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1.
2.
特低渗透油藏水平井井网极限注采井距的确定   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了确定特低渗透油藏水平井注采井网的极限注采井距,考虑低速非线性渗流段,运用二参数运动方程建立非线性渗流模型,将其引入到Comsol仿真软件建立的物理模型中。采用试算法,不断调整注采井距,直至水驱前缘在到达采油井时的压力梯度等于启动压力梯度,最终得到极限注采井距。以新疆油田某特低渗透油藏为例进行分析,结果表明:随着水平井长度的增加和裂缝间距的减小,极限注采井距增加,但增加不是无限的,存在一定的临界值;水平井注水-水平井采油、水平井注水-压裂水平井采油、压裂水平井注水-压裂水平井采油这3种井网形式的极限注采井距依次增大;在油田开发初期,可以优先采用压裂水平井注水-压裂水平井采油的井网形式。  相似文献   
3.
基于DPLL的混合遗传算法求解SAT问题   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
基于"聚类排序选择"优化遗传算法求解SAT问题时,引入交叉算子和变异算子,并根据适应度函数及问题本身特性,调节阈值δ,生成新的种群聚类。这种遗传算法有效地抑制了算法的延迟收敛,从而保证了为可满足性公式能够快速找到一个可满足性指派。同时,在遗传算法中引入了DPLL算法,对部分变元进行消解,提高了算法的求解效率。相关的实验数据表明,本算法的性能明显优于同类算法。  相似文献   
4.
微气泡粒径小,上升速度慢,存在时间长,传质效果好,有效地改善了水体供氧,达到了修复水体的目的。近年来,其在污水治理中的作用逐渐得到重视。文中对微气泡产生装置研发状况及观测方式进行了概述。评述了微气泡在有机物污染的水体治理方面的研究进展。  相似文献   
5.
在关系抽取中,神经网络模型是目前最常用的技术之一,然而现有神经网络模型很少考虑句子中两个实体之间的结构特征。该文针对关系抽取任务的特点,提出了基于神经网络模型的句子结构获取方法。该方法通过对关系实例中两个实体的位置进行特殊标记,使神经网络模型能够有效捕获句子中关于实体的结构信息。为了验证方法的有效性,分别采用两种主流的神经网络模型进行对比实验,实验结果表明,该方法在ACE 2005中文关系抽取数据集上的抽取性能得到显著提升,超出对比工作约11个百分点,表明该方法能有效提升关系抽取任务的性能。  相似文献   
6.
唐瑞雪 《山西建筑》2015,(11):14-15
针对目前我国居住区商业服务设施还未完善,存在设施不足、业态结构不合理、服务功能单一等问题,从消费角度进行了分析,明确了居民日常需要的商业服务设施类型,使居住区商业服务设施的规划更具备理论依据。  相似文献   
7.
针对多种车型,多个供应商,具有模糊需求的车辆路径问题的特点,运用模糊可信性理论,建立了以最短行驶距离和最小车辆使用率为目标函数的数学模型,并设计了求解该模型的一种改进蚁群算法。其中基于置信水平构造初始解,提高解的可行性;引入可信性来调整启发因子,以加快启发式搜索的收敛速度;动态地调整挥发系数,降低初始阶段出现局部收敛的可能,提高寻找最优路径的能力。实验结果表明,所提出的模型和算法是可行有效的。  相似文献   
8.
唐瑞雪  蔡淮  张涤 《信息通信》2008,21(3):24-27
讨论了一种新的神经网络——广义同余神经网络(GCNN),阐述了它的定义和学习算法,并对GCNN中的三种激励函数进行了比较。算例表明,改进后的算法在学习速度和网络泛化能力上都有显著的提高。由于该神经网络易于操作和实行,有必要就相关理论及其应用作进一步的研究。  相似文献   
9.
关系抽取旨在从文本中抽取实体与实体之间的语义关系。作为关系抽取的上层任务,实体识别所产生的错误将扩散至关系抽取,从而导致级联错误。与实体相比,实体边界粒度小且具有二义性,更易识别。因此,提出一种基于实体边界组合的关系抽取方法,通过跳过实体,对实体边界两两组合来进行关系抽取。由于边界性能高于实体性能,所以错误扩散的问题得到了缓解;并且通过特征组合的方法将实体类型特征和位置特征加入模型中,性能得到了进一步提高,再次减轻了错误扩散带来的影响。实验结果表明,所提方法在ACE 2005英文数据集的宏平均F1值优于表格-序列编码器方法8.61个百分点。  相似文献   
10.
关系抽取旨在从文本中抽取实体与实体之间的语义关系。作为关系抽取的上层任务,实体识别所产生的错误将扩散至关系抽取,从而导致级联错误。与实体相比,实体边界粒度小且具有二义性,更易识别。因此,提出一种基于实体边界组合的关系抽取方法,通过跳过实体,对实体边界两两组合来进行关系抽取。由于边界性能高于实体性能,所以错误扩散的问题得到了缓解;并且通过特征组合的方法将实体类型特征和位置特征加入模型中,性能得到了进一步提高,再次减轻了错误扩散带来的影响。实验结果表明,所提方法在ACE 2005英文数据集的宏平均F1值优于表格-序列编码器方法8.61个百分点。  相似文献   
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