基于SOM的无井约束剩余油分布预测

提出了基于SOM(自组织神经网络)的无井约束剩余油分布预测方法:利用RBF神经网络预测时移前的原始含油饱和度;利用SOM对含油饱和度敏感的多属性差异进行聚类;利用动态资料和岩石物理测试数据圈定各种变化区域,建立各个区域含油饱和度变化与多属性差异之间的关系,依据所建立的关系获得储层含油饱和度的变化;将时移前的原始含油饱和度与含油饱和度变化相减得到储层的剩余油分布.该方法在渤海S油田取得了比较好的应用效果.     

一种新的求解静校正的全局快速寻优法

由于利用ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ技术自动估算静校正时有很大的局限性－费时太多，需要上千次迭代，并且要求有较好的温度参数才能收敛到最优解。     

样品温度对植物油的近红外定性分析模型的影响

主要研究不同的样品温度对基于激光近红外食用植物油分类模型预测能力的影响。选择样品温度分别为30、40、50、60℃作为研究对象,利用激光近红外光谱仪采集4种温度下的合格食用油样品的光谱数据,用标准正态变量变换(SNV)对光谱数据进行预处理,应用支持向量机分类(SVC)方法建立独立温度分类模型和混合温度分类模型,然后采用遗传算法(GA)对模型参数组合(C,g)进行寻优,确定最佳参数组合,利用建立的8个模型对4种不同温度下的预测集样品分别进行预测。试验结果表明:某个样品温度下的独立模型对于该温度下的样品的预测准确率较高,但是对于其他温度下的样品的预测准确率不够理想;混合模型对不同温度的样品预测能力相对较好,具有更好的预测稳定性和温度适应性。研究表明:样品温度对模型的预测能力有很大的影响,是建立食用植物油分类模型过程中需要考虑的重要变量。     

观测系统综合质量因子分析

观测系统的优劣决定地震采集数据的质量。目前用于地震勘探观测系统评价的大多是仅能反映观测系统某一方面特征的单一属性。为此,基于前人研究成果,综合观测系统中的覆盖次数、炮检距和方位角分布特征、炮检距非均匀性系数等几种属性,推出观测系统综合质量因子评价方法;通过对四种常用观测系统和四种不同接收线距的OBC观测系统实例做分析,探究综合质量因子的影响因素及其变化特征。结果证实本文方法可定量地评价观测系统质量,从而建立起观测系统定量评价与分析的新方法和新思路。     

苏里格地区转换波初至识别方法研究

P-SV转换波静校正是转换波处理中的一个难题,常规的纵波静校正方法不能用于转换波处理.利用初至波进行纵波静校正取得了很好的效果,但是由于转换波初至识别和拾取困难,针对转换波的折射静校正方法一直没有得到较好的应用.对转换波初至的组成和特点进行了讨论,通过推导共检波点道集中初至的时距曲线得到了共检波点道集中P-P-P波初至和P-P-SV波初至在一定偏移据范围内平行的结论.根据这一结论,提出了共检波点域初至波叠加法确定转换波初至的算法,并对苏里格地区的转换波资料进行了转换波初至识别,取得了满意的效果.     

琼东南深水坡折带地震采集炮检距特征分析

中国南海北部琼东南盆地油气资源丰富,勘探前景光明。但该区广泛分布的深水坡折带和崎岖海底导致其地震资料信噪比低,侧面波发育,深部构造成像质量差。本文根据琼东南盆地深水陆坡区典型的地质剖面建立正演模型,采用高斯射线束照明模拟法分析、对比深部凹陷及复杂构造目的层不同炮检距的照明能量分布特征,得知对深部目的层成像最有效的排列长度是7000~9000m、最优叠加炮检距范围是4000~5000m。这对海上深水陆坡区地震勘探数据采集观测系统的优化设计具有重要意义。     

黑龙江大学有个消防周

哈尔滨市有条连绵了许多有名气的高等学府的马路,叫学府路;学府路上有一所在全国也很有名气的全国优秀院校,黑龙江大学;黑龙江大学里有无数的各种人文活动,其中最有名气和号召力的活动,是消防周。 消防周的始作俑者,哈尔滨市消防支队哈西中队、黑龙江大学城后勤服务集团和黑龙江大学保卫处。     

羊年初二夜33人殒命——哈尔滨市天潭酒店特大火灾

2003年2月2日,羊年正月初二,17时59分,黑龙江省哈尔滨市道外区靖宇街236号天潭酒店(个体餐馆)发生特大火灾事故。火灾造成33人死亡,10人受伤。经消防战士营救生还者达220余人……     

基于地质信息约束的概率神经网络地震反射模式预测方法

已有神经网络地震反射模式预测所得结果往往不稳定,多次预测可能出现多种结果,难以评价预测结果的准确性;而且预测值只代表了不同的反射类别,并没有相应的地质指示和含义。通过构建地质信息库和地质模式-地震模式的转换技术,建立了一种地质信息约束下的概率神经网络地震反射模式预测方法,解决了两个关键性问题,一是地质信息如何体现对地震信息的约束,二是地质信息约束的地震反射模式的高精度预测如何实现。以渤海秦皇岛32-6油田某河流相储层为例,选取20口井作为检验井,25口井作为约束井,本文方法储层地震反射模式预测的符合率为86%;模型及实际数据应用表明,在地震资料主频为45 Hz左右时,本文方法可以有效识别出3~8 m的河道砂体,并能够辨别大于2 m的泥岩隔夹层个数,具有高效、稳定、智能化、可解读性强等特点。     

地震多属性分析系统的面向对象设计及敏捷开发过程

地震多属性分析(Seis2A)系统采用现代数学、信息学工具,实现了多种地震属性提取分析方法,是用于高精度地震勘探和油藏描述的自主研发软件.基于面向对象的设计分析方法,介绍了需求分析、系统框架设计,类详细设计和C++/Qt/Coin3D代码实现的全过程.项目管理采用敏捷开发过程,进行了以人为中心、结对编程、快速原型、单元测试、代码重构、多次迭代、持续集成、小型团队的开发实践.