二次B—样条三角面片的Polarform算法

近年来三角B样条曲面（B-patch）作为非张量积曲面在几何造型的拟会和设计中得到了广泛的应用。它以类deCasteljau算法和拓朴三角形形式而使该曲面既有样条函数的整体光滑性，又适于描述非拓扑四边形的情形，特别是适用于有限元网格划分。本文讨论了多元B样条和多元对称仿射变换及其与B—patch的关系和性质，给出在三角划分域上的二次三角B样条曲面的Polarform算法和定义。可方便地应用于曲面设计与拟合的诸多场合。     

基于二阶B样条的ILK流量反褶积算法改进及应用

受ILK压力反褶积算法压力计算精度高的启发,基于一个等价的褶积积分方程,改用流量数据代替原算法所采用的累积流量数据进行反褶积计算,并给出了反褶积算法的快速求解方法：利用褶积积分的数学性质,采用按照压力降落段进行分段积分的方法,快速地解析求解反褶积计算过程中的敏感性矩阵;同时利用二分法快速查找每组流量数据点所属的压力降落段,进一步提高了计算效率。通过理论算例和实际算例的测试分析表明,改进后的ILK流量反褶积算法具有更高的计算精度,尤其使初始和后期阶段的流量数据精度有了较大提高,实际算例的计算结果更加符合单位井底压力降下的流量递减变化规律。与原算法相比,改进算法在产量递减分析时可以获得更长的表征拟稳态流的特征直线段,显著提高了数据的拟合效果,也具备较高的计算速度、稳定性及实用性。因此,将该反褶积算法应用于产量递减分析不仅可以有效降低数据误差影响的敏感性,还可以获得更多的数据信息量,提高数据的拟合效果,降低解释结果的不确定性。     

基于ANN响应面法和Monte Carlo法的海洋平台可靠度分析

利用人工神经网络(ANN)响应面法和Monte Carlo法对波流联合作用下固定式海洋平台进行了可靠度分析。综合考虑各种随机变量对海洋平台失效的影响,通过有限元方法获得一组随机变量和结构响应数据,利用BP神经网络模型构建平台结构的隐式功能函数。基于Monte Carlo方法由MATLAB软件产生大量的随机变量组合,通过统计网络映射结果确定结构的可靠性。     

基于网络防范与入侵检测的有效性分析

入侵检测系统作为网络安全的一道屏障,可以在一定程度上防范来自系统内、外部的入侵。本文首先介绍了入侵检测的常用方法。分类以及目前采用的关键技术,重点对入侵检测的有效性进行了理论分析。     

The Design of New Soft Sensors Based on PCA and a Neural Network for Parameters Estimation of a Petroleum Reservoir

Abstract

A new set of soft sensors is presented based on principal component analysis (PCA) and artificial neural network (ANN) methodologies for parameters estimation of a petroleum reservoir. The crude diagrams of reservoir parameters provide valuable evaluation for petrophysical parameters. These parameters, however, are usually difficult to measure due to limitations on cost reliability considerations, inappropriate instrument maintenance, and sensor failures. PCA is utilized to develop new soft sensors to incorporate reliability and prediction capabilities of ANN. For this purpose, a PCA model is derived to reconstruct a parameter from other reservoir parameters using their redundancy relations. The developed soft sensors are applied to reconstruct parameters of Marun reservoir located in Ahwaz, Iran, by utilizing the available geophysical well log data. The experimental results demonstrate that the proposed hybrid PCA-NN algorithm is able to reveal a better performance than the PCA and the conventional back propagation–based NNs.