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基于神经网络的油气预测方法 总被引:4,自引:0,他引:4
以濮阳凹陷白庙构造为研究区,以沙二下亚段第1砂层组为目的层,根据神经网络原理,选取能够反映储层参数及油气分布特征的“S”型函数,构造出可以产生任意复杂判断的三层感知器,利用误差反传播算法,使估价函数最小化。提取20余种地震波反射特征参数,将地震道旁的特征参数输入到神经网络中,使其学习、训练和记忆,给定神经网络各个节点间的连接权值和节点内部的阅值,通过神经网络所记忆的知识,用钻井、测井、地质、试油等资料进行约束,对未知区域的储层特征参数和含油气分布进行预测,取得了较好的效果。 相似文献
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提出一种无线磁敏传感节点进行车辆检测的新算法,即自适应窗口距离算法。利用磁敏信号背景窗口与当前窗口的信号特征距离检测车辆信号的端点,在地磁场背景中分离出车辆到来与车辆离开事件而进行道路车辆检测,降低了长型慢速车辆的冗检率及快速车辆的漏检率。基于无线传感网络应用中对算法节能的要求,本算法应用可变化周期的“Duty-cycling”策略,在基本不影响检测准确率的情况下,降低节点能耗。选用Honeywell HMC1051Z及NVEGMR磁敏传感器采集样本库进行仿真,结果表明本算法较ATA算法具有更高的检测准确率(97%以上),且鲁棒性更强,节能性更好,节点的寿命更长。 相似文献
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通过对新型无碳化物贝氏体轴承钢-GCr15Si Al Mo的球化试验研究,优化出一种适于轴承钢的循环球化退火新工艺。利用扫描电镜对球化后的显微组织进行观察,用X射线衍射仪对碳化物类型进行分析。结果表明,GCr15Si Al Mo无碳化物贝氏体轴承钢具有优良的碳化物球化特性。试样通过四周期的循环球化退火(大约6 h)后,组织中的碳化物基本球化完全,但是在700℃等温10 h的普通球化退火处理试样中仍存在大量的片状碳化物,由此证明,循环球化退火工艺比普通球化退火工艺的球化速度更快,球化更完全。球化处理后钢中碳化物的平均直径均达到了0.55μm以下,直径在1μm以下的碳化物百分比在93%以上,甚至达到99%。同时研究表明,Al可有效提高轴承钢的A1点,抑制球化过程中网状渗碳体的生成,并且适量的Al还能够改善轴承钢的球化特性,抑制碳化物的长大。 相似文献
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我厂使用的液压紧辊轧坯机,因其液压系统不完善,造成轧坯机修磨次数频繁,且易掉边;油缸螺栓断裂,密封圈泄漏机油,增加了操作工人劳动强度。由于轧辊喂口居深度为10~25mm,使现有的三台轧坯机每年需要更换两只轧辊。为此,我们对轧坯机进行了多次改进,现已收到了良好效果。我厂轧坯机液压系统,原来是由泵、溢流阀、换向阀、油缸、油箱等部份组成。且一个泵只能传动一个油缸,就其经济效益和工作强度来说,它优于弹簧紧辊轧坯机。但是经常出现压力表损坏,油缸螺栓断裂,因此,我们安装了蓄能器并在过油日安装了速度控制阀,且现在一… 相似文献
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