多极声波测井激励信号源的研制

采用多极子声源直接获取地层横波信息的多极声波测井方法是现代声波测井技术上的重大突破 ,而激励信号源是实现多极声波测井最为关键的部件之一 ,它主要由单、偶极发射换能器阵和发射电路组成。所研制的单极和偶极发射换能器的频率分别为 6 .7k Hz和 1.3k Hz,完全符合实际测井的要求。采用通用阵列逻辑 (GAL)控制的发射电路具有集成度高、可靠性强等特点。整个激励信号源工作原理简单且切实可行。经模拟井试验 ,实现了单极子和偶极子声波测井 ,所测的纵波、横波与地层有良好的一致性     

根据压裂施工曲线判断煤层气井压后裂缝展布及产气效果方法研究

通过对晋城地区200余口压裂井的施工曲线进行统计,经过整理、分类、判别,并结合地面试验结果,研究出不同类型的曲线所对应的煤层压裂裂缝展布情况,制定出不同人工裂缝延伸展布典型的标准曲线,可判别压裂施工效果;利用压裂施工监测曲线形态及压后排液产气情况,对压后压裂效果进行了分析评价.该方法经100多井次验证,符合率大于70%.     

一种应用于图像修复的非负字典学习算法

提出了一种基于非负稀疏字典学习的图像修复算法,在非负矩阵分解(NMF)的目标函数中增加稀疏约束项,再通过稀疏编码和字典更新两步迭代学习得到训练样本的非负字典,稀疏编码采用的是非负正交匹配追踪(OMP)算法,字典更新则类似经典的KSVD算法;最终根据字典通过光滑L0范数算法得到待修复图像的稀疏系数,进而实现图像的修复。图像修复实验结果表明,本文算法能够对不同类型缺失的图像做到较好的修复,修复的视觉效果和技术指标都优于当前主流算法。     

KL变换在位场数据处理中的应用

应用KL变换方法在位场数据处理中消除信号频段上的干扰噪声,确定出信号和随机噪声所对应的特征范围,提取信号特征并重构数据,使随机噪声的影响降到最低限度,从而提高信噪比。     

基于PSO算法的CMOS运算放大器优化设计

针对CMOS运算放大器设计中缺乏自动设计工具,采用手工设计很难提高电路性能的问题,基于群智能技术提出了一种改进的粒子群优化算法(PSO)来进行全局优化求解.主要将CMOS运算放大器的电路性能解析方程转化成粒子位置的求解,先初始化粒子的速度和位置,然后不断迭代更新,直到搜索出全局最优值.仿真结果表明,该方法可以提高CMOS运算放大器的性能,在精度和速度上优于遗传算法和基本PSO算法的设计效果.     

基于计算智能的油水识别技术的研究

计算智能即用计算机模拟和再现人类的某些智能行为,主要包括神经网络、模糊技术和进化计算等技术.针对地震勘探中油水识别误差较大的问题,提出一种基于计算智能的神经网络识别技术,首先进行地震波属性提取,然后对所取属性进行预处理,再用神经网络进行学习训练,最后进行油水识别或预测.实际试验选取我国油田某区的典型地震勘探数据作为试验资料,提取出六种时间、振幅等有用属性,采用BP和LM两种算法的进行网络训练比较,得到LM优于BP算法.实际应用表明,基于计算智能的此种油水识别方法是切实可行的,可以达到识别系统理想的精度要求,而且起到节省成本、提高效率等功效,在油水识别方面效果显著.