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克拉玛依油田J1b5储层测井精细解释模型 总被引:2,自引:0,他引:2
针对克拉玛依油田五区八道湾组J1b5储层油水分布复杂、测井资料解释难度较大、测井解释符合率偏低等问题.研究了该区储层的岩性、物性、电性及舍油性两两之间的关系;采用岩心刻度测井的方法,建立了该区泥质质量分数计算模型、孔隙度和渗透率解释模型,根据储层特点建立了含水饱和度计算模型,模型经验证均具有较高精度;结合试油层段孔隙度-电阻率交会关系,建立了五区八道湾组储层的解释标准。该方法能有效提高储层测井精细解释的准确度。对储层综合解释及剩余油挖潜研究具有指导意义。 相似文献
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100MeV回旋加速器(CYCIAE-100)是自主创新、自主设计、拥有自主知识产权的先进加速器工程。主磁铁是100MeV回旋加速器工程建设的重中之重,技术部一直采取十分慎重的态度对待其设计工作。2004年至2005年,我们详细调研了加拿大TRIUMF、法国GANIL、 相似文献
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47.
用多个对应的后向神经网络进行同杆双回线故障识别及测距的模式 总被引:6,自引:4,他引:6
电力系统高压同杆双回输电线的应用日益增多,但其故障识别与测距的问题尚未完全解决,同杆双回线因存在回路间耦合等因素,使得用单一的神经网络进行故障识别与测距的结果并不理想。作者比较分析了BP网络与Kohonen网络在同杆双回线测距方面的优缺点,提出了将故障识别与测距任务分配到多个网络的方法即将同杆双回线的每种故障模式各与一个BP人工神经网络对应,在线路上取一些固定点作为标志点,训练成功的BP网络输出的模糊值代表了标志点上发生故障的可能性。用模糊值构成插值曲线,根据曲线的相对位置确定故障模式,并由曲线的最小值求得故障距离。大量仿真表明该法可以准确可靠地确定故障模式并能测得较高的测距精度。 相似文献
48.
对模式识别能力较强的Kohonen自组织神经网络及其在同杆双回线的故障模式识别方面的应用作了一些初步的讨论和研究,发现该网络能准确可靠识别发生在除母线附近外的双回线路上的所有故障模式,分析了线路两端故障模式误判的原因并提出了改进措施,指出了Kohonen网络应用于同杆双回线故障模式识别时的优点和局限性. 相似文献
49.
提出了一种致力于非整数阶系统连续时间域的模拟方法.这种特殊系统的仿真建立在有限频率区间非整数阶积分算子的基础上,其非整数阶作用仅限于有限频率区域.然后,可以定义非整数阶模型的状态方程实现,它允许近似理想非整数阶系统的连续时间响应.最后,通过两个数字仿真例子来验证这种模拟方法. 相似文献
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