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岩性识别是储层解释的关键问题,但由于取芯资料较少,应用传统机器学习方法很难达到理想的效果。本文基于知识图谱,图嵌入技术建立神经网络模型,综合考虑影响岩性的各个指标及识别规则,针对不同性质特点的目标层段智能识别地层岩性。通过对实际井数据的应用取得了理想效果,证明了将知识图谱技术应用于岩性识别的可靠性。 相似文献
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为了应对车企对日益增多的各类钢种性能数据的需求,采用JAVA编程语言,设计开发汽车用钢使用性能数据库,既可通过收集分析汽车用钢各项性能试验数据结果,实现对各钢种性能数据的查询和对比,又可通过神经网络和数据挖掘技术快速判定汽车板常见成形质量问题的原因,提出解决方案;此外,采用数据清洗技术,通过力学分析算法快速生成材料硬化曲线,应用Autoform软件生成高仿真度材料性能数据卡,以满足车企对材料CAE仿真的需求。该数据库的建立,降低了用户需求研究成本,提高了钢种性能研究工作的效率。 相似文献
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运用ANSYS有限元分析软件,对透明砂水槽进行静力学分析.根据应力及变形计算结果,结合相关标准规范,设计了钢结构框架支撑的玻璃砂水槽.实际使用表明,砂水槽结构稳定,密封良好. 相似文献
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