化,证明了方法的可行性和准确性。     

多分量地震数据处理技术研究现状

多波多分量地震勘探技术综合利用纵波和横波信号进行勘探.多分量地震资料处理技术以弹性波理论为基础,依据资料处理流程不同,可以将其分为两类:①基于标量波波场理论的波场分离多分量处理技术,该技术已经形成了较完善的处理流程并进入实用阶段,其中主要包括波场分离、横波静校正、转换横波速度分析及转换横波偏移成像等核心技术.②基于矢量波波场理论的多波联合处理技术,该技术具有较好的理论基础,能够更好地保持地震数据的原始信息,但目前尚处于研究和实验阶段,与其相配套的相关技术仍不完善,对于多分量地震实际资料的处理没有形成完整的处理流程.多波多分量技术是解决目前复杂油气藏勘探的有效手段,是地震勘探发展的必然趋势.参67     

基于异步优势执行器评价器的自适应PID控制

自适应PID较好地解决了传统PID无法自整定参数的问题,已成为控制领域内的研究热点。研究基于异步优势执行器评价器(Asynchronous Advantage Actor-Critic,A3C)算法设计了一种新的自适应PID控制器。该控制器利用A3C结构的多线程异步学习特性,并行训练多个执行器评价器(Actor-Critic,AC)结构的智能体,每个智能体采用多层前馈神经网络逼近策略函数和值函数实现在连续动作空间中搜索最优的参数整定策略,以达到最佳的控制效果。与已有的多种自适应PID控制器性能对比分析结果表明该方法具有收敛速度快,自适应能力强的特点。     

多阈值BIRCH聚类在相控孔隙度预测中的应用

岩相及孔隙度预测在油气勘探中非常重要，为此，提出一种基于多阈值BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies）聚类的岩相预测方法，并以此为基础利用岭回归算法预测孔隙度。首先，根据地震波阻抗数据分布规律启发式设定初始阈值，根据簇之间体积的不一致性，动态增加阈值，使用Agglomerative算法进行全局聚类以划分岩相；然后，以井点处孔隙度和地震波阻抗数据为输入，在同一岩相内采用改进的岭回归方法预测孔隙度。模型实验表明，多阈值BIRCH聚类方法具有良好的稳定性和较高的计算效率，岩相划分准确。实际数据结果表明，该方法能够准确预测孔隙度。