一种新的局部空间排列算法

局部切空间排列算法(local tangent space alignment,LTSA)是一种经典的非线性流形学习方法,能够有效地对非线性分布数据进行降维,但它无法学习局部高曲率数据集.针对此问题,给出了描述数据集局部曲率的参数,并提出一种局部最小偏差空间排列(locally minimal deviation spacealignment,LMDSA)算法.该算法考虑到局部切空间低鲁棒性的缺陷,在计算局部最小偏差空间的同时,能够发现数据的局部高曲率现象,通过参数控制及邻域间的连接信息,减少计算局部高曲率空间的可能,进而利用空间排列技术进行降维,手工流形及真实数据集的实验证实了该算法学习局部高曲率数据集的有效性.     

准噶尔盆地东部流体势场演化对油气运聚的控制

流体势是控制地下孔隙流体流动的基本动力，影响流体最终的富集程度和富集部位。古流体势分析的关键在于孔隙度的演化、地层古厚度的恢复以及剥蚀厚度的计算。由模型建立了准噶尔盆地东部地区受埋藏深度和埋藏时间双重因素控制的吉孔隙度函数，并由此求出地层古厚度和古埋深。用“改进的Ｐｈｉｌｉｐｐｏｎｅ公式”进行古地层压力的计算，并用今实测压力对计算的古地层压力进行校正，能获得比较合理的古流体势场。通过综合分析准噶尔盆地东部地区二叠系油藏和侏罗系油气藏流体势场演化过程，发现流体势场演化及分布特征对油气运移聚集的控制作用在不同地区、不同层位有明显差异。总体上讲，油气有向相对低势区聚集的趋势，但不同类型的油气藏与流体势场的关系又不完全相同。     

利用微生物工艺提高地层原油采收率的研究和应用

研究了微生物地质化学作用对驱油过程的影响及控制微生物效应的主要因素。给出了提高原油采收率的微生物工艺学在俄罗斯不同油田使用时增加的采油量     

估算水平井井段的最大长度

给出了水平井的基本特征。建立了能定性估算主要参数, 特别是过滤器的几何尺寸, 对水平井产量影响的数学模型, 并讨论了估算水平井段最大长度和产量的方法。     

基于终点时刻末端误差的柔性臂迭代学习控制

针对柔性臂重复运行的情况,在仅能测量运行终点时刻末端位置的条件下,提出一种新的结合计算力矩法的迭代学习控制（ILC）方法.该方法利用柔性臂的简化动力学模型,给出各关节控制力矩的参数化表示;并依据终点时刻柔性臂末端位置的误差,通过迭代学习算法调整控制力矩的参数,实现精确到达预期末端位置的目标.算法利用ILC不依赖模型的特点,弥补计算力矩法需要精确模型的缺陷;参数的迭代学习主要起到消除模型误差和各种干扰的作用,增强算法的鲁棒性.通过理论分析给出所提算法的收敛条件.最后在柔性臂系统上进行仿真及实际试验.结果表明,所提出的ILC算法能够克服连杆柔性对柔性臂末端误差的影响,显示良好的控制效果.     

过套管电阻率测井技术(ECOS)和PNN测井技术在苏丹A油田B井中的剩余油定量研究

本文在分析过套管电阻率测井(ECOS)技术和脉冲中子中子测井(PNN)技术应用条件和各自优势的基础上,通过在苏丹A油田同一口电潜泵(ESP泵)生产油井B井中的综合应用,识别和确认了本井的水淹层,定量分析和评价了本井的剩余油饱和度。同时,为了清楚地了解本井的生产动态,本文进一步引入了油层采出程度的参数(也称油层含水系数),深入分析研究本井开发动态中的油层采出程度,有效地区分了主力产层和未动用层(潜力层),为本井的后续开发层位和开发措施指明了方向。同时,本文在背对背的对脉冲中子——测井(PNN)资料和过套管电阻率测井(ECOS)资料的分析结果,既相互吻合一致,又可以互为佐证,具有在同一口井中相互检验过套管电阻率测井和PNN测井技术的可靠性、一致性和有效性的实践意义。     

基于不确定性的多元时间序列分类算法研究

多元时间序列(Multivariate time series, MTS)分类是许多领域中的重要问题,准确的分类结果可以有效地帮助决策.当前的MTS分类算法在个体的表征学习阶段难以自动建模多元变量之间复杂的交互关系,并且无法评估分类结果的可信度,这会导致模型性能受限,以及缺乏具备统计意义的可靠性解释.本文提出了一种基于不确定性的多元时间序列分类算法,变分贝叶斯共享图神经网络,即VBSGNN (Variational Bayes shared graph neural network).首先通过图神经网络(Graph neural network, GNN)提取多元变量之间的交互特征,然后利用贝叶斯神经网络(Bayesian neural network, BNN)为预测过程引入了不确定性.最后在10个公开MTS数据集上进行了算法实验,并与当前提出的7类算法进行了比较,结果表明VBSGNN可有效学习多元变量之间的交互关系,提升了分类效果,并使得模型具备一定的可靠性评估能力.     

钻井液离心机预防绳索取心钻杆内壁结垢研究

针对钻杆内壁结垢严重制约绳索取心安全、优质、高效实施的技术难题,开展了金刚石绳索取心钻进钻杆内壁的结垢机理与影响因素综合研究,结果表明：当钻具结构与钻井液性能一定的情况下,钻井液中的固相含量与颗粒大小是影响钻杆内壁结垢的主要因素。金刚石岩心钻进所产生的岩屑粒径在5~100 μm之间,总体偏细,难以依靠自然沉降清除。为此,研制了TGLW系列小型离心机,现场试验表明：该离心机可使钻井液中固相颗粒的峰值从5~80 μｍ降到3~10 μｍ,固相粒度中值从11.189 μm降到3.513 μm,固相清除率达90%以上,控制钻井液固相含量在0.5%以下,既维护了钻井液性能、又预防了绳索取心钻杆内壁结垢。