基于人工智能的测井地层划分方法研究现状与展望

基于地球物理测井地层划分相关概念及分类,将测井曲线自动分层方法分为传统方法和人工智能方法,从有监督学习方法和无监督学习方法2 个方面分析人工智能方法的应用情况,并综合比较各类地层自动划分方法的优缺点。通过探索相关领域的发展情况,从不同角度思考测井地层划分方法进一步发展所存在的挑战及其解决方法。一是引入半监督学习方法,解决人工标签稀缺问题;二是从分割模型的角度,打破对测井数据的固有认识;三是采用测井曲线重构等方法,解决井段失真或缺失所导致的数据异构问题;四是通过样本加权,解决人工标签错误导致的数据偏差问题;五是采用迁移学习方法,解决不同地区数据分布差异问题。人工智能方法是解决地层划分、岩性识别、储层识别、生产运行中现有难题以及推进测井相关任务数字化转型的重要支撑。     

碳糊修饰电极对痕量Cu(Ⅱ)的伏安法测定

用β-丙氨酸做碳糊修饰剂,采用线性扫描溶出伏安法对痕量Cu(Ⅱ)的测定进行了研究,测试介质为0.2 mol/L的KHC8H4O4-HCl缓冲溶液(pH=3.2)。实验发现采用线性扫描溶出伏安法测定痕量Cu(Ⅱ),Cu(Ⅱ)的浓度在5.0×10-6～1.0×10-3mol/L范围内与阳极溶出峰峰高成良好的线性关系,检出极限达1.0×10-7mol/L。     

益生菌选择性计数方法的研究

介绍了双歧杆菌和嗜酸乳杆菌复合菌株菌落计数的方法，并通过正交实验筛选得到双歧杆菌选择性计数的最适抗菌素；同时改变培养环境也能对嗜酸乳杆菌进行选择性计数。     

荚蒾属植物在武汉地区的引种调查及观赏性状评价

为科学地开发利用武汉现有荚蒾属植物资源,对已引种的荚蒾属植物进行全面调查,并对成功保存的资源采用层次分析法进行观赏性状评价。结果表明:武汉市有引种的荚蒾属植物原生种共54种,20种不能适应当地环境而未能存活,剩余34种栽培表现良好。根据观赏目的不同,将这34种荚蒾分为观花方案、观叶方案和观果方案分别进行评价与分级,观花效果为Ⅰ级的有蝴蝶戏珠花、绣球荚蒾、琼花、蝶花荚蒾等6种,观叶效果为Ⅰ级的有短序荚蒾、法国冬青、珊瑚树、球核荚蒾等15种,观果效果为Ⅰ级的有短序荚蒾、蝴蝶戏珠花、琼花、台东荚蒾等8种,这些荚蒾今后可作为重点开发利用对象。本研究为荚蒾属植物在武汉地区的推广及应用提供了有意义的参考数据。